跨流域复杂水库群联合调度规则建模与求解

跨流域水库群系统结构复杂、水库数目众多,加之每个水库辅之以相应的调度规则,使得优化调度模型决策变量数目剧增,从而增加了水库群联合调度规则优化确定的难度.鉴于此,本文以供水调度图和调水控制线为联合调度规则形式,构建同时考虑跨流域调水和供水的复杂水库群联合优化调度模型,添加考虑供水调度图先验形状特征的形状约束,提出一种借鉴逐步优化算法(POA)思想的逐库优化粒子群算法(PRA-PSO).该算法(PRA-PSO)以基本粒子群算法优化原理为基础,逐步优化单个或两个水库的调度规则,以降低单次优化变量的维数,从而提高其搜索全局最优解的能力.最后,以辽宁省某大型跨流域复杂水库群联合调度为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.     

基于集对分析的供水水库群联合调度规则

集对分析可以较全面地描述水资源系统中的不确定性,据此提出了确定供水水库群联合调度规则的集对分析新方法. 根据离散微分动态规划（DDDP）和拟定供水调度图确定的相同时段同一蓄水状态下的水库供水决策构成一组集对,通过遗传算法优化调度图中各调度线的位置,使两种供水决策联系度最大,从而得到最优调度图. 根据该原理,以水库群虚拟聚合水库为研究对象,采用多维DDDP与遗传算法可以确定聚合水库最优调度图,并以此作为水库群的供水规则. 在多维DDDP确定的供水决策样本系列中,选取与当前时段蓄水、来水情况最相似（联系度最大）的若干样本作为参照样本,将参照样本下水库放水量的加权平均值作为该水库当前时段的放水量. 以观音阁、葠窝水库群为例,验证了采用集对分析方法确定供水水库群联合调度规则的有效性和合理性.     

梯级水库联合运行水位控制方式研究

梯级水库联合运行的水库水位控制方式是充分发挥梯级水库综合经济效益的重要课题,尤其是对具有较强调节能力的大型梯级水库,联合运行的梯级水库蓄水水位,消落水位控制方式的合理性和有效性决定了梯级电站综合效益的好坏.本文以雅砻江下游梯级水库为例,建立了梯级水库群优化调度模型,提出并采用二重逐步优化计算方法,探讨了蓄水起始时间,最低运行水位的确定等水位控制方式中的两个关键性问题,并以该成果为基础,得到了不同来水频率下的优化水库水位控制方式,所得结论可为雅砻江下游梯级水库实际运行中调度方案的制定提供参考.     

基于深度学习的RCPSP调度优先规则实时动态选择算法

针对资源受限项目调度问题,以最小化项目完成时间为目标,设计基于深度学习的调度优先规则实时动态选择算法,在每个调度阶段实时选择优先规则进行活动安排.通过构建深度神经网络模型,确定已调度项目在各阶段的项目状态与最佳优先规则之间的映射关系,再据此为待调度项目实时动态选择优先规则,结合串行调度机制生成最终调度计划.实验研究表明:实时动态选择优先规则算法表现优于文中所涉及的单一优先规则算法及混合优先规则算法,且具有更好的泛化性;此外,与元启发式算法相比该算法具有更高的求解效率.     

基于Swarm的跨流域调水多Agent交互和协作仿真研究

阐述和分析以供、需方聚集体Agent相互之间、Agent与环境进行交互-协作-适应为特征的跨流域调水水资源配置和调度管理的复杂适应性.引入合同网协议,设计了改进的合同网协议以及任务分派、角色分配和承诺的兑现等交互协作行为规则,以及合同网协议自动状态机与算法.提出了跨流域调水多Agent仿真模型.与基于传统系统动力学的水资源系统配置和调度管理仿真方法不同,采用复杂适应系统为科学基础的系统仿真技术,在Swarm平台上建立仿真实验系统,仿真结果验证了多Agent模型和基于合同网协议的交互协作行为规则的合理性.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

