面向节能的建筑设计多目标优化方法

考虑绿色建筑设计时重点关注的两个指标(节能和舒适度),建立绿色建筑节能设计的多目标优化模型;采用建筑能耗模拟软件EnergyPlus评价个体的适应值,利用基于分解的多目标进化算法优化上述模型,给出融合EnergyPlus的建筑节能多目标进化优化算法及其执行方法.以我国北方常见的多房间居民建筑为例进行多目标优化,结果表明...     

基于BPNN/NSGA-Ⅱ的居住建筑节能改造多目标优化

为进一步推进居住建筑节能改造的发展,提出一种基于耦合BP神经网络和非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多阶段多目标优化框架,以提高节能效益并使经济效益最大化,并将该方法应用于西安某高层住宅能耗与经济性优化研究之中.在优化过程中利用BP神经网络预测建筑性能,将其作为响应面近似模型集成到多目标优化过程中能减少总仿真时间.同时分析算法参数对帕累托优化结果的影响,得到了可持续、成本最优、低投资的节能改造方案,为寒冷地区居住建筑节能改造多目标优化研究提供了一定的理论参考.     

考虑能耗优化的多目标原油短期调度问题研究

针对在原油管道运输过程中的能耗优化问题,该文提出了一个以最小化管道转运能耗、供油罐使用个数、蒸馏塔使用供油罐的切换次数、原油在供油罐和管道中的混合成本为目的的多目标优化模型.然后,针对原油短期调度问题的特点,提出了一种改进的交叉和变异算子.最后,该文对比分析了8种综合性能较好的多目标进化算法.实验结果表明:NSGA-III算法在求解该问题时的性能较优.与现有研究对比,该算法在减少调度过程中的能耗和原油混合成本方面具有显著效果.     

集成化服务链多目标全局优化模型与算法

基于集成化服务链网络模型和候选服务资源评价指标,建立集成化服务链的多目标全局优化模型,并提出一种基于改进多目标遗传算法的集成化服务链多目标全局优化算法。算法采用基于距离的无参数种群多样性度量算子,在适应值分配、精英保持和选择操作中均进行了种群多样性控制,能在满足多约束条件下同时优化多个目标,得到一组满足决策者不同主观偏好的Pareto全局最优解集。仿真实验表明算法具有全局收敛性并具有较好的解的质量和分布,能有效求解集成化服务链多目标全局优化问题。     

基于规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法

为提高Job Shop模式下多目标柔性调度的实时性,文章利用规则调度计算量小、实现速度快的特点,建立基于双层规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法;运用离差最大化原理分析规则调度结果,生成合理的多目标权重,以选择符合现场实时工况的较优调度方案;通过仿真实例验证了该调度方法的有效性。     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

基于MCCAA的工期成本质量的多目标优化分析

工期、成本、质量是工程建设项目的三大控制目标,然而这“三大目标”既对立又统一,为了同时达到三个目标的优化,本文构建合理的目标模型,并且针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种改进的协同进化蚁群算法,在必要路段使各目标的信息素信息进行杂交变异,优化路径上的信息素分布,并运用改进的多种群蚁群协同算法实现算例的多目标优化应用。     

基于多目标决策的电网无功优化

从经济学的角度引入了调控成本概念,用变量梯度法计算系统优化前后网损变化量、优化前后电压平均偏离变化量、调控成本三个指标,再用层次分析法(AHP)进行多目标决策,计算电容器和变压器是否值得动作.IEEEl4节点算例表明所提出的方法能有效地提高系统运行的经济性和安全性.     

房地产开发项目目标成本分解的优化研究

成本控制在房地产开发项目的管理中一直占有非常重要的地位,而在项目中对成本进行有效的分解无疑是为以后的进一步控制奠定了良好的基础。本文通过对房地产开发项目进行工作分解结构（WBS）和组织分解结构（OBS）的分析,提出了基于多目标优化问题的目标成本分解优化的数学模型,并给出了采用遗传算法的求解方法,使得目标成本的分解和控制变得更加有效。     

建筑企业目标成本的预测与制定

许多企业已经认识到成本管理的重要性,纷纷根据自己的管理实际,制定了目标成本管理办法、规章制度、承发包办法及操作细则,取得了一定的成绩。但从实行目标成本管理的效果来看,仍然存在着许多疏漏和弊端,本文对目标成本管理模式、步骤、环节及方法进行更为深入、细致地探讨。     

