黄河流域水库群多目标运行控制协同方法研究

依据协同学原理,提出了水库多目标运行控制的方法,该方法能够综合考虑水资源利用过程中相互冲突的供水、防洪、发电等目标.应用序参量构建了描述水资源子系统协调程度的有序度模型,并结合信息熵原理,建立了有序度熵,作为判定系统是否向协调有序方向演化的根据.对水库运行方式进行调控时,首先用模拟的方法获得初始方案,然后根据有序度和有序度熵对初始方案进行调控.应用该方法对黄河流域水库群的调控进行了研究.     

容错永磁游标电机多模式运行稳健性优化

为了提高容错永磁游标电机多模式运行下的转矩性能,并同时解决电机易受不确定性参数影响的问题,本文在电机多模式运行下,建立了考虑参数不确定性影响下的稳健性优化方法.首先,针对电机容错控制下的不同种开路情况,设立多模式运行下的优化目标及约束条件.其次,通过确定性遗传算法,优化不同模式运行下的平均转矩和转矩脉动.最后,利用6σ质量优化方法优化电机性能的稳健性.结果表明,优化后的容错永磁游标电机在多种模式运行下不仅具有优越的转矩性能,同时电机性能的稳健性也得到了显著改善.     

基于下肢保护的保险杠结构参数多目标优化

参考国家标准,建立了下肢冲击器对汽车试验的有限元和多刚体模型,验证了两种模型仿真结果的一致性。在下肢冲击器对汽车试验的多刚体仿真模型中,选取保险杠结构参数作为设计变量,以膝部弯曲角度、膝部剪切位移、小腿上端加速度三个损伤指标值最小为优化目标,利用基于pareto最优的多目标遗传算法进行了优化设计,并对保险杠结构参数进行了灵敏度分析。仿真结果表明,保险杠离地高度对下肢损伤影响最大,由优化所得到的该组结构参数对下肢有较好的保护效果。     

变量施肥决策的多目标优化模型与算法

变量决策模型和优化算法是精准农业变量作业处方生成的核心环节.文中建立了一个综合考虑作物产量、质量、能源消耗、环境影响等多个指标的变量施肥多目标优化模型,提出了一种求解此类问题的高效禁忌搜索算法,从产量最大化的初始施肥方案出发,基于最近可行解的概念进行邻域搜索,并按照质量优先的策略不断寻找和更新解集,最后得到一组非支配意义下的优化施肥方案,以提高精准农业变量施肥的决策支持能力和水平.通过对江西宜春地区油茶树变量施肥问题的案例研究,验证了模型和算法的有效性和实用性.     

热油管道非稳态优化运行研究

本文建立了热油管道非稳态模型,并以管道能耗费用为目标函数,输油泵出站扬程及加热炉出站温度为优化变量,建立优化模型。根据SCADA系统采集的管道运行实时数据,非稳态模型计算结果与实测值相比相对误差为4.042%,与稳态模型计算结果相比准确度显著提高,采用混合粒子群-退火算法对非稳态仿真结果进行优化处理,优化后运行方案经实际运行可节约17.59%的能耗费用,节能显著。     

模块式反应堆半充水运行工况分析

反应堆半充水运行期间的核安全问题不容忽视,目前已有的对半充水运行工况的研究对模块式反应堆并不适用。为了研究半充水运行期间反应堆压力容器液位对余热排出泵运行的影响,本文通过计算流体力学方法,对模块式反应堆半充水工况反应堆的排水过程进行了数值模拟研究,并与实际工程比较以验证分析方法的可靠性。研究结果表明本文采用的分析方法合理可靠。当反应堆压力容器液位下降到高出余热排出接管中心324 mm左右时,余热排出接管内含气率接近余热排出泵正常运行限值,此后反应堆液位继续下降,余热排出接管内的含气率迅速增加。因此模块式反应堆半充水运行工况的相对液位不应低于324 mm。     

高速刨煤法刨煤机工况参数的多目标优化

针对普遍应用的高速刨煤法,分析输送机出现多次装载的情况,为更加合理有效地计算输送机装载量不同时的装载断面积,提出一种计算平均装载断面积的方法。并在此基础上以刨煤机单位能耗最低、输送机装载断面积合理利用、刨煤机生产能力最大为目标,采用线性加权和法对刨煤机工况参数进行多目标优化,为刨煤机参数的合理选择和研发应用提供理论依据。     

