基于子集模拟的建设工程项目多资源均衡优化算法

为高效、稳定地求解建设工程项目管理过程中的多资源均衡问题,提出一种基于子集模拟的优化算法.多资源均衡问题中,如直接采用工序计划开始时间作为决策变量,在优化算法的实现时易违反工序间的逻辑关系.为避免该问题,本文采用工序计划开始时间的间隔率变量表示(在二者的映射中考虑工序间的逻辑关系),并据此建立间隔率变量表示的建设工程项目多资源均衡优化模型,以简化基于子集模拟的优化算法的操作流程.通过算例验证,与目前应用较广的遗传算法相比,本文提出的优化算法在最优解的获取稳定性上有较大改进.     

基于混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测

提出了一种混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测模型.将粒子群优化算法与模拟退火算法过程中概率突跳的思想相结合形成一种新的混合算法,并用此混合算法优化神经网络建立预测模型.该模型克服了传统的神经网络收敛慢、易陷入局部最优等不足.利用该模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行实验仿真,结果表明,该模型收敛速度快,稳定性能好,预测精度高.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

基于Kriging代理模型的PX氧化过程优化

基于流程仿真模型的复杂化工过程优化,往往需要较长的优化时间,效率低下,因此提出了用拉丁超立方采样和Kriging建模法构造流程仿真模型的代理模型,建立基于Kriging代理模型的多目标优化策略。将该策略应用于PX氧化反应过程优化,结果表明:所建立的Kriging代理模型的3个目标的输出精度都控制在1%以内,建模精度高。采用改进的多目标粒子群算法对此Kriging代理模型进行优化,不但能收敛到全局最优解,而且与PX流程仿真模型优化相比,优化时间大大减少,提高了优化效率。因此,在满足精度要求的前提下,Kriging代理模型可以代替PX流程仿真模型来进行优化,并具有较高的优化效率。     

开放式遗传算法及其在水资源优化配置中的应用

在分析遗传算法求解过程中对不可行个体处理方法的基础上,提出开放式遗传算法,即在传统遗传算法中加入一个必要的基本过程——修正,用来处理交叉、变异产生的不可行个体.介绍了开放式遗传算法的基本流程,并使用两个优化模型进行算法性能测试.采用开放式遗传算法对南水北调中线河南受水区内郑州市水资源进行优化配置,结果表明,该算法能够有效地处理不可行个体.     

基于IPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

针对混合核函数支持向量机(SVM)在建模中的重要参数值选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的改进粒子群优化算法,对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,给出应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性.该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度.     

基于粒子群优化算法的环状管网优化设计

给水工程中环状管网的优化设计对于降低整个工程造价起到重要作用.基于粒子群优化算法的基本原理,引入了无纲量化的新理念进行建模,寻求目标函数w0(管网年费用的折算值)在水力约束条件下的最小值.采用粒子群优化算法求解该非线性规划模型.算例结果表明算法及其模型在环状管网优化设计中是非常有效的.计算的时间复杂度降低了26.89%左右,充分体现了粒子群优化算法具有较强的寻优能力.     

基于Petri网的项目外包实施流程建模与优化

项目实施是外包行业的重要组成部分,在整个项目的上线过程中起着重要的作用。目前已经存在大量的完整的项目实施流程,但这些业务流程存在着一些缺陷,无法适应不同客户对项目接受能力的差异,培训实际消耗时间与预期时间不一致,影响项目实施进度等问题。为了解决这一问题,利用Petri网对项目实施流程进行建模和分析,给出了优化的项目实施流程模型。优化后的模型缩短了项目实施周期,改善了项目外包的实施流程。     

多目标城市道路交叉口信号配时优化算法研究

采用细胞传输模型对城市道路的交通流进行建模,提出了该模型中各项交通流运行指标的计算方法.将交通流模型嵌入到多目标优化算法中,替代以往传统的目标函数,采用非支配排序遗传算法NSGA II(none-dominated sorted genetic algorithm II)进行多目标的求解.通过算例分析不同输入条件和控制策略下的优化结果及与其他类似配时计算方法的比较,证明了此算法的结果较令人满意.     

航班地面等待问题建模及优化

首先建立了一种单机场地面等待问题的事件驱动优化模型,该模型综合考虑了航班的延误成本差异、最大延误时限以及尾流间隔等其他多种因素;然后提出了一种改进的自适应遗传算法对该模型进行求解,该算法对传统适应度函数形式和初始群体的产生加以改进,并针对问题特征定义了交叉算子.通过对多组算例进行仿真验证,实验结果表明,本文的模型与算法对降低延误成本以及控制航班最长延误时间取得了明显的优化效果.     

