热电联产热力系数参数与结构方案同步综合

将复杂非线性蒸汽动力系数参数优化扩展到热电联产流程结构和蒸汽参数的联合优化,提出的混合整数非线性规则（ＭＩＮＬＰ）模型包含非凸非线性费用目标函数,复杂非线性过程约束及多方案选择的组合优化０－１变量逻辑约束,应用算例表明,所采用的模型和改进的遗传算法解决热力系统组合方案优化问题是可行的。     

缺水地区水资源优化分配模型研究

本文应用大系统分解协调法建立地区水资源优化分配数学模型，以递阶动态规划法阐明了求解地区水资源优化分配数学模型的思路，即“化大为小”和“集小成大”，所谓“化大为小”即将复杂的大系统优化问题化为易于求解的“小”系统优化问题，在求解小系统优化问题的基础上，将它们组合起来，利用动态规划法逐级优化，求出原复杂大系统问题的最优解，并以实例说明模型的求解过程．本模型更适于求解非线性、多变量、多约束的复杂大系统同题．适用于不同地区水资源优化分配．     

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．     

约束直接搜索法求解螺旋桨参数优化设计问题

建立了螺旋桨参数优化设计的计算模型，包括初步设计和终结设计两部分，都可归结为三变量（螺旋桨盘面比、螺距比、进速系数）的非线性约束优化问题，提出了组合复合形法和自适应随机搜索法的混合方法，经过算例比较，可更有效地解决复杂的非线性优化问题。     

基于模糊决策的模糊投资组合选择模型研究

对模糊情况下的证券投资组合问题进行了研究。提出了相应的证券投资组合问题模型和求解方法。假定交易费用函数为V型函数,将投资者的主观意见反映在模糊情况的投资组合模型之中,给出了将目标函数中含有非线性项或含有非线性约束的优化模型转化为线性规划问题的一个简便方法。     

基于两级遗传算法的模糊化计划调度

制订长期生产计划时,约束的精确值往往很难确定．采用在资源约束和合同约束下关于利润指标的模糊化非线性规划来产生优化的生产计划,并用遗传算法寻找优化的调度方案．给出了一个具体的生产计划调度问题的算例．     

多目标非线性优化方法在公路选线中的应用

通过对传统公路选线方法的特点进行分析,提出多目标非线性优化方法,即利用方案网络图法构造路线的备选方案,建立符合公路选线特点的多目标非线性的优化模型,从而找到最优路线方案。通过对优化模型的分析,探讨优化模型的求解方法,提出约束法、分层序列法、评价函数法、逐步法等4种求解方法。对4种求解方法进行对比分析,结合公路选线影响因素众多的特点,认为约束法是解决优化问题的一种较为实用的方法。     

基于改进PSO算法的电力系统机组优化组合

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题，因此求解非常困难．粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域．采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题，用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题，并对最小开停机时间及启停费用进行了处理，使得运算速度大大加快．方法的可行性在10台机组系统中检验．模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点．     

基于VaR风险控制和法规约束的银行资产负债管理优化模型

以资产组合收益率的波动为标准反映风险，在既定的组合收益率下，以组合风险最小为目标，以VaR风险收益率为约束，以法律、法规和经营管理约束为条件，建立了银行资产负债管理优化模型．通过实例分析，说明了该模型的合理性和可行性．     

基于性能的隔震结构动力优化设计

结合优化问题的特点，应用稳健的优化算法以合理的计算代价求解了非线性隔震结构合瞬态约束的混合变量动力优化设计问题．首先根据投资-效益准则建立了基础隔震结构一体化优化设计模型，其中目标函数是结构寿命周期内的总费用，包括结构初始造价和损失期望，约束条件包括隔震层水平位移、上部结构层间变形等，优化模型同时对上部结构截面尺寸和隔震器参数进行优化．充分利用铅芯橡胶支座隔震结构的局部非线性性质，使非线性隔震结构的时程分析计算效率接近线性动力分析．然后应用合潜在约束策略的序列二次规划算法，并结合选择性动态圆整法进行具有连续、离散混合变量的隔震结构的非线性动力优化设计．算例表明了优化模型和算法的正确性和有效性．     

