基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。     

一种混合算法在焦炉推焦计划调度中的应用

焦炉推焦计划安排依靠人工经验法不但缺乏智能性而且准确度低,文中建立了具有TSP(旅行商问题)性质的推焦计划调度模型。提出一种差分进化算法和蚁群算法的混合算法(HDE-ACO)。HDE-ACO的基本思想是利用差分进化算法对蚁群算法的3个主要参数进行优化,解决蚁群算法对参数变化敏感的困难,从而提高蚁群算法寻优精度。将HDE-ACO与其他几种算法对多个不同的TSP进行测试比较,结果表明HDE-ACO不仅寻优能力强而且收敛速度快。最后,将HDE-ACO应用到推焦计划调度中,对推焦计划调度的优化进行研究。     

基于改进遗传退火算法的高速公路巡逻车路径优化调度

为了合理分配有限的高速公路巡逻车资源,构建了确定型高速公路巡逻车路径及调度优化模型。探讨了有限巡逻车资源路径、调度优化建模问题;构建了以全覆盖模型为基础,以事故响应时间最小为目标的优化模型。将连通的路径作为染色体,基于MATLAB对改进的遗传退火算法进行编码,采用动态交叉及变异概率,在交叉变异后子代更新中引入模拟退火算法Metropolis准则;并在改进的遗传退火算法中加入动态规划算法对巡逻车进行分配。以Sioux Falls路网及数据,对MATLAB编码的遗传退火算法进行验证,计算结果与两种情景假设及模拟退火算法优化结果作比较。结果表明:改进的遗传退火算法求解结果比相应的情景假设求得事故响应时间分别减少了23. 35%与28. 28%;与模拟退火算法求解结果相比,该方法具有更好的寻优效果及计算效率。MATLAB编码的改进遗传退火算法对中大型路网路径、调度寻优效果较好。     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

基于时间与费用双优化的虚拟企业调度算法

基于合理抽象虚拟企业模型和任务模型,建立虚拟企业生产任务计划的数学模型,并提出了一种时间与费用双优化的调度算法.该算法分别针对虚拟企业生产调度的时间与费用2个目标提出启发式优化算法,并以调度优化的结果作为遗传算法的初始染色体,通过对遗传算法运算的重新定义来优化虚拟企业生产计划调度,充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和能有效避免陷入局部极小的优点,提高了算法的全局寻优能力.实验结果表明,启发式优化算法与遗传算法相结合的优化技术能够降低虚拟企业生产费用,使企业具有较好的生产敏捷性.     

基于量子和克隆策略的负载均衡算法

针对网格计算中多个独立任务在多个异构的资源上处理时,资源的负载均衡为最小非抢先调度的问题,建立了一类资源负载均衡问题的优化调度模型.该模型将量子算法、克隆算法和遗传算法结合起来,提出一种新的混合量子克隆遗传调度算法.仿真实验表明在网格环境下,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,并具有合理性和高效性.     

基于混合DE—PSO算法的水库优化调度模型及其应用

水库优化调度实质上是一个非线性的不等式约束优化问题,在现行的求解方法中,对计算精度和复杂约束处理这两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少．将粒子群算法和差分进化算法引入到水资源系统工程中,建立了水库调度的DE—PSO优化模型,避免了寻优瓶颈;针对复杂约束问题,提出退火罚函数法,有效地解决了水库调度问题．通过实例分析,验证了所给方法的可靠性．     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

GPS控制网的优化设计研究

GPS观测网在布网方案和平差模型方面都与经典网有许多不同之处,因此,经典网的优化设计不再完全适用于GPS控制网的优化设计。在总结了GPS控制网优化设计内容的基础上,从GPS控制网联测国家高级平面和高程控制点所遇到的实际问题出发,讨论了觇标下、障碍物附近等困难条件下,根据预报星历来设计GPS控制网的网形和观测方案的技术。     

