支持并行协同产品开发的广义鲁棒设计方法

研究了并行协同产品开发过程中的广义鲁棒设计方法.首先,针对并行协同产品开发过程中的不确定性,给出了广义鲁棒设计框架;然后,提出了广义鲁棒性概念,分析了性能鲁棒性和约束鲁棒性;最后,在传统优化设计模型的基础上,考虑产品参数的变化对性能的影响,修改传统优化设计模型的优化目标和约束条件,使它们包含广义鲁棒性指标,建立了广义鲁棒设计模型,并基于遗传算法对模型求解.该方法能有效提高并行协同设计的广义鲁棒性,用一个转向架设计实例验证了其有效性.     

一类不确定优化问题的鲁棒对偶性刻画

通过引入一类目标函数和约束条件均带有不确定信息的优化问题, 借助鲁棒型次微分约束品性, 刻画了该不确定优化问题与其不确定对偶问题之间的Mond-Weir型鲁棒对偶性, 即原问题的鲁棒对应与其对偶问题的最优对应之间的对偶性.     

不确定需求及建设成本下连续交通网络设计的鲁棒优化方法

在假设各起始点的交通发生量和吸引量确定的情况下,研究不确定需求及不确定建设成本下的连续交通网络设计问题.利用鲁棒优化方法建立了一个不确定双层网络模型,设计了基于Frank-Wolfe法的情景局部搜索法.双层不确定模型中下层模型是需求属于一个简单有界闭集的用户均衡问题,上层模型是建设成本不确定的系统总阻抗最小的优化问题.通过数值算例分析,得到鲁棒优化下的不确定网络设计模型稳定性优于确定性设计模型的结论.     

客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流鲁棒优化研究

研究了客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流问题。构建了城市轨道交通线路协同限流确定性模型,在此基础上,基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集描述客流需求的不确定性,将此模型扩展为含不确定因素的鲁棒优化模型,对每个时段每个车站的最佳进站量进行了求解,达到在保障运营安全的同时使站外的滞留人数最少的目的,并以北京地铁八通线为例对模型进行了验证。通过将确定性模型与鲁棒模型进行对比发现,鲁棒模型能降低限流策略对不确定客流需求的敏感程度,使不同需求情景下的滞留人数保持在可接受的范围内。     

信息不确定条件下的鲁棒数据包络分析建模

为应对传统DEA方法在信息不确定条件下评价结果可能出现不稳定的现象,结合鲁棒优化方法,构建鲁棒数据包络分析RDEA模型,分别和同时应对投入产出数据受到扰动的情形,以增强DEA评价方法的可靠性.算例和敏感性分析表明RDEA方法对投入产出数据不确定性有免疫作用,通过适当牺牲最优性实现了提升效率评价结果稳定性的目的.     

需求不确定下船队规划决策的鲁棒优化模型

研究了不确定复杂环境下的船队规划决策问题.在分析船队规划已有研究方法和基本特点的基础上,将船舶调配优化与船队发展规划结合起来统筹研究,建立了符合市场实际的多方式投资的船队规划确定性模型.通过引入基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集合描述市场需求的不确定性,将此模型扩展为包含不确定因素的鲁棒优化模型.模型既考虑了船舶营运经济状态、企业投资能力、新船购置、二手船买卖、船舶租赁等多种复杂的实际情况,又考虑了需求的不确定性影响,并且体现了模型的鲁棒性.最后,以某航运公司为例进行仿真实验,将确定性模型与鲁棒模型进行对比,结果表明,鲁棒模型的解相对保守,能有效地保证船队规划决策的鲁棒性.     

基于协同理论的鲁棒稳定性控制器设计

探讨了鲁棒稳定性控制器的设计方法,并针对智能控制的特点,重点介绍了一种基于协同理论的鲁棒稳定性控制器设计方法.     

一类参数不确定非完整移动机器人的鲁棒镇定

研究了一类质心和几何中心不重合的非完整移动机器人的镇定问题,在设计控制器时,考虑了其运动学模型具有参数不确定性.通过自适应方法对质心和几何中心距离进行参数估计;并且针对车轮半径和两驱动轮之间距离参数未知但有界的情形,设计了一种光滑时变控制器; 证明了该控制器能够保证整个闭环系统中的各个状态指数趋于零;为了保证闭环系统的鲁棒性,本文还给出了控制器参数需要满足的一个充分条件.最后,仿真结果验证了该控制器的有效性.     

鲁棒遗传算法设计

提出一种能直接处理单元噪声和多元噪声的鲁棒遗传算法 .此算法将噪声作为个体实际表现型的一部分 ,使噪声在个体进化中得到处理 ,文中给出了它的数理基础 .模拟实验表明 ,这一算法在发现鲁棒优化解方面具有较强能力 .     

