基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型

针对区域水资源优化配置中重水量轻水质、重国民经济需水轻生态环境需水的特点,基于大系统总体优化配置理论与方法,综合考虑生态环境需水和水质因素,构建了基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型.运用混合遗传模拟退火算法对模型进行求解,将所提配置模型及方法应用于海河流域大清河,计算表明2010年P=50%、75%、95%时不同保证率情况下生活和生态环境需水均能满足需求,系统协调度均大干0.84.     

基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型

针对区域水资源优化配置中重水量轻水质、重国民经济需水轻生态环境需水的特点,基于大系统总体优化配置理论与方法,综合考虑生态环境需水和水质因素,构建了基于混合遗传算法的区域大系统多目标水资源优化配置模型.运用混合遗传模拟退火算法对模型进行求解,将所提配置模型及方法应用于海河流域大清河,计算表明2010年P=50{\%}、75{\%}、95{\%}时不同保证率情况下生活和生态环境需水均能满足需求,系统协调度均大于0.84.     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率,实现区域水资源初始配置后的有效再配置,提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1,利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数,对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画;阶段2,基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数,构建部门间水资源模糊联盟支付函数;阶段3,基于上述成果,构建水资源短缺区域水资源优化配置模型,求解得到用水部门最优水资源合作联盟,并将求得的最优模糊联盟视为大联盟,通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例,算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平,实现水资源短缺区域中的水资源优化配置,并使区域中用水部门有机会分得更多的获益;②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟,模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性;③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟,并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益,无论最优联盟的核心是否为空,都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求,即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在,且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性,能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率,实现区域水资源初始配置后的有效再配置,提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法:阶段1,利用高效的"优先规则"构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数,对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画;阶段2,基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数,构建部门间水资源模糊联盟支付函数;阶段3,基于上述成果,构建水资源短缺区域水资源优化配置模型,求解得到用水部门最优水资源合作联盟,并将求得的最优模糊联盟视为大联盟,通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例,算例结果表明:(1)基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平,实现水资源短缺区域中的水资源优化配置,并使区域中用水部门有机会分得更多的获益;(2)本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟,模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性;(3)采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟,并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益,无论最优联盟的核心是否为空,都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求,即能保证最优联盟中各成员不会"叛逃"最优联盟、联盟稳定存在,且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性,能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

电子中介中多数量的多属性商品交易匹配模型与算法

以电子中介中买卖双方的商品交易为实际背景,研究了多数量的多属性商品交易匹配优化问题。首先,在给出新的买卖双方多属性商品交易匹配度概念和计算方法的基础上,以最大化买卖双方加权匹配度为目标,建立了电子中介中多数量的多属性商品交易匹配模型。然后,依据模型具有大规模和非线性的特点,设计了嵌入混沌扰动的捕食搜索算法对模型进行求解。最后,通过实例计算,并与遗传算法进行对比分析,验证了模型与算法的可行性和有效性。     

基于盐碱化防治的多目标配水模型

以宁夏银北灌区为实例,把土壤临界含盐量、地下水临界埋深和临界矿化度概念引入水资源管理中,建立了防治盐碱化的多目标决策模型,并利用约束法和模拟方法对不同水平年银北灌区的引、采、排水量进行优化计算。该模型实现了水资源优化配置对三大水盐指标,即地下水埋深、土壤含盐量和地下水矿化度的全面调控,可用于干旱、半干旱地区以防治土壤盐碱化为目的的灌排管理决策。     

南水北调供应链的水资源配置模型

以南水北调工程水资源供应链中的单一节点湖泊作为研究对象，根据我国水资源配置的实际情况，运用供应链管理中的产品分配理论与方法，以水资源综合利用净效益和湖泊收益为目标，建立了南水北调供应链水资源配置的多目标模型。根据水资源配置模型的特点，利用模拟退火混合遗传算法对模型的求解方法进行了探讨。最后，利用算例对模型进行了验证和分析，得出该模型可用于南水北调工程的水资源配置研究。     

