发电商投标策略的不确定型模型

针对电力市场建立初期发电商选择投标策略较为困难的问题，提出了发电商投标策略的不确定型模型．在考虑市场信息不完全的条件下，通过估计竞争对手的最低投标建立发电商的收益矩阵．该模型采用最大最小决策准则从收益矩阵中直接选取单时段优化的投标策略，减少了状态数．所提模型考虑了多时段投标问题，采用动态规划处理机组启停约束，能够快速得到连续多时段的投标策略．在与已有方法所得利润比较接近的条件下，10机模拟系统的计算时间仅需0．03s．最后算例说明了该模型的有效性和实用性．     

求解带约束投资组合模型的量子粒子群算法

针对量子粒子群算法(QPSO)在迭代后期出现种群多样性缺失和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于交叉操作的改进算法;在改进算法中,考虑了粒子的历史最优位置和次优位置,用以扩大粒子的搜索范围;同时,将遗传算法的交叉操作运用到位置的更新中,以增加种群的多样性,进而提高算法的收敛性;在性能测试中,将改进算法与原始的量子粒子群算法、基于差分进化的QPSO和基于黑洞探索的QPSO在收敛精度和鲁棒性方面进行了比较;最后,运用改进算法对一类具有投资数量限制的投资组合问题进行了求解,并与遗传算法、粒子群算法和标准的量子粒子群算法的寻优结果进行了对比。     

考虑最大风险约束的危险品运输网络优化研究

本文在定义危险品运输风险的基础上,建立了带有最大风险约束的危险品运输网络模型,模型考虑了网络中社会车辆对危险品车辆的出行时间及网络总风险的影响,并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解。最后应用算例分析了模型和算法的有效性。计算结果表明,考虑网络最大风险约束能使危险品运输的网络总风险得到较大幅度的降低。     

带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知

针对无约束粒子群优化(PSO)算法在进行多带协作频谱感知时存在难以控制系统总干扰的问题,设计了一种带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知方法.该方法通过引入惩罚函数,将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题.仿真实验结果表明,相对于无约束PSO算法,带约束PSO算法能够解决带约束的多带协作式频谱感知问题,所得最优解满足约束条件,避免造成总干扰过大.     

求解带平衡约束矩形布局问题的混合算法

以卫星舱布局为背景,针对二维带平衡约束的矩形集在圆容器内的布局问题,提出了一种混合算法,即带压缩策略的动态匹配算法,并与粒子群优化算法结合起来.对于给定的圆容器,将整个布局过程分为4个阶段,相应地将圆容器分成8个区域.每次放置矩形时,动态匹配算法先根据系统质心动态选择装填区域,然后在该装填区域中根据排序函数选择待布矩形.压缩策略用来压缩圆容器,粒子群优化算法用来优化排序函数的参数.在测试集上的计算结果表明:相对于已有算法,提出的混合算法更加有效.     

约束优化的粒子群改进算法及应用

针对粒子群算法易于坠入局部最优、早熟而造成求解成功率不高的问题引入回退算法的思想,提出一种用于求解工程约束的改进粒子群算法。对优化过程中不合约束的粒子不是简单抛弃,而使其回退到该粒子历史最优,进行下次搜索,这样求解过程中的粒子群搜索能力更强,以增强算法的成功率和运算速度、收敛性。通过对测试函数和工程实例进行仿真测试,并与标准粒子群算法对比,结果表明该算法是有效可行的。     

招标投标过程中最优投标策略研究

针对我国大型建设工程项目招标投标的实际，通过引进报高率，提出改进的Ｆｒｉｅｄｍａｎ模型，研究了基于模糊回归理论的投标策略模型的结构，利用模型特殊结构把复杂模型分解为两个简单的规划问题，提出投标商在几种情形下的最优投标策略，并给出了相应的实例，实例分析显示算法简单、结论最优．     

基于机会约束规划的发电商多种交易市场下投标组合策略

电力市场中存在着日前市场、实时市场、合同市场和辅助服务市场等多种交易方式。对于发电商而言,为了获得较多的利润并且降低风险,必须在各个交易市场上合理分配参与竞价的电量与容量。文中依据现代投资组合理论和机会约束模型,以期望收益率与置信水平为向导,构造了基于机会约束规划的多种交易方式下的投标组合VaR模型,提出了基于蒙特卡罗仿真的遗传算法的求解方法,为发电商的投标组合决策提供了新的思路。     