需求不确定下的两阶段订货分布式鲁棒优化模型

在现代供应链管理中,订货决策在不确定需求下尤为关键。本研究针对这一问题,提出了一个两阶段分布式鲁棒优化模型以应对市场需求波动带来的风险,并采用线性决策规则和拓展的线性规则对其进行近似求解,最后通过数值实验验证模型的有效性。本研究的创新之处在于多产品库存管理模型的构建及其求解方法的优化,由此提供了在需求不确定条件下优化订货决策的新方法。     

Robust Optimization Operation of Power System Considering the Non-probabilistic Uncertainty of Parameter

Probabilistic method requires a lot of sample information to describe the probability distributions of uncertain variables and has difficulty in dealing with the optimization problem with uncertain parameters which contains unsufficient information.To solve this problem,a robust optimization operation method based on information gap decision theory(IGDT) is presented considering the non-probabilistic uncertainties of parameters.By the proposed method the maximum resistance to the disturbance of uncertain parameters is achieved and the optimization strategies with uncertain parameters are presented.Finally,numerical simulation is performed on the modified IEEE-14 bus system.Numerical results show the effectiveness of the proposed approach.     

椭球不确定集下的投资组合鲁棒优化模型

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解.通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证.     

一类仿射非线性不确定系统的鲁棒H∞控制

研究了一类不确定仿射非线性系统的鲁棒H∞控制问题,得到了不确定仿射非线性系统具有鲁棒H∞特性的充分条件,给出了控制器的具体形式,最后用仿真结果验证了所得结论的正确性.     

不确定优化问题的研究动向

讨论了不确定优化问题的研究方法，综述了随机规划、模糊优化和区间优化这三类不确定优化问题的主要研究算法、优缺点，提出了进一步研究的发展方向。     

Portfolio Choice under the Mean-Variance Model with Parameter Uncertainty

Assuming the investor is uncertainty-aversion,the multiprior approach is applied to studying the problem of portfolio choice under the uncertainty about the expected return of risky asset based on the mean-variance model. By introducing a set of constraint constants to measure uncertainty degree of the estimated expected return,it built the max-min model of multi-prior portfolio,and utilized the Lagrange method to obtain the closed-form solution of the model,which was compared with the mean-variance model and the minimum-variance model; then,an empirical study was done based on the monthly returns over the period June 2011 to May 2014 of eight kinds of stocks in Shanghai Exchange 50 Index. Results showed,the weight of multi-prior portfolio was a weighted average of the weight of mean-variance portfolio and that of minimumvariance portfolio; the steady of multi-prior portfolio was strengthened compared with the mean-variance portfolio; the performance of multi-prior portfolio was greater than that of minimum-variance portfolio. The study demonstrates that the investor can improve the steady of multi-prior portfolio as well as its performance for some appropriate constraint constants.     

一类参数不确定切换Lurie系统鲁棒稳定性分析

针对一类子系统皆为Lurie系统并且参数具有不确定性的非线性切换系统,研究了使该参数不确定非线性切换系统鲁棒稳定的问题.利用线性矩阵不等式方法,求解出每个子系统的李雅普诺夫函数,再利用多李雅普诺夫函数方法,给出使这一类非线性切换系统鲁棒稳定的条件,并利用MATLAB仿真软件求解出所需的多个李雅普诺夫函数和其他参数.数值仿真结果证明,该文方法可以使这一类非线性切换系统渐近稳定.     

需求不确定下的鲁棒供应链网络优化设计

建立了一个需求不确定的多产品,多原材料的由供应商-制造商-分销中心-零售商的构成的四级鲁棒供应链网络优化设计模型。模型中的需求不确定性区别于传统意义上的需求的波动,使用情景法描述。优化模型是一个混合整数线性规划模型,设计了基于改进遗传算法的MGAND求解算法。最后给出数值实验证明了模型及算法的有效性。     

基于PEST的地下水模型参数优化及不确定性分析

由于地下水系统中相关参数的时空变异性,利用地下水模型得到的计算值与真实值之间通常会出现一定的差异。介绍了参数优化(parameter estimation,PEST)程序的基本原理,并以建立的某地浸采铀单元井场地下水流动模型作为研究实例。结果表明,以水头实测值作为校准数据,PEST能够对渗透系数和贮水率取得很好的优化效果;目标函数的变化趋势总体是下降的,但并不总是不断减小的;参数的灵敏度在优化过程中总体处于较低水平;参数优化幅度与参数不确定性之间呈正相关关系。研究结果可为地下水模拟不确定性分析提供参考。