基于多目标粒子群算法的风光水火多源AGC协调优化方法

针对高比例新能源渗透背景下的常规AGC机组和新能源AGC机组协调控制问题,提出了基于"两个细则"的风光水火多电源AGC多目标协调优化方法,该方法在确保电网调频经济性的同时兼顾了电网的调频质量和网架功率传输能力。基于某地区长期AGC历史统计数据,分析了不同类型机组的调频特性,计算其调频指标;基于华中电网"两个细则"的要求,以电网的调频成本和网损成本、调频速度和调频精度为目标,建立了含风光水火的多目标AGC有功协调优化模型;结合某内陆地区网架结构和AGC数据,采用多目标粒子群算法进行模型求解,得到了各个AGC场站的有功出力,进而验证了文中提出方法的有效性。     

西南地区面向东南亚国际贸易的物流通道选择

伴随中越班列常态化开行,我国西南地区内陆城市与东南亚之间的物流通道选择方案增加,货运企业稳定快速的物流服务有利于制造企业生产计划的顺利执行。因此,为比较现有物流通道方案的优劣情况,提高物流通道方案选择的科学性与合理性,以最小化货运时间和费用为优化目标,考虑国际运输中班列(船)开行和订单总时间的软时间窗要求,构建多目标混合整数规划模型,将高附加值货物作为研究对象,求解进口通道的选择方案。以重庆天然橡胶进口路线为例,基于改进的Dijkstra算法求解其最短路径,并计算各个方案所用的总时间和费用。结果表明,模型求解结果可以为货运企业在西南地区内陆城市国际物流通道的决策提供参考依据,并为西部陆海新通道的建设提供科学建议。     

模型预测控制器权重参数整定非线性规划法

模型预测控制(MPC)权重参数的整定是其取得良好控制性能的关键。针对基于双层结构多目标优化的MPC权重参数整定方法存在求解过程较慢、耗时较长的问题，提出了一种非线性规划整定方法。该方法将MPC权重参数整定中每个时间采样点的MPC子优化问题等价为外层MPC权重参数整定优化问题的最优KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件，将MPC权重参数整定的双层多目标优化问题转化为单层非线性规划问题。仿真案例表明，基于单层非线性规划整定方法的MPC控制性能优于或近似于基于双层多目标优化整定方法的MPC控制性能；而且基于单层非线性规划的整定方法能够快速获得MPC权重参数，时间成本由基于多目标优化整定方法所需的1.0～1.5 h缩短到10～90 s。     

基于IMOFA的航空发动机管路多目标优化布局

针对航空发动机管路布局目前存在的问题，提出一种基于改进多目标萤火虫算法(improved multi-objective firefly algorithm，IMOFA)的航空发动机管路多目标优化布局方法.在该方法中，首先以管路长度最短、弯头数最少以及能量值最小为优化目标，建立了航空发动机管路多目标优化布局数学模型.然后，结合自适应扰动策略和精英策略，提出了一种应用于航空发动机管路多目标优化布局的改进多目标萤火虫算法，从而实现了航空发动机管路的多目标优化布局.最后，通过实例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

任务主体二元约束下作战任务分解EVA方法

针对复杂作战任务分解中存在的随意性、不确定性问题, 综合考虑任务主体能力属性和结构特征等二元约束, 提出了一种由子任务集提取(extraction, E)、约束检验(verification, V)、子任务集调整(adjustment, A)等步骤递进循环形成的任务分解EVA方法。首先, 构建了全局任务空间, 提出基于任务匹配的子任务集提取方法; 其次, 针对任务主体能力属性和结构特征的二元约束, 建立了子任务集调整模型, 通过改进精英保留策略, 引入任务分解粒度和交叉变异概率动态调整策略, 提出了一种引进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ, INSGA-Ⅱ)算法; 最后, 进行仿真实验, 验证了算法相较于传统多目标优化算法在解集多样性、收敛性和时间性能上的优势。研究结果表明, 所提方法能够使决策者依据任务主体实际自主调控任务分解结果, 在一定程度上克服了传统方法过度依赖主观经验, 忽略任务主体能力属性、结构特征约束的问题。     

