无料钟高炉布料模型设计与应用

高炉布料是高炉炼铁研究中的一个关键问题，针对某450m^3无料钟高炉难直接监测炉料分布的情况，分析了影响炉料分布的基本因素，借助运动学分析、统计规律、专家经验建立布料数学模型，阐述了模型的四个组成部分，即Q/r料流模型、料流轨迹模型、炉料分布模型、矿焦比计算模型的设计以及其组织结构关系，提出了量化煤气流分布趋势的矿焦比指数，利用生产数据间接验证模型的有效性。系统运行情况表明，模型可以有效地指导炉料合理分布，降低高炉焦比，改善冶炼状况，保证高炉稳顺生产。     

改进非支配排序遗传算法求解多目标Agent联盟

采用典型多目标进化算法-NSGA-II对从任务角度进行抽象建模所得到的Agent联盟模型进行生成优化,并针对Agent联盟生成存在的特点,将Pareto最优概念与多目标优化相结合对NSGA-II算法进行改进,从而实现兼顾联盟收益、开销、时间约束等多个目标。仿真对比实验结果表明,算法运行一次可以获得多个Pareto最优解,为各个目标之间权衡分析提供了有效的工具,在满足性能要求下,可为联盟生成提供满足多个设计目标的全局优化方案,对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。     

基于CFD的高炉仿真研究

针对高炉炼铁的复杂过程，基于计算流体动力学（CFD；Computational Fluid Dynamics）技术建立一种二堆数学模型，模拟了多相流在高炉中运动及热传递情况．模型中包括气、液、颗粒和粉四种相态，并对高炉中存在的主要化学反应做了简化处理．其充分考虑了各个相态之间的耦合作用，分析它们之间相互关系，因此能够预测当一种相态参数变化时，其它各相产生的相应变化。应用所建模型计算得到了各个相态的稳态速度、温度等结果，尤其可仿真软熔带、回旋区等关键区域的情况，为高炉仿真做了很有意义的尝试，也为指导高炉运行提供了新的方法。     

可持续多式联运网络设计的多目标优化模型及算法

在回顾可持续运输网络相关文献的基础上提出一个可持续多式联运网络设计的多目标优化模型,该模型以可持续运输的时间、费用和CO2排放三个维度作为模型的优化目标。针对模型复杂的问题,在优化分解模型的基础上,设计了单目标遗传算法和多目标遗传算法NSGA-II联合求解的方式求解该多目标优化问题,并且通过算例验证了算法的有效性。结果显示在适当分解模型的基础上,采用单目标和多目标算法联立的方法能够得到复杂联运问题的多目标非支配解。     

基于航班时刻优化的跑道运行容量提升方法

分析了航班时刻编排对跑道延误的影响, 建立了平均跑道延误时间最少、总时间片调整最少、总延误 航班架次最少的多目标航班时刻优化排序模型, 用非支配排序多目标优化算法NSGA-II求出该模型的PARATO前沿解集. 以长沙机场典型日航班时刻为例, 运用该模型对跑道运行容量进行计算. 其计算结果与时间片内航班随机排序模型相比, 航班平均跑道延误减少了28.8%,平均时间片调整数减少了27%, 跑道运行容量增加了10.2%.     

基于对位学习多目标遗传算法的板形板厚控制

提出了一种基于对位学习多目标遗传算法的板形板厚控制系统设计方法。该方法给出了控制系统的结构,建立了板形板厚控制器参数的多目标优化模型,并采用对位学习多目标遗传算法对该模型进行多目标优化,得到一组控制器参数的Pareto解。在其中选择三个Pareto解对应的控制器参数,作用于板形板厚控制系统做仿真研究。结果表明,所得到的Pareto解集中选定区域的解都可以使系统具有满意的性能,并且对扰动有较好的抑制作用,证实了该方法的有效性。     

施工网络进度计划的多目标优化

通过对施工网络进度计划的研究 ,提出一种新的评价准则——工程质量 ,并建立了网络计划的数学模型 .同时综合前人已研究出的各种优化方法 ,得出网络计划的多目标优化模型 .由于各优化目标之间的矛盾性 ,用多目标决策理论可以科学客观地优化网络计划.     

基于关联分析的多目标商品组合选择方法

在超市等零售机构中,如何根据历史记录选择商品组合进行促销是一个重要的问题,这不仅需要考虑商品组合的直接收益,还要考虑该商品组合间交叉销售的效果而获得的间接效益.本文利用关联规则的特点,建立一个多目标优化模型.该模型把商品直接收益和由于交叉销售因素产生的间接利润作为两个独立的优化目标,并设计多目标遗传算法进行求解.为了增加种群多样性和提高算法搜索能力,加入个体修补,填充策略和局部搜索策略.最后,用实际零售数据集对该多目标优化模型和多目标遗传算法进行了验证.通过实验分析表明,这种多目标优化算法可以获得丰富信息,为决策者制定具有针对性营销策略提供比较全面的信息.     