物流中心自动货物搬运系统2-RGV调度优化模型

针对物流中心自动货物搬运系统双轨道导引小车在复合作业模式下的作业调度问题,建立了考虑避碰约束以最小化最大完成时间为目标的数学规划模型。对小规模问题,应用商业软件CPLEX获得最优解。针对中大规模问题,提出了和声搜索算法和基于下降的局部搜索算法的混合算法,提高了基本和声搜索算法的性能,获得了更强的局部搜索能力和更好的求解质量。通过与其它两种高性能方法的比较,对所提出的混合算法的性能进行了评价。通过计算实验验证了所提出的混合算法的有效性和实用性。本成果对自动货物搬运系统调度的进一步研究具有一定的启发意义。     

蓄电‒氢储混合储能系统的配电网双层优化

在“双碳”目标与清洁能源氢能利用的背景下,针对配电网配置电化学储能和氢储能系统构成混合储能系统提升电能质量的需求,建立了混合储能系统双层优化模型,上层选址定容模型综合考虑投资成本、网损成本和电压偏移,下层优化运行模型考虑混合储能系统的运行成本,并引入电压稳定性指标进行评价。求解过程中利用灵敏度分析对选址可行域进行了降维,并提出一种改进的小生境多目标粒子群算法,将小生境处理机制与外部档案选取技术、混沌变异技术相结合。利用接入新能源的IEEE33节点系统进行算例仿真。结果表明：混合储能系统容量与接入点的优化配置,可以提高系统经济性、降低全网有功网损、减小电压偏移和提高电压稳定性。     

加速混沌优化方法及其应用

对混沌优化算法进行改进，提高了混沌优化算法的效率，加速混沌优化算法利用混沌运动的性质，同时不断缩小变量的搜索空间，在混沌优化搜索过程中，以具有一定保证的当前最优解为中心，不断地缩小优化变量的搜索区间，调整细化参数，促使搜索能够更快，更有效地全局最优解收敛，仿真计算表明算法有效。     

免梯度混合优化算法在卫星系统顶层设计中的应用

针对卫星系统顶层设计中广泛存在仿真耗时、设计空间大以及非线性约束的特点,提出了免梯度混合优化算法。混合算法结合树状高斯过程（treed Gaussian process, TGP）模型、广义模式搜索和过滤法的优点,通过TGP模型将设计空间划分为互不相交的子空间,在各个子空间构建独立的高斯模型代替实际模型,并根据模型预测值和预测误差生成迭代点,进而指导模式搜索进行寻优,同时结合过滤法处理非线性约束。卫星系统中多星协同观测优化设计表明,该方法能够以较少的迭代次数获得满意解,具有很好的全局搜索特性。     

基于强互惠理论的漳河流域跨界水资源冲突水量协调方案设计

水量的分配方案在一定程度上影响因水量短缺引发的跨界水资源冲突的发展进程.从政府强互惠的角度入手，设计水量协调方案，寻求漳河流域跨界水资源冲突的协调途径是一个新的视角.基于这一思想，从政府的强互惠政策角度对漳河流域跨界水资源冲突系 统建模，从经济效益和社会效益两方面建立政府Agent和用水Agent 的目标函数，以强互惠表现的节水激励和水权交易为例，分别建立强互惠下的节水激励模型和水权交易模型，通过粒子 群优化算法求解，得出两种政策下漳河流域跨界水资源冲突的水量协调方案.水量的协调方案表明：政府强互惠的表现——节水激励和水权交易可以重新调整漳河流域的水量分配方案，以此来减少缺水量，协调漳河流域的跨界水资源冲突.     

