基于数量弹性契约的供应链鲁棒运作模型

供应链中的各种不确定性因素造成供应链运作风险,进而影响供应链各成员及其整体绩效水平.利用鲁棒优化方法处理不确定性优化问题的优势及数量弹性契约机制的风险分担功能,研究包含一个制造商和一个销售商的二级供应链系统绩效优化问题,根据Stackelberg博弈理论,在考虑需求不确定条件下,建立了基于数量弹性契约的鲁棒优化模型,提出了区间性需求分布下的鲁棒运作策略,并给出了相关的算例,算例结果表明:具有数量弹性契约的供应链鲁棒运作策略能保证供应链中各成员及整体收益在一定程度上优于没有数量弹性契约时的收益,从而可以提高供应链各成员及其整体的收益.     

考虑后悔规避的风储联合参与日前市场竞标策略

为应对风储联合参与日前市场竞标的风险,减弱决策者的后悔心理,本文提出了一种考虑后悔规避的风储联合参与日前市场竞标策略。采用蒙特卡洛方法将风电出力、市场电价的随机模型转化为多概率场景的确定模型;在日前市场竞标阶段,引入后悔度指标描述风储联合系统的后悔心理,同时考虑实时市场的不平衡结算因素,以最小-最大后悔度为优化目标,建立风储联合参与日前市场的竞标模型。最后,通过算例分析将本文方法与随机规划法和鲁棒优化法的竞标策略进行对比,验证了本文所提方法的有效性和可行性。     

考虑供应中断的多产品供应链鲁棒模型

考虑供应中断的情况,分析了由制造商、主供应商和备用供应商所组成的多产品供应链,采用基于区间分析的Bertsimas鲁棒优化方法来描述销售价格的不确定性,建立了供应链鲁棒模型,并进行优化求解.设计的鲁棒模型能够满足供应链三个主体———制造商、主供应商和备用供应商利润最优的目标,同时可以抵抗一定的不确定性.数值算例结果表明,当销售价格在一定范围波动时,所建立的模型具有鲁棒性.     

基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型

在开放的电力市场中,日前电价预测是个重要的研究方向。本文提出了一种基于经验模式分解(EMD)与长短期记忆神经网络(LSTM)的序列电价预测模型,使用EMD提取电价序列中的周期分量与趋势分量,利用LSTM分别对周期分量与趋势分量进行序列预测,输出各分量的预测结果,通过支持向量机回归(SVR)叠加各分量的预测序列生成预测价格序列。最后,以美国PJM电力市场的电价数据为算例,与ARIMA模型、单一LSTM神经网络模型的预测结果进行比较,验证了EMD-LSTM-SVR模型能够提高短期电价预测精度。     

信用期不确定供应链的多目标运作鲁棒模型

考虑商业信用对供应链的产品流与资金流的影响,采用区间不确定性描述信用期的波动,利用鲁棒线性规划方法,建立了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在信用期不确定条件下的多目标鲁棒运作模型.设计了一个数值算例对模型进行验证,得到了信用期不确定供应链在最坏条件下的最优鲁棒运作策略.结果表明,将鲁棒性运用于供应链的...     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

连续区间系统的鲁棒 H∞控制:LMI方法

研究了一类连续区间系统的鲁棒 H∞控制问题.首先基于一个等价变换,将区间系统转换为一个具有时变参数不确定性的线性系统.然后利用线性矩阵不等式(LMI)方法讨论了系统的鲁棒稳定性以及扰动衰减度,得到检验该类系统鲁棒稳定且具有 H∞性能γ的新的充分条件,用同样的方法得到系统鲁棒镇定且具有 H∞性能γ的判定条件,并设计了系统鲁棒 H∞状态反馈控制器.通过求解一个凸优化问题,还可以得到该区间控制系统最优的扰动抑制水平及相应的鲁棒 H∞状态反馈控制器.所得结果均以LMI的形式给出,求解方便.最后通过仿真算例验证了本文结果具有更小的保守性.     

考虑节点失效的QoE测量点鲁棒选址问题研究

QoE测量点选址问题是选择尽可能少的测量点来准确反映网络中用户获取服务的情况。本文基于失效概率已知的QoE测量点选址模型,用区间描述失效概率的不确定性,建立了QoE测量点选址的鲁棒模型,并将其转化为混合整数线性规划求解。测试结果表明了鲁棒选址模型对考虑节点失效的QoE测量点选址问题的有效性,算例分析表明覆盖率和失效个数对选址方案有不同程度的影响。     

成本控制下考虑多商品物流配送线路安排的鲁棒优化模型

考虑单位运输成本具有不确定性条件下,基于总成本控制的目的,研究了多商品物流配送线路安排问题的鲁棒优化模型,并运用鲁棒优化思想,通过对含有不确定性的约束条件进行松弛后,获得了计算上可处理的鲁棒对应模型.     