复杂非线性公用工程系统的遗传算法最优设计

提出了公用工程系统参数优化的改进模型，结合算例给出了详细的建模方法，模型包含非凸线性费用目标函数和复杂非线性约束方程，在传统优化算法难以求解的情况下，采用改进的连续化遗传算法获得了理想的结果。     

基于小波网络的非线性多变量约束预测控制

为了解决非线性多变量系统的建模、控制和优化问题 ,论文扩展基于小波神经网络的单变量系统辨识到多变量系统辨识 ,并用它实现非线性预测控制。对开环稳定过程 ,引入一个具有输入约束的基于小波神经网络模型的区域预测控制方案 ,它的闭环稳定性能够通过适当选择它的预测水平来保证。基于上述动态控制方案 ,提出了一个稳态状态优化方案。通过对一个聚酯生产过程的仿真研究 ,证实了上述方法的有效性。由于能够通过线性最小二乘 (L S)估计方法来辨识 ,该模型易于实现并可用作通用模型。仿真研究的结果表明了该模型的通用性、辨识和控制方法的简单性 ,所提出方案能够被用于过程工业的非线性系统的建模和控制     

基于混合遗传算法的多UCAV协同任务分配方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了多UCAV任务分配的多目标整数规划模型.将问题的启发性知识融合进遗传算法,提出了求解该问题的基于整数编码的混合遗传算法.将变量根据约束条件特点分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量编码,减小了染色体长度和变化要素,从而提高了算法的效率.设计了适于整数编码的交叉和变异算子,并巧妙地利用约束条件限制变异范围,以提高个体满足约束条件的概率.以UCAV的SEAD任务为想定,进行了仿真实验.实验结果表明混合遗传算法可以有效地解决大规模整数规划问题,在求解效率和提高约束条件满足率上优于标准遗传算法.     

A Precise Algorithm for Non-Integer Harmonics Analysis Based on FFT and Neural Network

By means of an artificial neural network (ANN) model, higher measurement accuracy of integer harmonics can be obtained. Combining the windowed fast Fourier transform (FFT) algorithm with the improved ANN model, we present a new precise algorhhm for non-integer harmonics analysis. According to the result obtained from the Hanningwindowed FFT algorithm, we choose the initial values of orders of harmonics for the neural network. Through such processing, the time of iterations is shortened and the convergence rate of neural network is raised thereby. The simulation results showthat close non integer harmonics can be separated from a signal with higher accuracy and better real-time by using the algorithm presented in the paper.     

基于现实约束的集装箱装船顺序优化

基于给定的集装箱堆场的堆存状态和集装箱船配载图,并考虑海关放关与否的现实约束,构建以最小倒箱量为目标的集装箱装船顺序优化模型,进而开发启发式算法.数值实验显示了模型及算法的有效性与实用性.     

线性互补问题的一个高阶收敛性算法

利用凝聚函数对线性互补问题进行带参数的磨光，并对参数方程的解曲线进行离散化追踪，在适当的条件下，证明算法任意阶收敛到解     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.     

傅氏域中非整数阶微积分算法及其在地震信号处理中的应用

目前，非整数阶微积分的计算已日益显示出其重要性。该文以傅氏域中整数阶微积分计算方法为基础，将该方法推广到傅氏域中非整数阶微积分的计算。经过模型计算、精度分析及地震信号处理中的若干运用，表明了该方法的有效性及可靠性。而且通过该方法在精确的变换等实际应用中的结果进一步表明，在傅氏域中非整数阶微积分这一计算方法具有简便易行、速度快、应用范围广等优点。     

列车运行调整与到发线运用的协同优化研究

在列车运行的过程中,受到各种不确定性因素的影响,列车可能会偏离图定运行计划,同时也会对车站的到发线运用造成干扰。针对列车运行调整与到发线运用协同的优化问题,本文兼顾列车运行调整约束与到发线运用约束,建立了多目标的整数规划模型,并设计了适用于求解该模型的分层序列鸽群优化算法。算例分析表明,模型对列车运行计划进行调整的同时,还能得到满意的到发线运用方案,并且分层序列鸽群优化算法可以快速求解列车加权总到发晚点最少和到发线占用总消耗最小的目标函数。