高效计算时间最优轨迹的牛顿-共轭梯度增广拉格朗日方法

基于牛顿-共轭梯度(Newton-CG)增广拉格朗日算法, 给出了一种计算机数控(CNC)系统时间最优轨迹规划问题的高效求解方法. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个固定时间域的凸最优控制问题. 基于扩展极大值原理, 证明了弦误差与分轴加速度约束的时间最优轨迹具有bang-bang的约束结构. 基于控制向量参数化方法, 问题被转化为具有无穷维约束的半无穷规划问题. 通过构造拉格朗日函数, 约束优化问题转化为一系列无约束问题. 由于问题凸性, 故迭代求解采用高效的线搜索Newton-CG方法. 通过求解给定测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证了所提方法的有效性.     

基于动态规划的企业投资决策模型

为了保证企业投资决策最优的投资效果,企业应把投资决策过程分为多个阶段.建立了以获得利润最大化,同时把投资总风险控制在可承受范围内为目标的基本动态规划模型.该模型把一个多阶段的投资问题转化为多个单阶段的问题,从而求解整个投资阶段的最优决策问题就转化成求解一系列单个投资阶段中的最优问题.     

一类区间2次-线性双层规划的解法

针对上层目标函数含有区间系数的2次-线性双层规划问题,提出了区间2次-线性双层规划的最优值区间的定义,在此基础上把区间2次-线性双层规划模型转化为求解最好最优值和最差最优值的2个确定性模型,进而利用混合整数规划方法求解.最后给出数值算例验证该方法的有效性.     

应用最小费用流求解活动网络时间-费用模型

提出了利用最小费用流原理求解时间-费用优化模型的方法.应用对偶理论将费用-优化模型转换为适用于状态算法求解的最小费用流问题,采用互补松弛定理和状态算法推出了由对偶问题最优解求出原问题最优解的等式,以一个实例说明了利用上述方法求解时间-费用优化模型最优解的步骤.所提出的求解时间-费用优化模型的算法,提高了求解问题的效率,可用于大型工程网络的费用优化.     

使用MIP优化器求解p-median问题——以学校选址为例

通常采用启发式或元启发式算法求解区位问题.随计算机性能的大幅提升和整型规划(MIP)算法的持续改进,基于MIP优化器求解大规模区位问题模型已具有可行性.以有容量约束的县级市规模义务学校选址为例,构建p-median问题指派规划和一般整型规划模型,采用多个免费和商业优化器进行模型求解.案例测试表明:常见MIP优化器能高效地获得最优解或高质量可行解;与指派规划模型相比,构建p-median问题的一般整型规划模型更容易求解;商业MIP优化器明显优于开源软件.     

多集装箱码头内集卡调度方法

针对多集装箱码头内集卡调度问题设计一种新型调度方案.在满足码头集卡数量及经验需求情况下,综合考虑集卡的效率和集卡调运能耗,提出多目标混合整数规划模型,并采用匈牙利算法进行求解.通过算例分析,得出该模型下多目标函数的一组最优解,证明利用所建立的模型和算法可以在有效时间内快速找到最优的集卡调度方案,表明了该集卡调度方法的可行性.     

一种求解QoS路由问题的半定规划算法

QoS路由的主要问题是求源节点到目的节点满足QoS多个约束的优化问题。由于半定规划在求解组合优化问题和NP-完全问题时具有收敛速度快,迭代步数少等优点。本文基于QoS路由问题的线性整数规划网络模型,利用半定规划方法研究了时延约束的代价最小问题。把QoS路由的一般模型松弛为半定规划的标准形式,利用半定规划内点方法进行求解,然后利用随机扰动方法得到原问题的近似最优解.数值试验表明了算法的有效性。     