求解复杂多目标优化问题MOEA/D-GEP算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D（基于分解的多目标遗传算法）求解算法（MOEA/D-GEP）.该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入下一次真实适应值的计算.采用国际公认的ZDT,DTLZ等测试函数进行实验验证,并与MOEA/D-EGO演化多目标优化算法进行了比较.实验结果表明：该算法在IGD性能指标上有较好的表现,说明将演化建模技术引入MOEA/D算法提高了种群个体分布模型的精度,降低了求解复杂多目标优化问题的计算成本.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

一种基于多核平台优化的网格模型简化的方法

在三维表面建模过程中,通常会生成大量三角面片,使得实时渲染难度加大,因而需要对表面网格进行简化。基于二次误差测度的网格简化算法,利用多核平台的优势,提出一种并行策略来提高网格简化的效率。结果表明,多核平台优化后的并行算法比优化前串行的网格简化算法在效率上有明显提升,并且简化模型有较高的近似精度。     

基于节点电压概率模型的K-Means台区拓扑优化研究

随着电动汽车等柔性负荷的大规模接入,传统低压配电台区拓扑等值方式难以满足需求.为进一步提高负荷建模和台区拓扑结构优化的准确性,提出了一种基于节点电压概率模型的K-Means台区拓扑优化方法,首先,构建节点电压概率模型;其次,提出基于距离原则的K-Means聚类和基于电压原则的负荷等效算法,对台区负荷进行等效建模;最后,以用户电压偏差指标作为负荷建模的输入数据对某低压台区进行算例仿真.仿真结果表明：所建模型能够较为准确地简化台区拓扑.     

基于模块化理论的机务准备流程优化研究

针对机务准备维修流程作业结构复杂、刚性明显的问题,提出基于模块化理论的机务准备维修流程模块化优化方法.根据Schilling模块化系统演化理论,论证了机务准备维修流程模块化趋势.基于模块化方法,给出了机务准备维修流程模块化规划过程和符号描述.运用工作分解结构方法,识别机务准备流程活动集合.结合图结构模型,刻画机务准备维修流程活动的关联关系.最后,运用DSM模型优化算法求解合理的维修流程模块k-划分,从定量角度得出小外场/大内场流程模块化优化模式.算例结果表明该方法可行有效.     

基于粒子群优化聚类算法的点模型简化

为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面.     

多模态函数优化的人工免疫应答优化算法

针对传统的人工免疫算法收敛速度较慢,搜索精度较低的问题,基于免疫应答原理提出一种多模态函数优化的人工免疫应答优化算法.该算法将初始抗体群分配为记忆抗体群和一般抗体群,对记忆抗体群实施高频变异算子进行局部精细搜索,并对一般抗体群执行趋同过程算子进行全局粗搜索,从而加快了进化过程.通过典型多模态函数对该算法进行性能测试,实验结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度.     

基于改进粒子群算法的球磨机运行优化

为了降低制粉系统球磨机的能耗率,对球磨机进行了运行优化的研究.在运行优化过程中,为了获得运行优化的目标模型,运用支持向量回归机对制粉出力进行了软测量建模,实现了制粉出力的在线软计算,得到了制粉单耗的计算模型.在此基础上,将混沌遍历的思想引入粒子群优化算法,提出了一种新的混沌遍历粒子群算法,该改进粒子群算法具有较快的搜索速度及全局收敛的特点.将该改进粒子群算法用于球磨机运行目标的优化从而获得最佳运行参数值.研究结果表明,运用所建立的运行优化目标模型及改进的优化算法可以获得球磨机的最佳运行优化参数,该研究具有重要的工程应用价值.     

无线Mesh回程网的跨层优化快速算法

针对时分多址(TDMA)模式下无线Mesh回程网的路由及调度的跨层优化问题,提出了两种跨层优化的快速算法.首先在以最短系统调度时间为目标的跨层优化模型的基础上,提出了一种基于极大团搜索的快速最优算法,该算法通过Bron-Kerbosch极大团搜索算法列举出网络中所有极大并发传输模式,简化了跨层优化模型,从而可以用线性规划方法最小化系统调度时间,极大提高了运算的速度.仿真结果表明,与经典的列生成最优算法相比,该算法的运算时间缩短了99%以上.根据无线Mesh回程网的流量特点,文中还提出了一种基于链路权重分类的快速启发式算法,该算法能以较大的概率筛选出含有较大权重链路的极大并发传输模式.仿真结果表明,对于35节点的网络,该算法得到的次优结果相对于最优的平均偏离率在0.5%以下,平均运算时间仅为极大团最优算法的2.5%左右.     

基于Petri网的网约车系统建模优化

业务流程的建模是业务管理的核心内容之一,对业务流程进行建模优化分析尤为重要.Petri网可达性是进行Petri网业务系统分析研究的基础,主要分析系统可能达到的状态和状态间的关系.针对常用的网约车软件,给出业务流程Petri网模型,并结合实际情况以及流程模型之间的交互关系,用Petri的可达性对系统进行建模分析.同时,为了商家和乘客利益的最大化,通过增加相关的控制结构对模型进行优化.实例分析了该方法的有效性.