向量优化中广义E-Benson真有效解的代数性质

利用代数内部和代数闭包等工具,在适当的广义凸性条件下研究了集值向量优化问题广义E-Benson真有效解的一些代数性质,建立了广义E-Benson真有效解的线性标量化结果、拉格朗日乘子定理和鞍点定理.     

Banach空间中集值隐函数的类Lipschitz性质及其应用

利用变分分析和广义微分的相关工具,在Banach空间中研究集值隐函数的稳定性,给出集值隐函数在给定点具有类Lipschitz性质的Clarke上导数充分条件.作为应用,讨论参数向量优化问题有效解映射的稳定性,给出有效解映射在给定点具有类Lipschitz性质的Clarke上导数充分条件.所得结果改进了相关文献中的结果.     

隐式参数化白车身多目标协同优化设计

利用参数化建模软件SFE-CONCEPT建立了某轿车白车身的参数化模型,用仿真方法分析了白车身的静态弯扭刚度、主要低阶模态频率并与试验对比,再将白车身与动力总成、底盘连接后,对整车正碰性能进行仿真分析,并与试验对比,验证了所建参数化白车身的有效性.由于安全性分析属于非线性分析,传统优化方法通常需要人工介入,无法实现优化流程的全自动化.通过编写批处理文件,提取安全性能指标,实现白车身结构轻量化优化流程的自动化.白车身结构轻量化优化后弯曲刚度提升0.15%,扭转刚度降低0.03%,一阶扭转模态频率提高1.30%,一阶弯曲模态频率提高0.09%,碰撞安全性能基本不变的情况下,白车身质量降低24.17kg,减重率高达7.42%,取得了显著的轻量化效果.      

混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派方法

针对一类混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。对混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题进行了描述,并设计了遗传算法对问题进行求解。提出了基于承包商工作日历的时间推算机制,设计了时间推算函数作为混合工作日历下工程项目工期推算的基础;算法采用"基于承包商号的整数编码方式"对个体进行编码和"拒绝策略"产生初始可行种群,使用"交叉算子改进策略"和"两点交叉方式"进行交叉以保证交叉后子个体可行,采用"拒绝策略"和"单点变异方式"进行变异以保证变异后子个体可行,解码过程中基于"关键路径法"和"正向推算函数FC"推算项目工期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

基于水力模型的多因子水质监测点优化布置方法研究

随着城市快速的发展,城市供水管网的规模也在不断的扩大,其拓扑结构也越来越复杂,增加了供水安全的难度。其中供水水质安全最为迫切,因此需要在供水管网中设置一定数量的水质监测点对供水水质进行监测。在前人研究的基础上,针对供水管网水质监测点优化布置的问题,在单一的节点水龄法的基础上综合考虑其他影响因素对管网水质的影响,利用北方某市供水管网水力模型进行水质监测点的优化布置方案设计,通过水力模拟软件,优化节点水龄法,设计出了基于多因子优化法的水质监测点优化布置程序。并对北方某市供水管网进行计算,结果表明,基于水力模型的多因子水质监测点优化布置方法计算出的水质监测点位置与实际位置有43.75%的重合度,不仅覆盖了在常规管网运行中水厂及加压泵站等重点水质监测位置,也在供水分界线、管网中以及管网末梢增加了部分监测点,同时对污染事故的预警时间也比优化前短,效果明显。因此,在人工经验的基础上,以多因子法为补充加强,理论与实际相结合,使布置方法更有科学依据,考虑因素更加全面,布点更加合理。利用该方法分析供水管网工况,可为水质监测点优化布置工作提供较好的实施方案。     

倾斜煤层窄长露天矿分区开采分期境界优化

针对倾斜煤层窄长露天矿,经常采用纵采转横采内排的开采程序,基于其剥离物流向流量的变化对经济合理剥采比大小的影响,提出一种分区、分时期的优化开采境界方法。该方法依据首采区位置的不同可分为A模式(即首采区位于矿权一侧)和B模式(即首采区位于矿权中部)两种开采模式。此外,按照露天剥采工程发展过程中剥离物流向流量变化的情况,将其露天矿山开采过程归结为三个时期:全部外排期、部分内排期和全部内排期。通过构建剥、采、排工程位置模型,系统地研究了两种开采模式分时期境界优化的原则和适用条件,并提出境界优化模型。研究成果在准东露天煤矿开采实践中得到应用,结果表明:准东露天矿的经济合理剥采与其开采境界优化前相比,由原来的1.50m~3/t增加至1.62m~3/t,其经济合理开采深度增加了24.7m,顶帮外扩距离增加了45.65m,经济可采储量增加了85.27Mt。实现了露天开采经济效益的最大化。     

基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。     

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。     

预防维护下装配线平衡的集成优化

在装配线生产过程中,当某个工位的设备突发故障时会导致全线停工,带来重大的经济损失,为此本文提出预防维护下的装配线平衡问题,对正常生产和设备维护两种情形下的生产负载进行集成优化。以给定工位数量下正常生产节拍、预防维护时的生产节拍以及两种模式切换时的工序调整数量的最小化为目标建立数学模型,采用遗传算法进行求解。案例分析表明,预防维护下的装配线平衡可有效实现正常生产与设备维护之间的快速切换,保证生产的高效性和稳定性。     

偏转板伺服阀前置级结构参数优化研究

通过改变偏转板伺服阀劈尖高度和V形槽下端喷口的导流长度等结构参数,建立新的偏转板前置级模型,利用ICEM和FLUENT软件对前置级流场进行静态特性分析;对前置级流量曲线进行二次拟合,建立伺服阀系统数学模型,利用SIMULINK仿真模型进行动态仿真,分析偏转板伺服阀系统的动态特性,从而优化偏转板伺服阀前置级结构参数。结果表明,适当降低偏转板伺服阀劈尖高度,保持劈尖宽度不变,可增大偏转板伺服阀前置级的流量增益和提升伺服阀的响应频率;增加V形槽喷口的导流长度,会减小偏转板伺服阀前置级流量增益和降低伺服阀的响应频率。