一种改进的变尺度混沌优化算法及其仿真研究

为了避免混沌优化在区间内的盲目重复搜索，提高搜索效率，提出一种改进的变尺度混沌优化方法，该方法在混沌搜索过程中，只需设置两个循环，内循环进行混沌搜索，外循环负责缩小区间．将每次搜索到的较优值计数，并设置一个标志A，当搜索到较优值的次数=A时，则根据搜索区间的大小动态缩小空间，在小区间中再重复上述过程，直至找到全局最优解，方法非常简单。仿真结果表明，该方法局部搜索能力强，搜索效果优于变尺度混沌优化方法。     

多目标连续小推力深空探测器轨道全局优化

以燃料消耗量最小和飞越小行星最多为性能指标,对多目标连续小推力深空探测器轨道优化,给出了一种组合优化算法。该组合优化算法由全局优化和局部优化组成。全局优化为粗略设计,首先,利用动态规划法全局优化来确定探测系列,即确定从地球出发依次探索的各个小行星以及时间节点;利用静态参数优化算法(即穷举法),在一个大的搜索空间内全面搜索每段飞行轨道的发射窗口,同时,得到每段轨道次优飞行轨道及次优的控制律。然后利用共轭梯度法局部优化来求解每段轨道两点边值问题,获得最优的飞行轨道及最优的控制律。     

基于归纳法的同构资源目标分配算法

针对传统目标分配算法不能求解大规模资源目标分配的组合规划难题,提出了一种基于数学归纳法的资源目标分配算法。建立了资源相同条件下的目标分配数学模型。通过逐步增加资源和资源预分配的方法,不断从每次迭代的预分配方案中选择最优的分配方案,极大地降低了分配问题的搜索解空间和计算复杂度。以无人机协同区域搜索为典型应用案例,分别设计了对比实验和性能实验。仿真实验结果表明,该算法可以保证得到目标分配问题的全局最优解,并且在大规模资源分配中具有很好的实时性。     

Modified evolutionary algorithm for global optimization

1 .INTRODUCTIONOptimization problemsoftenariseinscience ,engi neering ,andbusinessapplications .Tosolvevariousoptimizationproblems ,manysolutionsbasedonthegradientorhigher orderstatisticsoftheobjectivefunction ,suchassteepestdescentmethod ,conjugategradie…     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法.借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优.实例分析表明,所提算法能够...     

产业结构与水资源消耗结构的关联关系研究

产业结构与水资源消耗结构密切相关,产业结构调整会引起水资源消耗结构的改变. 如能在直接促进经济增长的同时,间接实现水资源消耗的减少,才是经济和生态双重效益的体现,也是符合科学发展的理念. 本文从福利经济学理论中的生产帕累托最优条件出发,构建了“结构偏差系数”指标,用于测算产业结构与水资源消耗结构的关联关系,尝试从水资源消耗角度为测度经济-生态效益的偏差提供有效方法. 实证分析中,本文利用北京市产业经济、水资源及投入产出表等数据,对北京市产业结构、水资源消耗结构的演变及现状进行了测算;在此基础上,计算了北京市三大产业间的结构偏差系数;并根据实证测算结果,对北京市产业结构的调整从水资源消耗角度进行了定性评估及评判.     

Parameter selection of support vector machine for function approximation based on chaos optimization

The support vector machine （SVM） is a novel machine learning method, which has the ability to approximate nonlinear functions with arbitrary accuracy. Setting parameters well is very crucial for SVM learning results and generalization ability, and now there is no systematic, general method for parameter selection. In this article, the SVM parameter selection for function approximation is regarded as a compound optimization problem and a mutative scale chaos optimization algorithm is employed to search for optimal paraxneter values. The chaos optimization algorithm is an effective way for global optimal and the mutative scale chaos algorithm could improve the search efficiency and accuracy. Several simulation examples show the sensitivity of the SVM parameters and demonstrate the superiority of this proposed method for nonlinear function approximation.     

针对无人潜航器的反潜策略研究

近年来无人潜航器对国家海洋国土安全带来的威胁逐渐增大,其低噪声特性和隐蔽入侵方式也给反潜行动带来极大困难。为此,提出了一种两阶段规划算法,用以学习优化反潜策略,在部署阶段,建立了基于不确定性马尔可夫决策过程的反潜资源分配模型,并设计了鲁棒性部署策略强化学习算法,用以求解不确定条件下分配模型的纳什均衡解。在搜索阶段,建立了基于部分可观察马尔可夫决策过程的搜潜模型,并设计了基于多智能体强化学习的搜潜策略学习算法。最后,通过仿真实验验证了本算法与比对算法相比具有更高的性能。