考虑风电不确定性的微电网小时前最优调度

微电网由风力发电机与燃油/燃气发电机联合供电,因无法准确预测接下来1h内的风力发电量,该不确定性在很大程度上会影响小时前调度的准确性。因此,在供电侧利用信息差决策理论(IGDT)提出风险管理模型,并利用预测校正近端乘子(PCPM)法设计得到小时前最优电价。基于该电价的需求响应机制,实现了用户侧效益、供电侧效益和社会效益的最大化,同时,最大化风电可波动区间,使得供电侧免受风电不确定性所造成风险的影响。最后,通过数值仿真算例验证了本文所提微电网小时前最优调度框架的有效性。     

考虑风电不确定性的微电网小时前最优调度

微电网由风力发电机与燃油/燃气发电机联合供电,因无法准确预测接下来1 h内的风力发电量,该不确定性在很大程度上会影响小时前调度的准确性。因此,在供电侧利用信息差决策理论(IGDT)提出风险管理模型,并利用预测校正近端乘子(PCPM)法设计得到小时前最优电价。基于该电价的需求响应机制,实现了用户侧效益、供电侧效益和社会效益的最大化,同时,最大化风电可波动区间,使得供电侧免受风电不确定性所造成风险的影响。最后,通过数值仿真算例验证了本文所提微电网小时前最优调度框架的有效性。     

考虑风电不确定性的微电网小时前最优调度

微电网由风力发电机与燃油/燃气发电机联合供电,因无法准确预测接下来1h内的风力发电量,该不确定性在很大程度上会影响小时前调度的准确性。因此,在供电侧利用信息差决策理论(IGDT)提出风险管理模型,并利用预测校正近端乘子(PCPM)法设计得到小时前最优电价。基于该电价的需求响应机制,实现了用户侧效益、供电侧效益和社会效益的最大化,同时,最大化风电可波动区间,使得供电侧免受风电不确定性所造成风险的影响。最后,通过数值仿真算例验证了本文所提微电网小时前最优调度框架的有效性。     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

基于鲁棒优化的自发电计划

考虑边际电价(LMPs)的不确定性,在处理优化问题时,利用鲁棒优化理论,采用"盒式"不确定集合表示LMPs的不确定性,将预测LMPs的波动量控制在某一范围,建立价格不确定性下的自发电计划模型.运用优化对偶理论化简此模型,使得该模型将目标函数中的不确定量转变为确定量,便于求解可行解.此方法较其他方法,具有易操作、易求解,较保守,可保证所求解的可行性的优点.进一步,调用MATLAB中提供的Quadprog二次规划方法,在IEEE-30节点的系统中进行计算,其结果表明了该模型和计算方法的可行性和有效性.     

考虑广域源-荷协调的分布式鲁棒优化调度

对源荷双侧存在的不确定性进行精细化建模,可提升广域源荷协调调度结果的有效性。分别以风电功率和分时电价为不确定变量,利用历史数据构建基于Wasserstein距离的概率分布模糊集来表征风电功率和分时电价的不确定性,并根据各类民用负荷特性建立分时电价引导下广域分布的民用负荷需求响应不确定模型。建立基于Wasserstein距离的广域源-荷协调双层分布式鲁棒优化调度模型,优化求解得到火电机组、风电场和各类广域民用负荷的调度计划。最后通过算例仿真验证所提方法可有效挖掘广域民用负荷调峰潜力,降低系统运行成本,提高风电消纳能力,平衡调度计划的经济性和鲁棒性。     

信息不确定条件下的鲁棒数据包络分析建模

为应对传统DEA方法在信息不确定条件下评价结果可能出现不稳定的现象,结合鲁棒优化方法,构建鲁棒数据包络分析RDEA模型,分别和同时应对投入产出数据受到扰动的情形,以增强DEA评价方法的可靠性.算例和敏感性分析表明RDEA方法对投入产出数据不确定性有免疫作用,通过适当牺牲最优性实现了提升效率评价结果稳定性的目的.     

国家层面综合客运枢纽分层布局鲁棒优化模型

为提高国家层面综合客运枢纽的运行效率,充分分析枢纽等级和需求层次的对应关系,考虑城镇化发展阶段客运需求的不确定性,构建了基于有能力限制的层级选址模型和随机p-鲁棒(p为相对后悔值限定系数)的综合客运枢纽布局优化模型.设计免疫克隆算法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:分层布局方法比非分层布局方法更优,当p小于分层随机优化模型所有情景中的最大相对后悔值时,分层鲁棒优化模型求解结果的鲁棒性比分层随机优化模型更强,设计的算法比优化软件CPLEX更高效,同时p的取值、枢纽覆盖范围和情景概率对枢纽布局方案产生较大影响.分层鲁棒优化模型能为国家层面综合客运枢纽布局提供决策参考.     

基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制

该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统。所有的参数学习算法来源于Lyapunov稳定理论以保证网络汇聚的同时有稳定同步的表现。算例分析证明:新系统在同步两个Lorenz混沌系统时具有更好的效率。     

区间阻抗下的网约车合乘鲁棒有效路径

为了研究网约车合乘的路径优化问题,在定义鲁棒有效路径的基础上,基于区间阻抗的生成方法,以网约车运营时间成本、运营固定成本、燃油消耗成本以及乘客费用成本相结合的运营阻抗成本的区间值为模型目标,研究了区间阻抗下的鲁棒有效路径生成;运用深度优先搜索算法求解,分析得出了网约车合乘最优的鲁棒有效路径和鲁棒成本。通过算例验证分析得出,网约车合乘能有效减少居民出行总成本,提高出行效率。     

基于序列理论的电力系统边际电价预测方法

电价是电力市场中核心问题之一．作为在电力系统中得到广泛应用的边际电价理论．其边际电价预测应充分考虑负荷的不确定性、发电机组随机强迫停运的不确定性以及发电方报价的不确定性．通过重新定义有效容量状态和定义衍生多态机组，成功地将概率性序列理论应用到求解发电系统有效容量概率分布函数，找出了求解发电系统有效容量概率分布函数的另外一种方法．并由此概率分布函数，充分考虑各种影响边际电价的不确定性因素，依据边际电价的定义，精确地预测出电力系统的边际电价．算例分析证明了理论分析的正确性，并表明本算法预测的精度得到提高．