喷浆机械手时间最优与脉动最优轨迹规划

为提高喷浆机械手的作业效率,减小机械手的振动,基于三次样条函数插值法,提出一种用于机械手的最优轨迹规划方法,对喷浆机械手轨迹进行规划.采用加权系数法定义目标函数,同时考虑关节速度、加速度、脉动以及动作时间等约束条件,使机械手运动过程中的动作时间和脉动在某种程度上达到综合最优.采用序列二次规划算法求解最优运动的时间,规划出满足要求的最优轨迹.研究结果表明:采用此方法对喷浆机械手进行轨迹规划是合理的和有效的;该方法可以解决时间最优轨迹脉动较大和脉动最优轨迹动作时间过长的问题,为非线性约束条件下机械手时间与脉动综合最优轨迹规划问题提供了一种解决方案.     

模糊需求环境下多产品采购配额优化模型

建立了模糊需求和价格折扣并存条件下多产品采购配额分配问题的模糊多目标混合整数规划模型.针对该模型的特点,提出了如下求解策略,即借助于隶属度函数,首先将模型中的模糊目标和模糊约束条件清晰化;然后,通过最大最小算子,将该模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数线性规划问题;最后,采用两阶段算法求得问题的最优解.通过应用算例验证了模型的有效性和可行性.     

一维实用下料问题的一种解法

针对单一原材料的一维下料问题,建立了整数规划模型,然后将模型转化为求解最优下料方式问题;利用lingo进行编程,实现循环调用得到一维下料问题的局部最优解.结果显示,下料方式K=60,利用率为98.711%,同时满足时间约束.     

Improved Cross Entropy Algorithm for Steelmaking Continuous Casting Production Scheduling with Minimum Power Consumption

A matrix encoding scheme for the steelmaking continuous casting( SCC) production scheduling( SCCPS) problem and the corresponding decoding method are proposed. Based on it,a cross entropy( CE) method is adopted and an improved cross entropy( ICE) algorithm is proposed to solve the SCCPS problem to minimize total power consumption. To describe the distribution of the solution space of the CE method,a probability model is built and used to generate individuals by sampling and a probability updating mechanism is introduced to trace the promising samples. For the ICE algorithm,some samples are generated by the heuristic rules for the shortest makespan due to the relation between the makespan and the total power consumption,which can reduce the search space greatly. The optimal sample in each iteration is retained through a retention mechanism to ensure that the historical optimal sample is not lost so as to improve the efficiency and global convergence. A local search procedure is carried out on a part of better samples so as to improve the local exploitation capability of the ICE algorithm and get a better result. The parameter setting is investigated by the Taguchi method of design-of-experiment. A number of simulation experiments are implemented to validate the effectiveness of the ICE algorithm in solving the SCCPS problem and also the superiority of the ICE algorithm is verified through the comparison with the standard cross entropy( SCE) algorithm.     

水火联合电力系统的优化调度

本文研究大系统分解协调法用于大型水火电力系统的短期经济调度。算法采用实用的系统数学模型，考虑了水电厂上、下游水位的变化，梯级水电厂间的水流时间延迟和电网的输电损失等。并用对偶分解法得到多级的计算结构。文中讨论了各级采用的计算方法，介绍了枯水期水电厂多次停机时问题的解法。用本法编制了一个肩梯级水电厂的大型电力系统优化调度程序，目前已被国内一大型电力系统所采用。     

配电网多目标无功优化方法研究与应用

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划.它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优.文章在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种优化方法,并结合一配电网实例利用PowerStation软件的优化潮流程序加以实现.计算结果表明,这种多目标无功优化方法及应用软件有利于提高配电网的无功优化水平.     