测量控制网的可靠性

本文讨论了测量控制网的内、外部可靠性和指标,可靠性的一致性和多余观测分量,指出,控制网的最优设计要有合格的精度和可靠性。     

合成醋酸乙烯的空时得率和催化剂选择性软测量

以某石化厂乙烯气相法合成醋酸乙烯反应过程的空时得率和催化剂选择性软测量建模为研究对象,基于现场采集数据及机理分析,确定了辅助变量.在对现场数据进行处理的基础上,建立了基于径向基函数神经网络的多输入多输出神经网络软测量模型,取得了较好的效果.仿真结果表明,模型精度达到了工艺要求,可用于指导生产,为实现先进控制和优化控制创造了条件.     

战斗机网络攻击指令引导控制方法

对战斗机网络攻击指令引导控制方法进行了研究。建立了导弹拦射攻击模型和导弹发射边界模型;以航向角和高度为引导指令建立网络指令引导解算模型;基于典型作战场景对上述模型进行仿真实验分析。仿真结果表明:不管针对非机动目标还是机动目标,采用网络攻击指令引导方法都能实现最大火力包线的战斗机网络攻击引导。     

组件式优化设计研究与开发

组件式技术是适应软件快速开发的新一代编程应用方式。文章阐述了组件技术的概念和技术基础,讨论了组件式技术在优化设计目标函数、不等式约束和等式约束公式的计算识别应用和组件式优化设计系统的设计与开发。     

基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法

针对如何确定污水处理优化控制中关键变量的最优设定值,以满足出水水质达标的同时尽可能降低能耗的问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理多目标优化控制方法.首先,通过对污水处理过程的分析,建立基于神经网络的污水处理能耗和出水水质模型;其次,利用改进多目标布谷鸟算法同时对污水处理能耗和出水水质模型进行优化,得到溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的最优设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程的多目标优化控制.仿真实验结果表明,与其他几种方法相比,所提出的方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低了污水处理过程的能耗,实现节能降耗和保护环境的目的.     

GPS控制网的优化设计

为了解决GPS控制网优化设计问题,得出在布网方案和平差模型方面都与经典网不同的情况下,GPS控制网优化设计的方法,本文从经典控制网优化设计着手,总结了GPS控制网优化设计的数学模型,推导了GPS控制网优化设计的精度估算指标、可靠性估算指标和经费估算指标,并在此基础上总结出了GPS控制网优化设计的方法与具体步骤。     

基于改进AMOC的北京快速环路协调控制策略

根据北京快速环路的交通流特性及出入口间距短、交织严重的特点,改进了基础模型METANET的节点模型和路段模型,在此基础上,建立了非线性最优控制模型,给出了离散性最优出入口协调控制系统解.以北京二环快速路为实例,将采用改进最优控制(AMOC)策略的仿真结果与实测环路数据的交通状态进行比对,结果表明采用改进AMOC能使快速路交通流密度维持在期望的密度范围内,排队长度也较小,路网所有车辆旅行总时间下降18.4%.     

一类平稳最佳随机控制之结构

研究了一类平稳型的脉冲控制模型,证明了其最佳控制的存在性,并具体构造出一个最佳控制.该控制使状态在到达一个线段的端点时发生定量的反射.所研究的模型及所得到的最佳控制都是“对称”的.     

基于多目标遗传算法的多配置风电机组控制

为了实现良好配置的电力网络,提出一种多目标遗传算法控制优化方法,配电网络涉及集中式风电机组、步进式电压调整器、电容器组和储能系统。首先,构建每个场景,利用内负荷流程序对集中式风电站等组件进行配置和控制;然后,定义决策变量,并构建三个具有权衡关系的目标函数;最后,利用多目标遗传算法进行迭代求解,选择违规成本最低的点作为最优解。在MATLAB环境中执行了包括3个不同配置场景的仿真实验,以比较不同连接方式对配电网络的影响。实验结果验证了所提方法的有效性,且可以应用到复杂的配电网络。