人力资源优化配置模型及算法研究

从可操作性出发,基于系统分析和定量评价的方法,建立了人力资源优化配置模型,为人力资源的优化配置提供了一种量化管理的具体方法,并设计了求解此问题的改进的粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

编队飞行射频辐射的风险计算模型及优化策略

通过对飞机机载雷达与截获接收机的电子对抗机理及飞机编队模型的分析，研究编队飞行射频辐射的风险计算模型及优化策略。以施里海尔截获因子为飞机与截获接收机电子对抗风险指标，将该因子拓展到2个飞机的简单编队情形，比较不同编队的射频辐射风险。建立适当的参考坐标系，给出多个飞机的编队射频辐射风险的施里海尔截获因子的计算模型。以编队的施里海尔截获因子为性能指标，建立编队射频辐射风险最小的优化模型。分析性能指标的特点，由基本不等式可知，编队内飞机在飞行空域位置的方差越小，射频辐射风险越小，以此为基础建立多机编队射频辐射风险控制的简化模型。最后仿真12机编队的情形，给出近似最优的编队配置。     

基于报童模型的汽车租赁企业最优订购策略

为了提高汽车租赁企业的效益,增强其竞争力,制定一个有效的汽车订购策略成为汽车租赁业的重点研究问题.假设市场对汽车租赁的随机需求服从正态分布,建立汽车租赁企业的最优订购模型,当企业采用最优订购决策时,企业的利润达到最大化.通过算例分析并利用MATLAB运算,验证了模型的有效性和可靠性.     

竞争性电力市场中发电企业的最优报价策略

以竞争性电力市场的环境为研究背景,在各发电企业独立报价的基础上,根据发电企业所拥有的信息是否完全,建立了完全信息及不完全信息静态博弈模型·结合最优化理论给出了发电企业最优报价策略所应满足的条件,以及求解最优报价策略的方法·通过分析,认为:现阶段辽宁电力市场适合于完全信息静态博弈模型;电力市场的交易规则极为重要;固定成本的分摊无助于报价策略的制订·     

基于概率模型和博弈模型的发电厂报价策略研究

基于“厂网分开、竞价上网”的发电侧开放的电力市场环境下，发电公司可通过策略性报价来规避风险，获取利润最大化。主要运用概率论和博弈模型对发电公司的报价进行分析，建立了基于概率模型和博弈模型的报价决策方法，并进行实例分析。     

基于同时向上叫价拍卖的云资源分配方法与竞价策略

针对云资源的特点,基于微观经济学方法和支持向量回归机算法,提出了一种云资源分配方法与竞价策略.首先,采用块状能力来描述买方需求、卖方资源.然后,建立云资源系统框架,根据各个买方资源交易历史记录基于支持向量回归机算法来预测各个买方的竞价信息.在此基础上,利用非完全信息纳什均衡理论,设计了同时向上叫价拍卖和用户竞价策略,确定了最终成交价格,并根据成交价格来分配云资源.仿真结果表明,所提出的云资源分配方法和策略是可行和有效的.     

考虑发电容量约束的完全信息电力市场中电厂机组竞价策略

在完全信息电力市场中,电厂如何制定机组的报价曲线是其能否成功竞价上网的关键。讨论了基于机组发电容量约束条件下,在弹性电力需求的完全信息电力市场中机组上网的竞价策略。该竞价策略在研究机组竞价模型的基础上,利用计算机编程求取电厂机组的最优发电量并获得最大利润的报价曲线,进而分析了在边际成本变动条件下的各电厂机组竞价策略。     

输电阻塞下发电商竞价策略研究

在电力市场环境下发电公司要竞价上网,其最关心的问题是如何构造最优的报价策略以获取最大利润。研究了联营体模式下输电阻塞对发电商竞价策略和竞价效益的影响,假设已估计出竞争对手的报价行为并以日前交易市场为基础采用节点电价法进行阻塞管理的情况下,建立了求解该问题的双层优化竞价策略模型,并采用遗传算法对其进行求解。最后用修改过的IEEE14节点系统为算例进行分析,结果表明提出的方法可用于指导发电商制定报价策略。     

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。     

基于时间控制加密与区块链的招投标系统模型研究

目前的招投标活动存在标书泄密、篡改与证伪等问题.为此,提出一种基于时间控制加密与联盟链(区块链三大分支之一)的招投标系统模型.该模型采用时间控制加密技术解决标书泄密的问题,采用联盟链技术解决标书篡改和证伪问题,同时针对联盟链技术在应用时产生的区块结构与共识算法问题给出解决方案.安全分析与实验测试表明,该模型能够安全高效地解决上述问题.