基于Kriging模型优化算法的含分布式电源配电网多目标无功优化研究

分布式电源(DG)在配电网中的渗透率越来越高,使无功优化问题变得复杂。为最大限度保证系统经济安全运行和电能质量,本文构建考虑源荷不确定性及电容器组等动作次数约束的含DG配电网多目标无功优化模型,提出概率场景生成和场景削减的方法描述源荷不确定性,并提出基于Kriging模型的全局优化算法求解无功优化问题,通过MATLAB和OPENDSS搭建求解平台求解含DG配电网无功优化。通过对改造后的IEEE33节点配电系统仿真测试,和粒子群算法比较,验证模型考虑源荷不确定性和本文求解算法的适应性、可行性和有效性,本文建立的无功优化模型反映实际运行情况,基于Kriging模型的全局优化算法求解该问题可行有效。     

如何在建筑设计中节约能耗

本文通过对建筑能耗种类及建筑环境的分析,提出采暖、空调所代表的建筑设备能耗是建筑节能工作的重点,并指出建筑节能工作的关键问题是把握最初的方案设计。阐述了建筑节能的基本设计手段及各种节能措施。强调建筑师应重视“综合设计过程”,从节能设计实际效果与节能实施成本的统一中寻求最佳的设计方案。     

国内外建筑能耗监测平台建设调查与研究

基于我国几个典型城市,特别是深圳市的国家机关办公建筑和其他大型公共建筑能耗监测平台建设情况,详细阐述了我国能耗监测平台的建设背景及组成部分以及取得的成果和存在的问题,并提出了下一步工作的建议.     

厦门市公共建筑能耗影响因素与节能潜力分析

从建筑形态、围护结构、用能设备及能源管理的角度识别出14项客观因素和15项节能技术,对厦门市130栋公共建筑的能耗数据进行推论性统计分析.对14项客观因素进行一维组间方差分析,结果表明,对建筑能耗具有显著影响的因素有10项,其中7项属于设计环节的关键参数,3项属于运行阶段的影响因素.对15项节能改造技术进行独立样本T检验,结果表明,11项具有显著节能效果,其中9项属于用能设备,2项属于围护结构,建筑用能设备具有较大的节能潜力,且用能设备的节能效果优于围护结构.     

基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法

针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法(MOEA-PT)。全局搜索阶段根据Pareto支配关系将种群进行排序,依据临界层子集的排序等级执行相应的选择策略;局部调整阶段对种群中的个体进行微调,将新产生的个体与距离其最近的个体进行支配关系、分布性、收敛性的对比,替换较差的个体。分析了两个阶段对算法性能的影响,同时对引入局部调整策略后的种群进行了对比,结果表明局部调整策略能有效增强算法性能。通过对标准测试函数的求解,并与其他经典的多目标算法进行对比,验证了本文算法在收敛性和分布性等方面具有一定的优越性。     

基于多目标设计决策的城市形态与能耗相关性

提出了被动式能源街区概念,并建立了多要素关联作用下的城市形态与能耗研究框架.运用多目标设计决策(MDO),以上海气候条件下的3个模拟实验为例,揭示了由建筑类型、街区容量、使用模式等城市形态要素改变而引发的建筑能耗变化规律.最后,给出了被动式能源街区的城市空间形态优化设计策略.     

非线性规划多目标优化物流成本随机模型的研究

就整个物流链成本进行综合分析，试图建立一种效益与成本、服务质量均衡的多目标优化的物流成本模型，为物流企业实现优化管理提供决策手段．     

结构多目标模糊优化初探

将结构设计中的多目标优化和模糊优化结合起来,试图寻找一种处理这类问题的数学模型及求解的方法。     

一种基于ELECTRE法的多目标优化进化算法

将多目标属性决策方法中的ELECTRE法引入到多目标优化进化算法中,提出了一种新的多目标优化算法.采用辅助群体来存储进化过程中的非劣个体,并且采用与SPEA-Ⅱ相同的适应值分配策略来保证解的良好分布性.此外,构造出一种新的超序关系对个体进行排序,证明了该超序关系比Pareto优劣关系弱,利用此超序关系,能增强进化过程中的选择压,加快收敛速度.数据实验结果表明,该算法能很好地收敛到Pareto最优,有效地保持解的多样性.