基于二维调度图的双库联合供水调度规则研究

针对双库库群联合供水调度问题,提出了一种基于二维水库调度图的水库群联合供水优化调度方法.二维水库调度图在由表示双库系统中各水库蓄水量的2条坐标轴与时间轴构成的三维坐标系下充分考虑每个水库蓄水量,在此基础上确定水库群的联合供水决策,并采用粒子群优化算法对调度图关键控制点位置进行优化.碧流河、英那河水库群的调度实验表明：二...     

供水库群的聚合分解协调模型

针对供水库群联合调度的多水源多用户水资源配置问题,选择供水过程均匀为系统目标函数,基于大系统聚合分解理论,设计了一种对供水水库群聚合分解协调的算法.在此基础上,为了充分发挥库群的联合调度能力,使库群的调度过程具有可控性,提出了一种基于优先度的调度方案.与经典的分解协调法相比,聚合分解协调法具有较强的实用性.     

基于目标蓄水量的限制供水规则模型研究

就如何确定最优的限制供水启动标准、停止条件以及限制供水量这三个限制供水规则研究的核心问题,建立了一种新的基于目标蓄水量的限制供水规则模型,该模型由两时段模型和目标蓄水量模拟优化模型构成,前者在给定的各时段目标蓄水量条件下求解限制供水规则,后者以解得的限制供水规则为基础优化各时段目标蓄水量.从理论上给出了考虑约束条件的限制供水规则解析表达式,同时采用主-从种群混合进化的粒子群算法对模型进行求解.在徐家河水库调度实例中,将模型与动态规划、标准运行策略和调度图方法调度结果进行了对比,结果表明了新模型的合理性及有效性.     

基于双启动标准的限制供水解析规则

建立了一种基于双启动标准的限制供水解析规则.新规则由3个子规则组成,并考虑了未来潜在缺水量与当前可利用水量的关系.首先通过时段初蓄水量与时段末两级目标蓄水量的关系决定潜在缺水量,从而确定调用何种子规则;然后在每个子规则中,根据当前可利用水量决定是否启动限制供水.从理论上给出了新规则的解析表达式,同时采用主-从种群混合进化的粒子群算法优化规则参数.徐家河水库供水调度的实例研究表明:新规则具有一定的合理性和有效性,结果明显优于标准运行策略、调度图以及常规连续型限制供水规则.     

基于改进PSO算法的跨流域水库群联合调度图优化

针对跨流域水库群优化调度具有高维非线性和动态性的特点,提出一种改进粒子群优化算法用于跨流域水库群引(调)水与供水联合调度图的求解.该算法针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优且进化后期收敛速度慢的缺陷,引入交叉和变异策略、模拟退火策略和反射边界策略,以增加种群的多样性并提高算法的进化速度和全局搜索能力.数值测试证明了该算法用于求解高维复杂优化问题的有效性,实例研究也表明该算法提高了整个系统的供水与引水效益,是一种优化复杂水库群联合调度高效实用的方法.     

深圳市水资源系统优化调度模型研究

介绍了深圳市供水水源网络系统的特点和结构，并以深圳市水资源系统优化调度为背景，提出了一种大系统多目标背景分解方法；建立了水库群优化调度、水资源优化分配等数学模型，并根据各层次数学模型的不同特点给出不同的求解方法；探索了反应用户重要性差异的多用户聚集与解集方法；利用建立的模型系统，进行深圳市水资源系统优化配置研究，取得合理的计算结果。     

基于LCS的水库供水规则分类系统

建立了基于遗传学习分类器系统(LCS)的水库供水规则分类系统,通过信任分配(桶链算法,BBA)与规则发现(遗传算法,GA)机制进行学习,提取水库供水调度规则.实例研究得到学习样本识别率接近95%,检验样本识别率为85%.进一步从调度规则的合理性、学习样本对规则集的影响以及该分类系统与人工神经网络对规则提取结果的比较这3个方面分析了系统提取规则的性能与行为.研究表明,利用该分类系统提取水库供水调度规则是可行且有效的.     

考虑水质的水资源调配模型及其解法

针对水库群-河网系统中水量水质的联合调配问题,以水库群联合调度的大系统分解-协调模型为基础,综合考虑河网环境需水和供水水质的不同要求,建立了水库群-河网水资源联合调配模型.通过水质模型计算河网达到不同目标功能水质的需水量,将该需水量作为用水需求反馈给水库群系统进行水量水质协调优化.水质模型求解采用非线性迎风差分格式,水库群-河网模型迭代求解采用大系统分解-协调对偶迭代技术.应用结果表明,所建模型及其求解方法可行有效,并已成为区域水量水质联合调配的重要技术基础.     

基于协同进化遗传算法的水库群供水优化调度研究

针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。     

分区优化控制在水库群优化调度中的应用

以长江中上游15座骨干水库组成的大规模混联水库群联合发电优化调度问题作为研究对象,提出一种新的优化控制方法,其思路是:从流域梯级大规模电站群整体优化角度出发,以总发电量最大为目标建立大规模水库群分区优化调度模型,根据电站所属流域相对位置以及其水力补偿关系进行虚拟分区,以控制区内电站群子系统为对象进行分区优化控制;在此基础上,采用约束廊道法有效解决长期发电优化调度问题中的多约束耦合问题.将该方法应用到长江中上游大规模混联水库群联合发电优化调度问题的求解中,结果表明:所提出的方法求解精度高、时效性好,具有较强的工程实用性,为求解高维、复杂梯级水库群优化调度问题提供了一种新思路.     