多目标博弈加权纳什平衡点集的通用稳定性

在多目标博弈加权纳什平衡理论基础下，讨论多目标博弈在向量值支付函数伪连续条件下加权纳什平衡点的存在性结果；构建伪连续向量值支付函数的博弈空间，给出加权纳什平衡点的定义，同时定义多目标博弈的集值映射，并证明集值映射是非空的、凸的、usco映射；应用Fan-Glicksberg不动点定理、Fort定理以及本质平衡点的定义，讨论权向量和支付函数及策略集三者同时扰动下加权纳什平衡点的通有稳定性情况，得出在Baire分类意义下，构造的问题是本质的，也即是多目标博弈的加权纳什平衡点具有通有稳定性。     

考虑成本-碳排放量双目标的快递包装回收设施选址研究

2014年我国快递业务量成为世界第一，这标志着我国快递行业进入快速发展阶段。但是与此同时，快递包装带来的资源浪费和环境污染日益凸显。建立快递包装回收逆向物流网络，对快递包装进行回收是解决上述问题的有效途径。同时，在“双碳”战略要求下，决策者在进行规划时不仅要考虑成本因素，还要考虑碳排放量对环境的影响，以及在实施过程中对成本和碳排放量目标的权衡。针对上述问题，本研究建立考虑成本-碳排放量双目标的快递包装回收设施选址模型。为使模型更加贴近实际，本研究考虑了不同区域建设成本、不同处理技术成本和不同车辆类型对成本和碳排放量的影响。为求解模型，本研究利用NSGA-II算法进行求解，得到了Pareto前沿解。本研究将Pareto前沿解根据成本和碳排放量的相对关系划分为3类，并分析每一类的特点，为决策者在实践中根据现实的经济发展水平和碳排放量要求进行决策提供了依据。     

机坪管制移交后机场运行控制中心大厅人员动态排班优化

立足智慧机场的数字化转型要求，针对传统机场运行控制中心（Airport Operational Control Center，AOCC）全时段以最大峰值的静态排班导致工作时长不均、人力资源利用率低、调整灵活性差等问题，以机坪管制移交后的人员分工要求确立动态排班原则，构建AOCC大厅的多目标组合优化的员工排班模型，提出父代班组非支配交叉的基因排序、子代班组拥挤变异算子的遗传算法进行智能搜索最优可行解，并基于Matlab平台进行建模仿真验证，结果表明：手工排班方案作为“父代初始解”确保了飞行安全，交替航班任务实时产生子代班组种群，接班变异保留子代班组精英个体，降低了人力成本、班组人员的工作时长方差和疲劳度     

具有范数结构多目标优化问题的近似方法及应用

【目的】研究了一类特殊的具有范数结构的多目标优化问题，并应用于解决实际问题。【方法】针对这类多目标优化问题的求解，基于标量化思想，在适当假设条件下提出了一种近似方法。【结果】可以通过调整几类参数的取值范围获得多目标优化问题的Pareto解。【结论】利用具有范数结构的多目标优化模型和本文提出的近似求解方法于绩效管理中基础工作量的设置和电厂发电机的分配问题。     

基于MOEA/D-ARMS的无人机在线航迹规划

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在线航迹规划是UAV协同控制关键技术之一, 在线航迹规划问题本质上是一种动态多目标优化问题。为了求解该问题, 提出了一种基于自适应应答机制选择的动态多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithon based on decomposition-adaptive reaction mechanism selection, MOEA/D-ARMS)。多种应答机制构成应答机制池, 以应答机制最近一次的整体表现赋予应答机制一定的奖励, 并采用基于概率的方法从应答机制池中选择应答机制。MOEA/D-ARMS分别在静态环境情况、突发威胁情况、突变威胁情况和偏好改变情况下进行仿真实验。仿真结果表明, MOEA/D-ARMS可有效求解UAV在线航迹规划问题。