基于辅助问题原理及内点法的分区并行最优潮流算法

针对大电网在最优化问题计算中存在计算时间长、矩阵维数高等问题，按照电力系统的实际地理分布，在某些联络线处将整个电网分解为多个相对独立的子系统，子系统问通过边界节点产生的约束条件进行协调，建立了一个基于辅助问题原理（APP）的多分区并行最优潮流计算模型．应用APP方法，将大电网最优潮流问题转化为多个规模相对较小子系统的并行协调优化问题，在每个子系统中采用跟踪中心轨迹内点法求解子系统的优化问题．测试算例的计算结果表明，该算法减少了整个问题的矩阵维数，降低了问题的求解难度，具有较强的收敛性、快速性和实用性．     

基于集中式MIMO雷达的多目标跟踪功率分配优化算法

针对集中式MIMO雷达对多个运动目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率分配方法。首先给出了多个运动目标定位误差的后验克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行优化,从而将雷达功率分配转化为求解凸优化问题;然后,运用SDP算法对该凸优化问题进行处理,将其转化为SDP问题并求解,从而实现对雷达功率的优化分配;最后,通过仿真验证了算法的有效性。结果表明,与功率平均分配和一种基于最大信噪比的贪婪算法相比,该功率优化分配方法能明显提高目标跟踪精度。     

机组有功功率优化分配

通过一个两端供电网的示例,讨论发电机组间有功功率优化分配的问题。由网络分解、等耗量微增率准则来计算机组间的有功功率分配。并通过机组有功功率最优分配与平均分配的对比,得出有功功率最优分配可以节约一次能源消耗。     

基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率预测

为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率组合预测方法。首先,提出了一种综合相关性分析模型,结合多种特征选择方法对多维气象特征实现综合评价,准确筛选与风电功率相关性较高的气象特征,提高预测精度。其次,针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,互补集合经验模型模态分解)存在的分解分量过多,模态混叠程度加剧的问题,提出了SECEEMD分解算法,在降低分量数量,降低模态混叠程度的同时,提高模型的训练速度。然后,分别建立NWP-LSTM和SECEEMD-BP预测模型,并通过贝叶斯优化算法优化长短期记忆神经网络和BP神经网络结构;最后,通过改进熵权法寻找到最优权重组合进行加权组合。实验以内蒙古某风电场的风电功率数据和气象数据为实验数据,经验证,本文所提预测模型,能较大程度提高预测精度,相较于一般预测模型,R2-Score分别提高了4%和0.6%,MAE分别降低了44%和1.1%,证明本文所提风电功率预测方法具有更高的预测精度和更快的训练速度,更加适合进行风电功率预测。     

面向维汉神经机器翻译的双向重排序模型分析

在维吾尔语到汉语等低资源语料库上, 神经机器翻译的拟合训练容易陷入局部最优解, 导致单一模型的翻译结果可能不是全局最优解。针对此问题, 通过集成策略, 有效整合多个模型预测的概率分布, 将多个翻译模型作为一个整体; 同时采用基于交叉熵的重排序方法, 将具有相反解码方向的翻译模型相结合, 最终选出综合得分最高的候选翻译作为输出。在CWMT2015维汉平行语料上的实验结果表明, 与单一的Transformer模型相比, 改进后的方法提升4.82个BLEU值。     

约束DC优化的双束法及对偶问题

针对带有凸不等式约束的非光滑DC优化问题,提出了一种基于罚函数的凸约束DC优化问题双束法,同时也刻画了双束法子问题的对偶问题;首先,利用L_1精确罚技巧把凸约束DC优化问题转化成无约束DC优化问题,便于直接对目标函数进行DC分解,然后分别建立了增广目标函数DC分量的凸分段线性近似模型,最后利用Lagrange函数得到了原问题和对偶问题最优解之间的等价关系,说明了利用对偶问题求解搜索方向的可行性和有效性。     

对角加边模型无功优化分解算法

将电力系统按照一定的规则进行分区,通过引入虚拟节点构成各区域之间的边界网络,并采用内嵌离散惩罚的非线性原对偶内点法求解,最终所形成的线性修正方程组的系数矩阵具有对角加边的结构。据此结合矩阵的LDU分解提出一种分解方法实现快速地寻找全系统近似最优离散解。以IEEE118节点试验系统作为算例,通过对集中优化方法和分解方法进行了比较分析来验证所提方法的有效性。