大系统优化理论在克里雅河水资源规划管理中应用

本文以新疆南部克里雅河为典型区,初步探讨了干旱区水资源系统的结构特征,在些基础上,将大系统优化理论应用在干早区水资源规划管理中、建立了典型区多目标多层次水资源优化管理模型、并用分解协调法对整个系统优化求解.求得典型区水资源优化管理方案.从而为典型区水资源优化管理提供了决策依据,同时也为干早区水资源科学管理提供经验和模式.     

缺水地区水资源优化分配模型研究

本文应用大系统分解协调法建立地区水资源优化分配数学模型，以递阶动态规划法阐明了求解地区水资源优化分配数学模型的思路，即“化大为小”和“集小成大”，所谓“化大为小”即将复杂的大系统优化问题化为易于求解的“小”系统优化问题，在求解小系统优化问题的基础上，将它们组合起来，利用动态规划法逐级优化，求出原复杂大系统问题的最优解，并以实例说明模型的求解过程．本模型更适于求解非线性、多变量、多约束的复杂大系统同题．适用于不同地区水资源优化分配．     

深基坑支护的系统分析及优化设计

在归类划分相应研究层次的基础上,从系统优化的理论出发,提出建立深基坑支护设计的优化模型的思路,编制深基坑支护系统优化分析程序,并用工程实例进行了验证分析。     

基于业务流程的数据库应用系统优化

系统的优化在软件开发和维护中必不可少,基于数据库的应用系统更是需要进行优化。传统的系统优化方法：包括硬件的升级,基于数据库及程序理论的优化可以解决大部分的问题。提出了一种基于业务流程的数据库应用系统优化的方法及处理模式。通过对比及分析业务流程及应用软件的处理流程,找出系统的瓶颈所在,制定优化方案,最终解决问题。     

关于优化的一种算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

求解不可微函数优化的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

基于自适应调节极大熵的孪生支持向量回归机

孪生支持向量回归机(Twin Support Vector Regression,TSVR)的数学模型是求解一对约束优化问题,如何将约束优化问题转化为无约束优化问题进行求解是一个难题.在TSVR约束优化模型的基础上,依据最优化理论提出TSVR的无约束优化问题.然而,无约束优化问题的目标函数有可能不可微,为解决这个问题,引入极大熵函数,确保优化问题都是可微的.标准的极大熵函数法有可能发生数值溢出,所以对极大熵函数法进行了改进,提出自适应调节极大熵函数法来逼近TSVR的不可微项,并提出基于自适应调节极大熵函数法的TSVR学习算法.实验结果表明,和其他回归方法相比,所提算法不仅能够提高回归精度,而且效率得到了较大的提高.     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

非凸不可微多目标规划Hartley真有效解的Wolfe型对偶

本文利用不可微函数和ρ－不变凸的概念建立了不可微多目标规划Ｈａｒｔｌｅｙ真有效解的Ｗｏｌｆｅ型有对偶理论。     

城市供水系统优化运行模型的研究

鉴于城市供水系统中产水与配水的费用关系和系统优化理论，将整个城市供水系统中各水厂处理工艺优化运行与管网优化调度作为一个系统优化问题加以考虑，从取水到配水进行统筹优化，提出了同时包含产水和输配水的供水系统优化运行模型的概念并建立了相应的数学模型，经过试算发现，该模型在现有生产条件和生产习惯的前提下，可大幅度降低整个供水行业的生产费用，具有显著的社会和经济效益。     

优化理论与算法中的几何特性

在优化理论与算法中，有许多内容包含着其本身的几何特性，从分析与几何的角度有机地研究它们的研究，揭示它们的几何特征，从几何直观上加深对它们的理解，促进科研与教学工作的深入，具有重要的意义，但在目前的优化书籍与文献中，给合几何特征来阐述的较少。本文从科研与教学的实践中，挑选若干问题，进行有关的分析与论述，以体现几何特征的作用。     