改进Q学习算法在作业车间调度问题中的应用

为解决动态环境下作业车间调度问题,提出了一种基于改进Q学习算法和调度规则的动态调度算法。以“剩余任务紧迫程度”的概念来描述动态调度算法的状态空间;设计了以“松弛越高,惩罚越高”为宗旨的回报函数;通过引入以Softmax函数为主体的动作选择策略来改进传统的Q学习算法,使改进后的Q学习算法在前期选择不同动作的概率更加平等,同时改善了贪婪策略在学习后期还会选择次优动作的现象。仿真结果表明：该调度算法相较于改进前,性能指标平均提升约6.5%;相较于IPSO算法和PSO算法,性能指标平均提升分别约为38.3%和38.9%,调度结果明显优于使用单一调度规则以及传统优化算法等常规方法。     

带不可用时间段的部分可续型单机最大完工时间调度

研究了机器带有一个不可用时间段的单机最小化最大完工时间调度问题,并假定被中断工件是部分可续的,即其已加工部分在机器重新可用之后需部分进行重新加工.文中简单说明了此问题为NP-难问题,并证明了最大加工时间优先LPT规则的误差上限是α/2（其中α为重加工系数）,且举例说明该界限是紧的。在此基础上,简单地说明了该算法对不可续型问题的误差上限是1/2,而不是有关文献所证明的1/3,同时上例也是1/3误差上限的反例。还提出了一个启发式算法,实验结果证明了此算法的高效性,对不同参数对此算法性能的影响也进行了分析。     

基于动态规划的装配线物料搬运节能调度方法

为有效提升混流装配线的生产效率与环境效益,提出了装配线多载量小车物料搬运节能调度方法.以最小化最大线边库存与总能耗为目标,建立了多目标混合整数规划模型.通过问题性质分析,将混合优化问题转为离散优化问题,降低了模型复杂度.针对动态规划算法维数灾问题,提出了基于剪枝规则的多目标规划算法:通过剪枝规则剪除被支配状态,缩减搜索空间以提高计算效率.其中,为满足动态规划的马尔可夫性,定义了新的状态表示方式.最后,仿真实验验证了所提出的调度方法的优越性与算法的有效性.     

考虑不完美维修的定期检测与备件策略联合优化

针对退化过程服从三阶段故障过程的单部件系统提出了定期检测与备件订购策略联合优化.该策略下,根据检测时系统的状态执行不同的维修活动:当系统处于正常状态,不执行任何维修活动;若识别轻缺陷进行不完美维修并采用比例役龄回退模型描述不完美维修效果;若识别严重缺陷则更换系统.当更换系统时需考虑备件状态:若处于存货状态则立即更换,若正处于途中则到货时更换,若未订货需立即订货并在到货时刻更换.考虑所有更新事件采用更新报酬理论建立以最小化单位时间内期望成本为目标的模型,同时优化检测周期和订货点.最后,设计枚举优化算法和离散仿真算法求解模型,并在算例分析中验证模型的有效性和适用性.     

湿润地区的人工增雨实施条件

为了在既保证水库蓄满水量、又不产生暴雨洪水灾害条件下的人工增雨作业,提出了水库实时蓄水标准的新概念,分析了人工增雨的实施条件,得到了义乌市降水4个方面的变化特征.在水库实时蓄水标准的具体实施过程中,可根据义乌市降水的长期变化特征,结合中期和短期的天气预报,判断是否需要对近期的天气条件实施人工增雨作业.表5,参9.     

基于数据挖掘的水库供水调度规则提取

以供水调度为例对数据挖掘用于水库调度规则提取进行了研究.经分析主要选取了水库蓄水量、调度时段编号、需水量、径流量和水文年型5个特征属性构成数据集,通过数据挖掘从中发掘水库供水调度规则模式.采用径向基函数网络作为数据挖掘算法,将复杂的属性空间上的数据样本,映射为几种离散的供水调度模式,从而完成供水调度规则的模式划分.为了验证数据挖掘方法在调度规则提取上的效果,给出了调度图和调度函数方法用于供水调度的计算结果,三种方法的调度结果对比分析显示,数据挖掘方法在供水调度模式分类正确率和缺水指数两方面都是最好的,这反映出数据挖掘方法用于水库调度是合理有效的.     

