一类大规模系统的全局优化

讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题,提出一种三级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解。建立了该算法的理论基础,证明了算法的收敛性。仿真结果表明该算法是有效的。     

不可分稳态大系统的递阶优化控制算法

讨论了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的大规模稳态系统的优化问题,提出一种3级递阶优化算法,该算法首先把不可分问题转化可分的多目标优化问题,再从多目标优化的非劣解集中挑出原问题的最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收剑性,仿真结果表明,算法是有效的。     

一类非凸稳态大系统的递阶优化方法

本文讨论了一类非凸稳态大系统的递阶优化方法,采用增加部分约束罚项的思想,提出一种既能保持原问题的可分性结构,又能将原问题凸化的构造增广拉格朗日函数的新方法,证明了凸化后的新问题与原问题之间的等价性关系,研究了它们的递阶优化算法,证明了所给算法的局部收敛性,讨论了算法所具有的收敛速度。     

可分非凸稳态大系统凸化方法研究

本文讨论带一般约束的可分非凸稳态大系统的凸化方法。采用只增加部分约束罚项的思想,提出了一种既能将原非凸问题目标函数凸化,又能保持原问题可分性的构造增广Lagrange函数的新方法,并给出了该问题的递阶优化算法,证明了算法的收敛性,给出了收敛速度的估计.     

多目标优化的进化优化算法

进化优化算法具有全局优化能力,可以一次性求解多个非劣解。近年来,此类方法已经成为求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文分析了进化优化算法的关键步骤,介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。     

基于递阶优化算法的轧制过程控制策略优化研究

给出利用递阶优化算法解决轧制过程控制策略优化问题的思想. 针对总时间最短和总能耗最小两个优化目标,分别将其作为上下层目标函数建立起两层规划的数学模型,通过基于分解-协调的递阶优化算法对该两层规划进行求解,最终得到了中厚板精轧控制策略优化的最优解. 仿真结果说明,利用递阶优化算法求解轧制过程控制策略是非常有效的方法.     

基于拉格朗日对偶的一类全局优化算法

针对带有非凸二次函数约束的非凸二次规划问题(NQP),提出了一个基于拉格朗日对偶的确定型全局优化算法,这类优化算法可广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中.为求解此问题,首先,应用拉格朗日对偶对原问题进行下界估计.其次,为克服拉格朗日对偶问题的非凸性,利用线性化方法,得到拉格朗日对偶问题的线性下界估计,并且由此建立了NQP拉格朗日对偶问题的松弛线性规划(RLP).如此通过对RLP可行域的细分和一系列RLP的求解过程,从理论上证明了算法收敛到NQP的全局最优解.数值算例应用结果表明,该方法是可行的.     

基于新拟牛顿方程的拟牛顿法对一般目标函数的全局收敛性

文章通过四阶泰勒展开提出了一种新拟牛顿方程,且给出了新的拟牛顿算法,并结合Wolfe非精确线性搜索证明了此新拟牛顿算法对一般非凸无约束优化问题的全局收敛性.     

一种自适应多样性保持的多目标粒子群算法

提出一种自适应多样性保持的多目标粒子群算法(ADMMOPSO)。该算法引入多样性保持阈值(λα)来控制非劣解的分布,当多样性指标高于阈值λα时,引入一种基于网格的全局最优粒子的选择策略增加种群向真实Pareto前沿收敛的概率,并提升非劣解的多样性。通过4个测试问题和3个测试标准,并与其他算法进行比较,结果表明ADMMOPSO获得了质量较高的非劣解。     

Gurman摄动变换在非凸全局优化中的应用

讨论球约束下的一类非凸函数的全局优化问题.把全局优化问题转化为奇异最优控制问题,通过Gurman摄动变换引入canonical全局优化方法,得到判别全局优化问题的最优解的等价性条件和必要条件,并证明球约束下非凸二次函数的全局优化问题的最优解的一个充要条件.     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

跨流域水电站群补偿调节的递阶多目标控制

本文应用大系统多目标优化理论和方法,建立了跨流域水电站群补偿调节优化的数学模型,提出了两级的多目标控制及其应用对偶分解得到了多级计算结构,在求解子问题时,应用了逐步优化算法。以四川省大渡河、雅砻江六个水电站计算为例,验证了模型及方法的可行性,并得到了对水电站群最优规划具有实际意义的成果。     

基于Species机制的多目标遗传算法

多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Species种子确定策略及适应性的Species构造策略.一组标准多目标测试函数的仿真实验结果表明,提出的基于Species机制的多目标遗传算法表现出比经典的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA Ⅱ)更好的性能.     

工业大系统递阶多目标优化的分解协调方法

研究了工业大系统递阶多目标优化问题,将其归纳为三种基本形式,并提出了三种相应的新算法。这些方法的基本思想是利用分解协调原理和多目标优化技术,将原问题化为一个二级优化问题。第一级求解一系列低维数的多目标子问题,第二级进行协调。这样大大节省了所需的计算机内存容量,加快了算法的收敛速度。这些算法还具有简单、实用等优点。数值例子证明了以上的结论。     

求解环境经济调度问题的多目标差分粒子群优化算法

提出一种基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法来求解电力系统环境经济调度问题。算法通过对Pareto最优解集的差分演化来增加Pareto最优解的多样性;通过循环拥挤距离来控制归档集中非劣解的分布,以提高对种群空间的均匀采样;采用一种新的多目标适应值轮盘赌法选择粒子的全局最优位置,使其更逼近Pareto最优前沿;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。对电力系统环境经济负荷分配模型进行仿真,并与文献中的其他算法进行了比较。结果表明,改进的算法能够在保持Pareto最优解多样性的同时具有较好的收敛性能。     

钢铁企业产成品发货装船调度的模型与算法

以某钢铁企业产成品发货系统中装船调度问题为背景,建立了产成品装船调度问题多目标资源受限工程调度的数学模型,结合遗传算法和模拟退火的特点,设计了求解该问题的多目标智能优化算法,对算法输出的近似非劣解集提出了评价方法,将此模型和算法应用于某钢铁企业的实际装船调度中,结果表明,实际调度计划或者是非劣解集中的一个解,或者在非劣解集中存在某一计划优于实际调度计划·     

动态多目标优化进化算法研究综述

动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题.本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题.     

多用户最优化的两种对偶方法

采用多用户问题的梯度近似分布式算法,对多用户最优化的原始对偶方法和正规化对偶方法进行了比较,集中于多用户凸最优化问题的概括,其中目标函数和约束函数不可分,而目标函数可通过非线性组约束,使用户决定耦合;在算法中,对原始对偶方法和正规化对偶方法可考虑不变步长,采用跨用户自然迭代计算,使每个用户能够只更新自身的决策变量．     

凸复合多目标优化问题的最优性条件

对于经济、工程、决策等领域中带有冲突目标的实际问题,多目标优化是一个有用的数学模型。已有学者对凸复合不等约束下一般凸复合我目标非光滑优化问题作了研究,且在零空间条件假设下导出了一阶最优性条件。在此基础上,进一步研究闭凸约束下凸复合多目标优化的最优性条件,根据非空内点条件假设,对凸复合多目标优化问题的弱有效解给出了新的一阶最优性充分条件。