多目标模糊决策在空调冷热源方案优选中的应用

引入多目标决策法,以某工程的空调系统冷热源方案选择为例,对4种待选方案进行了优选,为空调系统的方案选择提供了合理的评价模型.     

基于层次分析法的图书馆空调冷热源方案优选

从空调冷热源方案选择实际出发,建立了通用的AHP选优评价模型,并按初投资、运行费用、维护管理、环境影响、消防安全等指标对适合某图书馆空调工程的4种空调冷热源方案进行了定量分析,选出了最优方案．应用结果表明,AHP法为空调冷热源方案选择提供了一种有效的定量分析方法,可辅助工程师对备选方案进行综合分析、评比并作出决策,避免了决策的主观片面性,增强了决策的客观性、科学性．     

基于(火用)方法的空调冷热源系统优化决策

结合方法和热经济学原理建立了空调冷热源系统的分析模型,阐述了产品成本是评价冷热源系统方案优劣的关键因素.采用多目标模糊决策方法,综合考虑了单位产品成本、初投资、技术先进性、安装面积、运行安全可靠性、维护管理难易程度和环保性等多种影响因素,基于方法的冷热源优化决策算法.通过应用实例,说明了此新优化决策算法相比工程中传统决策方法,可靠性更高,使各决策方案间优劣区分度更加明显。     

空调冷热源方案优选的模糊多属性群决策模型

针对空调冷热源方案优选中的复杂性、模糊性以及局限性,借鉴三角模糊数的计算原理,提出了一种基于广义导出有序加权平均算子的多属性群决策模型.结合实例,将模型引入空调冷热源方案优选中,利用模糊三角数对模糊语言型的属性值赋值,根据GIOWA算子的集结原理进行方案属性值综合和多人群决策,并与其它方法的计算结果进行了对比分析,表明该方法简单、结果合理,可用于空调冷热源方案优选.     

空调冷热源方案选择的理论分析及综合评价

本文运用模糊数学理论中的模糊综合评价法,对影响空调冷热源系统确定的各因素进行定量分析.同时通过对具体实例中空调冷热源系统方案的综合评价,为空调冷热源系统的选择提供一种合理可行的方法.     

安徽星火科技大厦空调工程设计

介绍了大厦空调设计的几个系统,着重对空调冷热源方案进行了分析,从技术可行性、投资费用和运行管理等方面进行比较,选择了一种适宜的系统方案.提出选择合适的空调风、水及自动控制系统,以达到既能保证满足空调设计的要求,又能满足用户和房地产商的利益要求.     

空调冷热源方案的多指标决策技术及应用

在某大厦空调系统冷热源方案选择中，采用多指标决策方法，以方案设备初投资，增容费、运转费用，可靠性，占地面积与环境影响等为评价指标，建立了评价模型，对几种可能方案进行优序排列。     

基于可拓理论的空调冷热源方案的评选

从空调冷热源设计的实际需要出发,利用初投资、年运行费用、安全性、环境影响、技术先进性、操作便利性六个指标进行方案评价。通过引入可拓理论,并将其引入设计方案决策中,在此基础上,结合专家调查权重的方法进行了评价方案的构建之后,用该法对某大厦空调冷热源设计的具体实例进行了计算,得出了最优方案。结果表明,该方法适用于空调冷热源方案选择的决策。     

基于[火用]方法的空调冷热源系统优化决策

结合[火用]方法和热经济学原理建立了空调冷热源系统的火用分析模型，阐述了产品[火用]成本是评价冷热源系统方案优劣的关键因素．采用多目标模糊决策方法，综合考虑了单位产品[火用]成本、初投资、技术先进性、安装面积、运行安全可靠性、维护管理难易程度和环保性等多种影响因素，基于[火用]方法的冷热源优化决策算法．通过应用实例，说明了此新优化决策算法相比工程中传统决策方法，可靠性更高，使各决策方案间优劣区分度更加明显．     

基于层次分析法的空调冷热源方案优选

本文介绍了层次分析法的基本原理和计算步骤,并将层次分析法应用于空调冷热源方案优选,得出了最优方案。实例证明,层次分析法为空调冷热源方案选择提供了一种有效的定量分析方法,避免了决策的主观片面性,增强了决策的客观性和科学性。     

多目标模糊优化理论及其在制造系统中的应用

基于单目标最优解模糊化基础上的多目标模糊优化方法能够反映各个单目标最优解与多目标满意解之间的相互关系,较好地解决多目标优化问题。文章根据多目标模糊优化的基本原理,结合目标相对优属度概念,提出了具有相互矛盾目标的系统多目标模糊优化方法,并通过示例说明了该方法在制造系统优化中的应用。     

电力系统电压无功多目标的优化控制

电力系统电压无功多目标的优化控制是主要的复杂优化和控制问题之一. 本文在明确电压无功多目标控制方式及意义的基础上, 剖析了电力系统中的电压问题, 进一步详细研究了电压无功多目标优化算法的实现, 并通过在IEEE-6节点网络的无功优化计算结果的分析, 表明本文所研究优化控制方法的有效性.     