金融冲击、货币政策规则的选择与中国经济波动

综合运用贝叶斯估计、二阶矩比较、脉冲响应、方差分解、历史分解和反事实仿真等方法进行研究后发现:在引入了金融摩擦和金融冲击的情况下,1)利率规则造成的福利损失明显大于数量规则.2)就应对负向金融冲击的效果而言,数量规则的效果优于利率规则的效果.3)金融冲击是驱动我国经济周期波动的最重要力量,金融冲击在利率规则和数量规则下对我国产出波动的解释度分别为40.54%和38.95%.4)货币政策规则的选择对我国宏观经济的总体运行具有很大影响,且对通货膨胀的影响要大于对产出的影响.5)在我国利率尚未完全市场化且存在金融冲击的情况下,我国央行应更多地采用货币政策数量规则调控经济.     

利用改进SA算法估计河流水质参数的仿真实验

将改进模拟退火法应用于求解分析河流水团示踪试验数据，确定河流水质参数的函数优化问题。针对标准SA算法收敛速度缓慢的弱点，采取了增加附加约束条件、设置内阈值提前降温和增加记忆功能等措施对算法进行了改进。仿真实验结果表明：1)改进措施能够明显地提高算法收敛速度，并可得到满意的参数计算结果；2)内循环次数不会对外循环次数产生明显的影响；3）内阈值的设置对算法的收敛速度影响非常明显，当其值与外阈值接近或相等时，算法的收敛性最佳：4)在研究的具体问题情况下，降温指数不宜过大，其在0．4—0.65之间取值为宜。     

迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用

将Gauss Newton迭代和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法相结合,建立了一种迭代CKF(iterated CKF, ICKF)算法。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代过程中利用最新量测信息并改进迭代过程产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。针对弹道系数未知的再入弹道目标状态估计问题,仿真实验结果显示,该方法实现简单,比无迹卡尔曼滤波方法(unscented Kalman filter, UKF)及CKF方法效果要好。     

考虑备件及维修周转的并串混联系统可用度模型

给出了综合考虑系统结构、库存备件量和故障件维修周转等因素影响下的系统可用度计算模型。将由并串混联系统和备件组成的广义系统按功能划分为工作系统与库存系统两个子系统,通过引入备件平均到达率反映库存系统对工作系统的影响,并据此分别建立备件充足与缺货时的工作系统状态转移关系。利用二项分布表征期望备件短缺数的概率分布函数以计算库存系统备件的缺货概率,进而根据全概率公式计算得到系统可用度。示例表明:所提模型针对单部件串联系统所得结果比已有模型更为精确;其次,在库存备件量及维修周转时间的影响下,多部件子系统串联时并不比单部件串联时的可用度高,且可用度曲线随着库存量的增加并不是严格单调递增的凸曲线。     

干旱期供水水库运行策略优化分析

比较分析了标准运行策略及限制供水规则运用于干旱期水库供水系统运行策略模拟分析方面的特征;针对建立的基于供水限制规则的干旱期水库运行策略分析数学规划模型,为了克服多面体搜索法和线性逐步迭代法在模型求解过程中的不足,提出了将混合规划模型看作为供水限制控制参数的隐性非线性函数,而其非线性函数关系则由线性混合整数规划模型表达的新概念,并阐述了可解决该类问题的混合线性规划分枝定界法与模矢搜索法相结合的求解技术,最后以实例计算验证了该方法的有效性。     

基于模糊规则的大坝混凝土施工跳仓排序研究

大坝混凝土施工跳仓排序受诸多约束条件的限制,同时遵从一定的施工原则,在施工过程中具有很强的随机性和不确定性。提出了基于模糊规则的大坝混凝土施工跳仓排序方法,根据大坝仓面浇筑的约束条件和施工原则,通过问卷调查、专家咨询等方式获取相关知识,提取大坝施工跳仓排序的模糊规则。运用Markov随机过程理论来描述混凝土坝仓面浇筑的状态转移行为和特征,以状态转移概率矩阵表示当前状态转移到其他状态的概率,通过模糊规则的矩阵化计算推理来实现跳仓排序智能推理过程。基于模糊规则的跳仓排序方法可以全面了解系统整体动态特性,提高了施工系统仿真的精度,为大坝混凝土施工管理与控制提供决策依据。