基于整数规划的天然肠衣搭配模型

针对2011年全国大学生数学建模竞赛题一天然肠衣搭配问题,建立了整数规划模型对所给的原料肠衣进行合理搭配,使搭配出的成品捆数最多,并利用LINGO软件得到190捆成品及各成品的搭配方案.     

软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略

为了确定控制器的最优化部署方案,构建软件定义网络中逻辑上集中、物理上分布的控制平面,提出软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略。对控制器部署问题建模,以交换机到控制器的平均时延最短以及在网络中部署的控制器数量较少为多优化目标。提出粒子重构机制,实现粒子群优化算法的二值化,用以表示控制器在网络中部署的位置。基于二值粒子群优化算法设计多优化目标的控制器部署策略,仿真得到控制器部署问题的非劣最优解集合,对应给定的控制器数量,得到平均时延最小的控制器部署方案。实验结果表明,应用二值粒子群优化的控制器部署策略联合考虑了控制器数量和交换机到控制器的平均时延,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

交换机中周期流优化调度问题的复杂性

研究了交换机中周期流量的优化调度问题,着重讨论了该问题的复杂性.依据呼损率定义了交换机周期流量调度的最优化问题,并对其子问题,嵌套周期流优化调度的复杂性进行了研究.证明了一种受限Max2Sat问题的NP完全性,并通过将该问题多项式归约到交换机周期流量调度的最优化问题,由此证明了仅有1和2周期的交换机周期流优化调度问题是强NPC问题.并利用该结果证明了任意嵌套周期的优化调度问题也是强NPC的.这表明对于任意嵌套周期流优化调度问题不存在伪多项式算法.     

基于地面搜索区域的全覆盖路径规划问题

对固定区域地面搜索问题的研究,可采用连续问题离散化的思想,将矩形目标区域按每组人数与每人实际搜索宽度的乘积将正方形边长分割成若干个小正方形区域,用奇偶校验思想验证从中心点出发不重复不遗漏地搜索完所有区域到集结点集合是一个可行方案.基于上述思想,本文建立了地面搜索的优化模型,利用最优化原理比较直观地解决了地面搜索问题,并得出了最优搜索路线和最优搜索时间.     

考虑约束条件的油藏生产优化

油藏生产优化是把对油藏生产体系的控制描述成一个最优化问题,通过求解最优化问题得到油藏生产的最优控制。首先利用数值方法得到目标函数的近似梯度,然后利用投影梯度方法将近似梯度投影到可行方向上,在可行方向上进行线性搜索,得到满足约束条件的最优解。通过计算案例,对两种近似梯度方法的优化效果与利用有限差分法得到的梯度的优化效果进行对比。优化得到的调控方案可以满足约束要求,并且能够有效改善注水开发效果,大幅度增加油田的经济效益。     

一种优化的细菌觅食算法用以解决全局最优化问题

细菌觅食算法是一种新的智能计算方法,已经被用于解决最优化问题。本文将遗传算法中的交叉,变异操作引入到细菌觅食算法中,加速优化进程,并用于解决函数全局优化问题。先利用测试函数对算法的性能进行了研究,再将该算法对比遗传算法求解测试函数的全局最优值。仿真结果说明,优化后的细菌觅食算法非常有效,能很好解决全局优化问题。     

约束优化问题的内点正则牛顿法

研究了求解具有不等式约束最优化问题的内点正则Newton法.其基本思想是把求解约束优化问题的内点法和求解无约束优化问题的正则Newton法结合起来,建立起求解具有不等式约束最优化问题的内点正则Newton法.对于具有有界最优解集的凸约束最优化问题,任取一可行解作为初始点,内点正则Newton法所产生的点列均收敛到最优解...     