基于响应面法的汽车操纵稳定性多目标优化

利用ADMS／CAR软件建立整车的虚拟样机模型,对其进行转向盘转角阶跃试验和蛇形试验,井根据相关评价计分标准,得到整车模型在这两种试验中的评价计分值。然后以客观定量评价指标为目标函数,利用ADAMS／Insight及Matlab软件结合响应面法对整车的操纵稳定性进行多目标综合优化,优化后的评价计分值明显提高,表明此方法可以用于汽车操纵稳定性的多目标优化。     

智能机器人可变参数群体控制模型的多目标优化方法

近年来,针对自组织群体智能机器人的研究一直是智能机器人研究的热点问题.在这些研究中,提升群体机器人控制模型的泛用性一直是一个热点问题.为了提升群体机器人控制模型的泛用性,提高群体机器人在不同类型的环境下的功能表现,使用可配置的控制模型,利用仿真的方法求解控制模型在不同环境下的参数配置,是一种较为常见的方法.本研究提出了一种基于规则系统模型的多目标群体智能机器人控制模型优化方法,并针对该方法测试了多种不同的多目标优化方法的表现.使用包含凸障碍、非凸障碍以及通道型障碍的多个不同的仿真场景验证了该模型的效能.仿真验证结果表明该方法在各种环境下均具有较好的表现.     

翼型和机翼的多目标优化设计研究

为使已有的单目标优化方法推广用于多目标/多学科优化中去, 构造一个合适的综合目标函数(确定性算法)或适应函数(遗传算法)是十分重要的. 提出了一种适用于具有约束优化问题的目标函数组合法(OFCM), 讨论了采用确定性算法和遗传算法进行高性能翼型和机翼的双目标和双学科优化的问题. 二维(翼型)和三维(机翼)算例表明本文的方法可用于优化不同流体条件下、不同类型的翼型和机翼.     

基于化学反应优化的多无人机地面移动目标协同观测航迹规划

随着无人机技术的飞跃式发展,利用无人机跟踪地面目标在军事和民用领域得到了广泛的应用.鉴于目标所在环境以及运动状态的不确定性,单一无人机已不能胜任日益复杂的应用环境,利用多无人机协同跟踪目标成为改善目标跟踪任务鲁棒性的一种有效手段.本文针对多无人机协同跟踪观测航路难以求解的特点,提出了一种基于进化算法的近似求解方法,以解决多无人机对被跟踪目标观测航路的时空优化问题.本文通过分析与机身以固定安装角连接的传感器在地面有效观测区域模型,提出了包括目标观测时间和航路安全在内的控制方案,并采用了一种基于化学反应优化(chemical reaction optimization,CRO)理论框架的启发式求解策略,规划无人机的最优协同观测航路.仿真的结果表明,本文所提出的方法能够实现多无人机协同跟踪地面移动目标的要求,在满足无人机性能约束和飞行安全的情况下,具有更长的对目标监测时间.     

基于多目标优化的核心专利挖掘方法研究——以基因工程疫苗领域为例

专利是技术信息最有效的载体,挖掘核心专利可以为组织机构以及个体的创新实践活动提供更加高效的背景技术支撑,对把握某领域技术发展水平,推动技术进步具有重要意义。本文对当前核心专利识别的研究现状进行调研分析,并在前人研究的基础上提出基于多目标优化方法的核心专利挖掘模式,选取基因工程疫苗领域的专利数据进行了实证分析。本文筛选了9项专利指标作为对象并归类到专利技术价值、经济价值、法律价值三个目标下,基于此运用超体积函数进行测度,最终识别出200项核心专利,为全面了解该领域的技术发展现状以及当前的核心专利识别研究提供方法借鉴。     