基于改进多目标粒子群优化算法的配电网削峰填谷优化

电力系统削峰填谷优化作为负荷管理的重要手段,而储能系统在削峰填谷的功能显得尤为突出,以负荷峰谷差为目标的单目标优化已经无法全面评价储能系统在削峰填谷上的优势,为更好地体现储能系统在负荷管理上的优势,考虑以经济效益为调度目标的多目标优化问题(multi-objective optimization problem,MOP)显得尤为重要。基于此以负荷峰谷标准差和分时电价构建了配电网削峰填谷的多目标优化模型进行研究。提出基于拥挤距离排序的改进多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,为改善算法陷入局部最优提出了变异机制的二次寻优,通过设置一定容量的外部档案存储非支配的帕累托(Pareto)最优解,最终获得Pareto最优前沿面。最后通过采用模糊隶属度法求解折中最优解,算例分析验证了本文所提模型的实用性和改进算法的有效性。     

基于反馈控制原理可靠性多目标优化设计的满意解

通过对多目标优化问题不确定性因素的分析,将有效解问题扩展到模糊多目标优化模型软计算满意解求解问题．利用模糊集理论中隶属函数,将各子目标模糊化后处理为满意度函数,进而在分析控制系统中的闭环控制原理和多目标满意解优化软计算的动态过程的相似性后,提出了建立基于闭环反馈控制原理,由协调校正权函数、相对优属度函数和重要性加权指数构成的多目标满意解总评价函数方法．最后,给出机械零件可靠性多目标满意解优化实例进行验证．     

快通系统排队问题的建模与多目标优化

为减少游乐场游客排队时间并提高其满意度,通过改进通道设计和增加团体游客类型等因素建立快通系统模型,并对其进行多目标优化.首先以平均等待时间、平均逗留时间和游客满意度为因子建立评价系统,并进一步提出初始多目标模型;然后通过改进通道设计和增加现实约束条件,建立了多目标优化模型并给出模拟求解算法;最后仿真结果表明所建立的优化模型能够大大减少游客等待时间并提升满意度.     

基于遗传算法的刨煤机系统多目标模糊可靠性优化

 针对刨煤机系统常规优化方法难以处理具有相互矛盾属性的系统可靠性多目标优化设计问题,提出一种基于遗传算法非概率分布信息的多目标模糊可靠性优化决策方法。该方法利用模糊集隶属函数的特性将各个单一目标函数模糊优化处理为能够反映各子目标相对重要程度,对不完全概率信息采用随机摄动法和Edgeworth级数方法转化为标准正态分布函数,将各个目标的协调满意度函数综合统一的单目标优化模型,再用常规优化方法即可求出多目标优化模型的满意解,最后给出刨煤机实例以验证该方法的有效性。     

Agent的多目标优化分布式智能算法

根据多目标优化的理论,将传统多目标优化的方法与Agent技术相结合,提出一种基于Agent技术的多目标优化分布式智能算法．在该算法中,每个智能体由目标函数、协调算法和通信模块组成．由智能体组成多目标优化的多智能体系统．通过每个Agent的独立优化和Agent之间的通信和协调。实现多目标优化．文中用实例验证算法的有效性．     

物流配送中心选址的多目标优化模型

针对传统选址模型片面追求物流成本最小化而忽视物流服务水平的情况,将可靠性作为物流服务水平的一种测度,提出了配送中心系统可靠度的计算方法,建立了以物流成本最小化和物流服务可靠度最大化为目标的配送中心选址多目标优化模型.采用主要目标法将建立的多目标优化模型转化为单目标优化模型,并运用贪婪取走启发式算法对转化后的模型进行求解.算例结果表明,模型的非劣解充分反映了物流成本与物流服务可靠度之间的悖反关系,同时包含了传统的以物流成本最小化为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加全面的决策依据.     

基于多目标混合进化算法的多台TCSC控制器协调设计

将多台可控串联补偿器(TCSC)之间的协调运行问题转化为多目标优化问题,详细介绍了一种基于进化规划和粒子群优的多目标混合进化算法(MOEPPSO),提出了基于MOEPPSO的协调控制器设计方法.采用多目标混合进化算法优化控制器参数,得到一组Pareto参数解集,为运行人员提供更丰富、准确的信息.在装有两台TCSC的IEEE典型四机两区域系统研究实例中,非线性时域仿真验证了所提方法的有效性.与单独设计控制器的方法相比较,所提方法能够更好地提高互联系统的稳定性.     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。