多模块航天器转移轨道优化设计

轨道动力学是适用于全局优化的众多应用领域之一。着眼于分布式航天器转移轨道优化,提出了所有航天器模块连续地从停泊轨道转移到目标轨道,并同时保持相对位置的方案。最优控制问题已经确定。性能指标的选取标准是在有限的燃料下将总体轨道转移时间降到最低。总体轨道转移时间是包括消除航天器之间在停泊轨道上的相位差耗费时间和所有模块长距离轨道转移时间之和。当选取位置和速度作为状态时,最优问题就是一个非常复杂的最优控制问题。然而,通过给出合适的常值状态参量,上述问题就会转变成静态参数最优问题。最终采用基于Matlab优化工具拟牛顿方法的最优化算法解决了这个参数最优化问题。当初始估计良好的情况下该最优化算法能够迅速收敛。另一方面,轨道动力学推力假设能够获得最初估计值。仿真结果证明了多模块航天器的轨道设计策略是实用的,同时证明该最优化算法是有效的。     

线性规划在运输问题中的应用

线性规划主要应用于解决最优化问题。根据运输问题的基本特征,通过实例对运输问题进行了优化分析,建立了运输问题的线性规划数学模型。将模型应用于一些特殊的运输问题,从而得到最优化的方案,提高了实际运输工作中的经济效益。     

一般约束非线性规划问题的光滑牛顿法

用改进的光滑NCP函数替代了文[1,2]中的弱互补函数,提出了一种新的光滑牛顿法,从而实现了一般约束优化问题的KKT条件到非线性方程组之间的完全等价转化,且将文[3]中提出的求解无约束最优化问题的修正BFGS方法加以改进,应用于求解一般的约束最优化问题,避免了计算Hesse矩阵工作量较大的问题,并在一定的条件下证明了该算法的全局收敛性.     

手机产品与电信服务套餐捆绑销售方案的选择方法

针对手机产品与电信服务套餐捆绑销售且具有不同价格折扣的情形,提出了一种捆绑销售方案的选择方法.在市场调研和市场细分的基础上,首先计算顾客购买捆绑销售方案中各捆绑销售计划时的月预期支付费用及顾客终身价值,然后计算捆绑销售方案中各捆绑销售计划的顾客效用,采用多项Logit模型计算顾客针对捆绑销售方案中各捆绑销售计划的选择概率,以及各备选捆绑销售方案的预期利润,并选择使运营商预期利润最大的方案作为推向市场的最终方案.通过一个算例分析说明了所提方法的可行性和有效性.     

基于K-means聚类与PSO特征优选KNN的分级负荷识别方法

针对非侵入式负荷辨识中,单一V-I轨迹特征无法对相似的轨迹特征进行有效识别以及所提取特征易出现冗余甚至噪声特征的问题,提出了一种基于K-means聚类与PSO特征优选的分级非侵入式负荷识别方法。首先,利用K-means算法对负荷V-I轨迹的HOG特征进行初步分类,将轨迹相似的电器分为一类;然后,对每一类中的电器电流数据进行多维特征提取并采用PSO算法选取最优特征子集;最后,利用KNN模型进行二级负荷识别。实验结果表明,该方法有效提高了负荷识别准确率;提取V-I轨迹的HOG特征解决了同一电器V-I轨迹波动的问题;对一级分类后的每一大类单独进行PSO特征优选KNN二级分类,解决了部分电器对特征子集适应性差的问题。所提方法在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响,为负荷特征的选取提供了新的思路,对负荷辨识的实际应用具有重要的参考意义。     

模拟集成电路遗传算法的优化设计

针对模拟集成电路设计中设计周期长、参数复杂且精度低等问题,提出了一种智能算法——遗传算法。通过对模拟集成电路中二级运算放大电路的设计,运用遗传算法对其电路的各个性能指标进行了优化分析,有效地提高了各性能指标。该优化方法对模拟集成电路进行优化设计,并且基于Hspice仿真结果与实际电路设计非常接近,具有很高的实用价值。     