P_MOEA：一种多目标决策辅助遗传算法用于服务组合QoS优化

在服务组合场景下,SLA约束下的服务组合优选是实现服务质量管理的重要基础之一．服务组合优选既是一个组合优化问题同时也是多目标决策问题,需要高效的算法以支持大规模的候选组合方案集合,同时也需要有效的评价模型来明确定义候选方案的优劣程度,从而为决策者提供支持．现有的服务组合优选方法多基于两种模型定义其优化目标：线性效用函数和Pareto最优．前者需要量化权重配置以定义效用函数,但是对于用户来说精确的量化权重配置是一个非常困难的任务,特别是在涉及到的QoS维度较多时;后者无需权重配置,将Pareto最优的skyline集合作为优化结果返回给用户,然而skyline集合的规模是不可控的,最优结果集的规模会随着问题的规模增大而显著增大,过大的最优结果集显然难以为决策者提供有效参考,针对上述传统方法的不足,在本文中,我们将PROMETHEE方法弓I入服务组合优选问题,结合Pareto和PROMETHEE两种评价模型,将skyline集合基础上的Top—kPROMETHEE最优方案作为优化目标,提出并实现了一个高效的遗传算法：P—MOEA．算法可以针对大规模问题,高效地返回Top—kPROMETHEE最优组合方案集合,从而为进一步的决策提供有效的参考．我们实验验证了算法的效率和有效性．     

无人机群协同跟踪地面多目标导引方法研究

多机协同目标跟踪是无人机系统的典型任务之一.由于军事任务的集群性,在实际中常需要跟踪多个不同的目标.如何使用尽量少的无人机对多个目标实施有效跟踪,以提高系统鲁棒性和定位精度,是一个重要的研究课题.本文针对复杂环境下无人机群协同跟踪地面多目标过程中的关键问题进行研究,设计了复杂环境下无人机群协同跟踪多目标系统架构,提出了考虑遮蔽区域机群跟踪多目标动态分组算法、自适应多模型无迹卡尔曼粒子滤波融合算法和障碍条件下机群协同目标跟踪运动快速导引方法.通过仿真试验和飞行试验,验证了本文方法的有效性.最后,对该领域的下一步研究方向进行了展望.     

企业知识管理的多阶段优化模型研究

为成功实践企业知识管理,在知识管理优化模型构建及分析的基础上,指出了企业知识管理决策选择的重要性,解析了影响企业知识管理决策选择的相关因素,并对其进行了研究,进而从知识管理战略和知识型员工的管理两方面提出了相应的知识管理方案。     

多目标环境下合成宽带雷达运动补偿方法研究

研究多目标环境下,合成宽带雷达速度估计和运动补偿的实现方法.分析了当各目标速度不等时,速度估计的前提条件——目标匹配配对.基于单脉冲雷达体制,将目标匹配的过程扩展到角度域,提出了角度匹配测速法,实现对多个目标不同速度分量的解算.从匹配概率和速度估计的Cramer-Rao下界等方面,对该方法的性能进行了分析.计算机仿真结果表明,该方法有效可行.     

多频多单站地下目标成像的自聚焦算法

提出一种基于多频多单站体制的均匀地下介质中二维目标自聚焦成像算法.在Born近似下采用半空间谱域格林函数和目标的爆炸点模型推导出地下目标反演成像公式,借助快速Fourier变换实现地下目标的快速实时成像,避开了耗时较多的大型病态矩阵的正则化求解.针对地下介质电磁参数未知的情况,根据时间反转成像的原理和最小熵准则,进一步提出了目标的自聚焦算法.通过熵计算选取最优聚焦时间确定最优的聚焦图像,修正由于地下介质电磁参数估计偏差引起的成像的目标位置偏移及图像退化.文中用数值仿真的结果证明了在地下介质电磁参数未知情况下,提出的算法能在较短的计算时间内得到好的成像结果.     

金沙江下游梯级与三峡-葛洲坝多目标联合调度研究

溪洛渡-向家坝-三峡-葛洲坝组成的四库梯级水库群是长江上游水能开发、中下游防洪安全和供水保障体系的重要组成部分,开展四库多目标联合优化调度具有重要意义.考虑防洪、发电和供水3个目标建立多目标联合优化调度模型,采用ε约束法,以四库梯级总发电量最大作为主目标,将防洪、供水等目标作为约束条件生成非劣解集;分别选取三峡汛期最高控制水位、最小下泄流量作为防洪、供水约束的情景因子,通过多情景分析,揭示不同来水条件下各目标的置换关系及其机制.结果表明:(1)设置三峡汛期最高控制水位146.5,150,153 m三种情景,其中,相对于146.5 m情景,汛期最高控制水位每提高1 m,多年平均增发电量约7亿kW h,以丰水年增幅最大;(2)最小下泄流量增加10%,四库总发电量多年平均降低5亿kW h左右;(3)三峡水库供水保证率受最小下泄流量影响比溪洛渡水库更为敏感,各种年型下缺水主要集中在枯水期,抬高三峡汛期最高控制水位,不能缓解消落期供水与发电的矛盾.