基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型

提出基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型，以满足梯级水库群的蓄水、发电目标.对蓄水时期水库群的径流监测信号时间序列作集合经验模态分解，获得含有各尺度局部细节特征的IMF及剩余分量，基于能量熵理论完成各分量的重构，将重构结果作为最小二乘支持向量机的输入，利用粒子群算法优化预测模型参数，实现梯级水库群径流精准预测.依据径流预测结果，构建以发电量最高、蓄满率最大、弃水量最低作为优化目标，并满足蓄水量、泄水量、出力、水量平衡、关联方程约束的水电调度模型，实现水库群蓄水时期梯级水电调度优化.实验结果表明：该模型可实现径流监测信号时间序列的分解与重构，径流预测误差在[0.09,5.2]区间；优化调度后，梯级水库群的发电量提升了3.66%，弃水量降低了27.91%，蓄满率增大了1.85%.     

清江梯级水库群联合优化调度图研究

针对清江梯级水库群中长期调度问题,根据最优凋度结果确定了调度图的型式,引入了可能出力的概念,对水库群进行聚合,建立梯级总出力与梯级可能出力之间的关系.然后根据总出力是否为保证出力进行决策分解,由此采用一连串的二维水库调度图来描述水库群的联合调度规则.基于模拟调度.建立了优化模型,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行优化计算,得到较好的联合优化调度图.模拟计算表明:对于1951～2005年实测径流系列,若采用梯级水库群联合优化调度图较常规调度方案年均发电量增幅可达2.62%;对于两种随机模拟方法生成的水文径流系列,若采用梯级水库群联合优化调度图,年均发电量可分别提高1.77%和2.52%,理论上经济效益显著.     

一种求解产品设计项目调度问题的启发式方法

针对产品设计项目(product design project,PDP)调度问题,考虑任务工期的随机性特点和任务的返工可能性,扩展了传统的优先规则计算方法.提出了一种启发式调度方法,采用扩展优先规则和随机串行调度生成方案,以项目交付期最小为目标构造调度方案.通过抽样得来的随机工期向量获得近优调度策略.在不同工期可变幅度下对方法进行测试,实验结果验证了该方法的有效性,并显示在任务工期的不确定程度和任务返工可能性较大时,采用随机调度方法解决PDP的调度问题可以获得更高质量的调度方案.     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

基于轨迹映射模型的天车多目标调度方法

为有效解决生产过程中的多天车调度问题,在统筹考虑天车任务初始态和时空约束等特征的基础上,提出一种全新的天车轨迹映射模型.结合传统差分进化方法,将库位分配规则和天车分配算法融合到调度算法的每一次迭代过程中以指导算法寻优.以最小化入库订单延迟成本和最小化出库订单等待成本作为评价指标,设计仿真试验并与经典多目标优化算法进行对比,验证了算法是有效可行的,进一步的数值试验表明了合理的调度规则可以有效提高天车调度性能.     

分散复杂多水源原水系统一级优化调度

珠海市汛期降雨充沛,水库集雨面积大,且各水库均是自流供水,合理分配各水库供水量,有效地利用降雨大这一有利条件是珠海水司汛期调度的一大重点.针对珠海市分散复杂多水源原水系统河库并存、库库连通和汛期多雨水的特点,建立了以取水泵站能耗最小、水库运行末水位偏离水库控制水位最小为目标的一级优化调度模型,通过遗传算法对模型进行求解,结果显示优化后的调度方案在满足实际调度需求的前提下,节能优势明显,而此模型的建立,也为分散复杂多水源原水系统的一级优化调度提供了一种新的思路.     

水电站群随机优化调度方法的研究

本文应用大系统随机控制理论,提出了面临时段有径流预报且预报可信度高,和无径流预报或预报可信度差时,水电站群长期优化调度随机递阶控制方法。它不仅可同时考虑水电站群入库径流、水库蓄放水序列间的时空随机相关,避免了“维数灾”,而且给出了简单易行的水库群最优放水决策规则,以便对水电站水库群调度实现计算机控制。算例表明,该法是解决入库径流、水库蓄放水时空随机相关多目标多水库非线性优化调度问题的一条新途径。     

基于离散粒子群的SDN动态流调度算法

针对数据中心网络中流量路径分配不合理、易导致大流冲突的问题,提出一种基于离散粒子群的软件定义网络(SDN)流量调度算法.该算法重定义粒子群内部的寻解过程,以最优化网络性能为目标,动态地为数据中心的流量分配最优路径,以减少大流量冲突;并引入Metropolis设计多元化最优调度方案,确保数据中心流量的合理调度.与其他流量调度算法进行对比验证的实验结果表明,该算法提升了网络质量,降低了大流时延,实现了更好的负载均衡.     

面向炼钢厂多机多任务天车调度的仿真方法

天车调度对于炼钢厂车间中各生产工位间物流的衔接、顺行以及整个企业生产节奏的调控具有重要意义,且同时受到时间、空间约束以及生产计划等的限制,是典型的多机多任务约束问题。为此,建立了一种时空约束下基于规则演化的仿真模型,以优先保证炼钢-连铸生产作业任务的完成为目标,合理安排多任务在车间作业跨中多台天车上的分配,并考虑多任务之间的时间约束和多台天车之间的空间约束问题,设计基于任务分配规则、冲突处理规则、任务结束规则的仿真模型运行规则用于控制天车执行任务的运行过程。该方法可避免对调度问题进行理论求解的困难,通过对某炼钢厂炼钢-连铸生产作业计划的离线模拟测试表明:能够避免天车运行过程中的时间空间冲突,以获得合理的天车运行调度方案,为生产调度提供指导。