改进混和遗传算法优化城市给水系统调度模型

以给水调度系统的能源费用为目标函数，在给出24h用水量预报、供水泵站的机组配置、水库初始和最终水位、电费价格和给水管网的水力学约束条件下，通过引入改进混合遗传算法优化方法对该系统模型进行优化调度，以追求能量费用最小的运行状态．同时，该模型还给出了泵站运行时水泵机组的优化组合．通过算例证明了该模型方法的有效性．     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

WITNESS环境下基于改进型IDEF3方法的离散事件仿真建模

针对WITNESS仿真环境下，复杂离散事件仿真建模过程中出现的大量顺序、并行、同步、冲突及因果依赖等关系，提出采用改进型IDEF3方法进行仿真建模．采用仿真规则与交汇点集成、行为单元与仿真信息数据集成的原则进行建模；同时在IDEF3方法的基础上，建立新的行为单元，达到了仿真单元的可重用和可重构性，大大提高了仿真建模的速度，减少了建模难度．最后，给出了在改进型IDEF3方法下进行离散事件仿真的框架，并在仿真软件WITNESS的基础上，通过实例详细描述了建模过程．     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

基于改进SLP理论的铁路电商物流中心布局研究

通过研究电子商务环境下铁路物流中心的作业情况,将铁路电商物流中心划分为收货区、存储区、拣货区、包装区、发货区、退货区、设备区和办公区8个功能区域。对系统布置规划（SLP）进行量化改造,加入数学建模的方法对物流影响因素进行量化分析。按照改进SLP方法对影响铁路电商物流中心的物流因素和非物流因素进行分析,并构建综合关系表。在功能区间不重叠、功能区不能超过规划范围、铁路长宽比有一定范围、不得占用铁路专用线区域、园区出入口等的约束条件下,建立了园区内物料搬运成本最小、功能区间综合关系最大、土地改造成本最小的目标函数,然后对目标函数进行处理得到归一化的单目标函数。通过改进遗传算法进行求解,从而得到科学合理的布局规划方案。实际应用的算例分析表明,本文中布局方法具有科学合理性。