分销合同下考虑附加定价的供应链优化问题

针对分销合同下附加产品的附加销售或与核心产品的捆绑销售问题,运用消费者效用理论建立需求函数。利用主从对策原理求得不同情形下的均衡解,比较分析出消费者效用最大化时满足供应链成员共赢的条件。结果发现:当线上产品的接受程度低、但核心产品的感知价值较高时,批发价合同下采用“附加+捆绑”定价可以使得公司和线上平台达到共赢;当收益共享因子足够低、但核心产品的感知价值较高,或者收益共享因子较低时,代发货合同下采用“附加+捆绑”定价可以使得公司和线上平台达到共赢。最后,在比较合同时发现,收益共享因子较低时,公司在批发价合同下获利更多,而线上平台在代发货合同下获利更多。     

基于机会约束规划的生产全过程实时优化

针对一类生产全过程,提出了基于机会约束规划的动态实时优化策略.基于产品质量优化模型,利用机会约束规划,将实时优化问题中的经济和模型不确定约束以一定的置信水平概率满足,通过求解联合概率约束问题,确定各子过程控制器的最优设定值.通过步进式加热炉炉温设定值优化问题的仿真研究,验证了该方法的有效性和实用性.     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

NOMA残余干扰下D2D网络的能效资源分配算法

为了解决非理想串行干扰消除（serial interference cancellation,SIC）解码引起的残余干扰给非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）增强型设备到设备（device-to-device,D2D）组链路带来的高能耗、低信道利用率问题,提出一种基于能效优化的资源分配算法。在保证蜂窝、D2D组用户通信服务质量和复用子信道个数约束条件下,建立能效优化模型;使用一种以D2D组能效为权重的加权二部图最大匹配联合匈牙利算法为每个D2D组分配子信道;考虑到各接收机用户在相同和不同残余干扰下的能效问题,通过参数变换、Dinkelbach法和拉格朗日对偶法实现功率分配。仿真结果表明,提出的算法在非理想SIC条件下可有效提升系统D2D组链路的信道利用率和总能效。     

西德INA-V型牵伸装置后区工艺特性的试验研究

本文对西德INA-V型牵伸装置进行了后区工艺的最佳配置试验,以探索其总牵伸能力、成纱质量水平和对纺纱品种的适应性.为了阐明牵伸装置后区的结构特点,进行了须条紧密度、变细曲线和粗纱捻度稳定性等特性测试. 试验表明:V型牵伸装置后区采用曲线牵伸,增加后包围弧能提高须条紧密度,缩短非控制区长度,增加粗纱捻度稳定性,从而改善进入前牵伸区须条的结构和均匀度.因此,V型牵伸装置具有下列特点:①后区牵伸倍数不宜过大,但总牵伸能力较大,13特涤/棉精梳纱和14.5特纯棉精梳纱条干CV%值均能达到乌斯特公司1982年条干统计值25%的先进水平且细节的减少尤为明显,适宜于纺针织用纱.②V型牵伸有利于控制纤维运动和扩大适纺纤维范围,即使对整齐度较差或短绒较多的原棉,成纱亦可取得较好的效果.     

改进的蚁群算法在移动Agent迁移中的应用研究

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点.通过对蚁群算法的改进来解决移动Agent的迁移策略问题.     

多循环堆芯燃料管理优化方法

为了更有效地提高核燃料的利用率,降低核反应堆的运行成本,不仅要研究单循环堆芯燃料管理优化问题,还必须研究多循环优化问题。在回顾现有单循环优化方法的基础上,叙述了一种处理多循环优化问题的方法。利用分步决策的优化策略,多循环优化可以分解为一个两步优化问题。第一步简化多循环优化,使用简化的反应堆物理模型对连续多个循环进行计算,获得每个单循环的优化目标。第二步按照第一步得到的目标进行单循环优化,最终得到各循环最优的组件布置。该方法可以达到延长循环工作期,提高卸料燃耗深度,降低功率峰因子等优化目标。