一类大规模系统的全局优化

讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题,提出一种三级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解。建立了该算法的理论基础,证明了算法的收敛性。仿真结果表明该算法是有效的。     

工业工程专业的优化方法技能教学研究

优化方法在工业工程专业应用广泛,其教学工作在工业工程教学体系中占有重要地位,而当前的优化方法的教学中普遍存在实践环节偏少等弊端。鉴于优化技能是涉及到多门课程的一种综合性的专业应用技能,提出工业工程专业的优化技能教学应该以实践与应用为主,理论教学服务于应用教学。主要围绕优化模型的建模技巧、应用软件教学和解决专业案例等方面培养学生运用优化原理与方法构建大规模优化模型的能力以及运用专业软件解决实际优化问题的能力。     

基于量子粒子群的最优潮流问题

电力系统最优潮流的求解一直是电力系统研究的重点。在分析最优潮流理论的基础上引入了量子粒子群算法计算发电成本,从而将其用于求解电力系统的最优潮流问题,并通过个体优劣比较准则处理约束条件。通过对IEEE30节点最优潮流的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果。     

Banach空间上一类非凸向量最优化问题的全局最优性条件

向量最优化是经济、工程、决策领域中的一个有用的数学模型.已有学者对目标函数及约束函数是定义在有限维线性空间的局部Lipschitz函数或Lipschitz无穷维空间上的优化问题作了研究,导出了一些最优性条件.在此基础上,进一步研究定义在Banach空间上目标函数及约束函数为不可微强紧Lipschitz的多目标规划,在满足Slater型约束品性条件假设下,利用定义在Banach空间之间的映射不变凸性,给出了所考虑问题的弱有效解新的全局最优性K-T型充要条件.     

基于时空转换的结构优化并行算法

笔者尝试将并行处理引入结构优化领域，基于时空转换，研究了实现并行化的５条途径，指出了大系统设计所存在的问题，提出了设计大系统并行结构优化的技术路线。     

基于自适应PSO算法的机组优化组合研究

提出了解决电力系统机组优化组合问题的一种新的方法——自适应粒子群优化算法(APSO)．PSO算法能解决许多遗传算法能解决的优化问题，但却只需要一些简单的参数就可稳定收敛得到高质量的解．将该算法应用到IEEE10机系统中，结果表明该算法用于求解机组优化组合是有效可行的。     

一种新的电力系统无功优化方法

提出了一种应用混沌优化理论求解电力系统无功优化的新方法．该方法以有功网损最小作为目标函数，在控制变量的约束范围内求取相应最小目标函数的最优值．用类似载波的方法将混沌变量引入到优化变量中．利用混沌运动的遍历性和貌似随机性的特点直接对目标函数寻优．并以IEEE14节点、30节点、57节点和118节点系统为例进行计算和分析．计算结果表明，该方法具有较好的全局收敛性，并且结构简单，使用方便，是有效解决电力系统无功优化问题的一种新途径．     

基于DSO算法的印刷电路板焊点测试路径优化

针对印刷电路板焊点测试中的测试时长、测试效率等路径优化问题,提出了一种用于电路板自动测试的基于DSO(don-key and smuggler optimization)算法的路径优化方法,通过电路板上焊点坐标信息,编写DSO的优化程序,与蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法进行算法有效性的比较与分析,并将其对试际电路板焊点测试路径进行仿真验证.结果表明:该算法能够有效优化电路板上的焊点测试路径,缩短测试时间,为解决电路板自动测试中的路径优化问题,提供了有效理论依据和解决办法.     

中心引力优化算法

中心引力最优化是一种以物理运动学理论为基础的新的确定性群体搜索优化算法。在重力场中,物体的移动是由物体间的受力和加速度来制定,并把这种物体间的作用运用于粒子运动中。在中心引力优化算法中,通过加速度的更新来实现目标函数适应值的更新。基于这种思想,给出一种改进中心引力优化算法,并用几个典型的例子对算法进行了验证,结果表明算...