基于分解进化多目标优化算法的火力分配问题

战前制定合理的火力分配方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件,建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法,并设计了不可行解修复方法。仿真实验得出两个结论,一是不可行解修复方法可以显著提高算法的收敛性;二是在解决火力分配优化问题上,所提算法具有较好的收敛性和分散性,采用合适的分解方法可以有效提高算法的性能。     

多指标约束下考虑保障效能的装备多层级备件携行方案优化

针对多指标约束下考虑保障效能的装备多层级备件携带问题进行了研究,提出了装备保障效能的评估方法。首先,将备件携带影响因素分为直接和间接约束两类,引入云模型使两者之间可以相互转换;其次,给出了各级维修保障站点备件需求率解析计算公式;第三,以3个保障效能指标作为约束条件,4个约束因素作为目标函数,建立模型;第四,对模型进行了求解和动态优化;最后,用实例对比分析验证了模型的科学性。     

基于曲率信息的改进BP算法及其在FNN中的应用

针对步长选取影响误差反向传播(BP,Back Propagation)算法优化效率问题,提出一种基于曲率信息的步长优化BP算法,并将其应用到了模糊神经网络(FNN)的训练过程中。参考牛顿法的思想,根据代价函数的梯度及梯度方向上的曲率信息来确定模型参数调整的方向和幅度。仅需考虑梯度方向上的二阶信息,因此不需要存储和处理Hessian矩阵。通过一个数值仿真和高炉炼铁过程数据建模实验,验证了方法的有效性及训练效率。     

基于GA的小卫星星务规划的全局优化算法

小卫星任务规划是为确定飞行任务目标并根据飞行任务目标控制它运行的指令序列，小卫星的任务规划可以归结为资源受限的规划和调度问题，对于此类问题，目前有许多解决方案，但对于解决大规模问题仍然十分困难，并且在大多数情况下只能得到局部最优解。本文用基于GA的优化算法解决小卫星星务规划的优化问题，不仅可以得到全局最优解，而且在满足卫星上快速性和准确性方面显示出非常大的优势。     

Multi-Objective Optimization of Urban Bus Network Using Cumulative Prospect Theory

Multi-objective optimization of urban bus network can help improve operation efficiency of the transit system and develop strategies for reducing urban traffic congestion in China. The work used cumulative prospect theory, currently the most influential model for decision under uncertainty,to optimize urban bus network. To achieve the research objective, the work developed the theoretical framework of urban bus network optimization, including optimization principle, optimization objectives and constraints. Furthermore, optimization objectives could comprehensively reflect expectations of passengers and bus companies from the dimension of time, space and value. It is more scientific and reasonable compared with only one stakeholder or dimension alone in the previous studies. In addition,the technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS) was used to determine the positive and negative ideal alternative. The correlations between the optimization alternatives and the ideal alternatives were estimated by grey relational analysis simultaneously. The cumulative prospect theory(CPT) was used to determine the best alternative by comparing comprehensive prospect value of every alternative, accurately describing decision-making behavior compared with expected utility theory in actual life. Finally, Case of Xi’an showed that the method can better adjust the bus network,and the optimization solution is more reasonable to meet the actual needs.     

基于多评价函数法的可重构性指标分配

针对多目标优化的可重构性指标分配问题,给出了一重和二重可重构性指标的计算方法。结合多目标优化特点和可重构性指标的定义建立了可重构性指标分配的多目标优化模型。在此基础上提出了一种多评价函数法,用于系统可重构性指标分配,该方法对相互冲突的多个目标建立不同的评价函数,通过在可行解内协调得到最优化结果,最后将其应用于串联系统进行仿真,并与线性加权和法的结果作比较,结果显示基于多评价函数的可重构性指标分配方法更具有效性。     

连续体结构的模糊多目标拓扑优化设计方法研究

提出了连续体结构静力学和动力学多目标拓扑优化设计的模糊-目标规划方法。该方法利用目标规划方法将多目标优化问题转化为等效的单目标问题,并用模糊集理论中的非线性隶属函数来体现目标规划方法中目标函数期望值所具有的模糊性和不确定性。以结构静力学的刚度和动力学的特征值作为优化的两个目标函数,提出并建立了连续体结构拓扑优化设计的多目标优化模型。用移动渐进线方法(MMA)求解单目标优化问题,用序列线性规划方法(SLP)求解模糊-目标混合规划问题。通过典型的求解算例验证了所研究方法的有效性。     

基于有序的多目标优化方法研究

本文根据系统有序时, 描述系统宏观行为的状态变量中某些被称为序参量的状态变量支配着其它变量, 这些状态变量达到局部最优并具有较好稳定性以及外部控制参量达到一定阈值的特征, 建立了一种以有序为优化标准的多目标优化方法。这种优化方法不仅能获得更为科学的结果, 而且还能揭示系统的现有结构, 现有资源及所处环境是否合理。     

四维可视化多目标寻优方法及其在T型滤波器设计中的应用

针对多目标优化设计中存在寻优空间小、计算难度大等问题,提出4雏可视化寻优方法,将颜色作为第4变量引入3维坐标系中,分别用三维坐标表示待求自变量,用三维空间诸点的颜色表示目标函数的值.视图中多个切片的同色线集成为空间等值域,获得清晰的4维显性可视化效果,并据图中的交域颜色分布实现多目标寻优.以对逆变器的非对称无源T型低通滤波器进行优化设计为例对该方法进行了详细说明和论证,在扩大的寻优范围内,目标函数的分布状态清晰可见,有效地提高了优化解的稳定性.本方法表明:在寻优过程中应充分考虑目标函数对子变量的敏感性.提供了数学证明,介绍了使用本方法的设计准则,以及用于定量比对的实验数据.     

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.     

一类二层多目标决策模型的最优性条件

讨论二层多目标决策模型的最优性条件 ,其中上层集值目标函数由下层偏好最优解的前沿面确定的 .利用集值映射的 Clarke切导数的概念及其性质 ,且假设上层目标函数是可微的 ,给出并证明了该二层多目标决策模型最优解的一阶必要条件 ,所得必要条件由上层目标函数的梯度和下层最优化问题的前沿面的 Clarke切导数构成.