全能流视角下的城市能源规划方法

基于图论思想,提出了一种可较好地解决多源多汇多路径的城市能源系统的规划方法。建立了汉密尔顿有向图来描述城市能源网络供需间的能量流动过程,构建了以节点、路径、网络平衡为要素的通用模型,以矩阵的形式表示能源网络的节点性能和拓扑结构。并且将能流路径所对应的权重作为目标函数,分析比较不同路径匹配的系统性能。之后,利用此方法对联产系统的节能情景进行评估,对不同情景下联产系统的路径匹配特性进行说明。其结论可为城区建设和旧城改造过程中的分布式能源系统推广和城市能源系统规划提供参考。     

用约束正负定式几何规划迭代法进行普通螺栓组联接的优化设计

本文用约束正负定式几何规划迭代法对普通螺栓组联接进行了优化设计，结果表明：该法与其它优化方法比较，可降低问题的困难度，该法是求解广义的几何规划问题的一种行之有效的方法。     

基于蚁群优化算法的旋转货架拣选路径规划

针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统给出了数学模型,提出了一种改进的蚁群优化算法,用于解决货物拣选路径规划问题。该方法能够在全局内快速找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。仿真结果说明,该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题,提高了自动存储作业效率。     

一类转库问题流向优化问题的模型与解法

转库是大型企业物流管理工作中的重要环节·针对企业决策支持系统的子系统转库作业日计划问题进行了分析,为一类转库流向问题建立了优化模型具有特殊约束0-1整数线性规划问题(0-1ILP)·分析了具体问题的性质·为求解这类NP-难问题,给出了一种在实际中行之有效的求解问题的算法降维替换算法·以SAS语言为环境,用实际问题作为计算算例,对这种算法的优点进行了总结:该算法在实际应用中是切实可行的,在时间上是节约的,尤其适合于大规模的问题     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

CPN-TOOLS在装备维修规划中的应用研究

有色petri网(CPN)理论是对离散事件动态系统(DEDS)进行建模的有利工具,针对装备维修保障系统的特点,将CPN理论引入装备维修保障系统的建模与仿真,应用CPN对该系统进行建模,并利用CPN—TOOLS对模型进行仿真,针对一个假定条件提出了维修人员方案的合理配置。     

形状误差的动态评定：逐次逼近规划方法的应用

本文讨论形状误差最小包容区域的判别方法。根据逐次逼近规则评定理论,将传统的静态评定方法发展为动态评定方法,给出形状误差最小条件的统一判别准则和计算设计方法。并以直线度误差评定为例,较为详细地介绍了欠逼近规划方法在形状误差中的应用,从而实现计算机的智能判别和仲裁。     

面向产品投产比例的多Hoist调度研究

在电镀生产线上,多种不同类型的工件往往按照一定的比例关系组织生产,以应对多样化的订单需求,缩短订单交付周期,而为了克服由运输设备造成的生产瓶颈,加工设备之间的工件转运作业多采用数个自动化的Hoist(行车)来完成。针对面向产品投产比例的多Hoist调度问题,采用启发式策略实现多个不同类型工件在并行工作站上的分配,同时考虑工件加工时间窗口约束、工作站的使用能力约束以及Hoist无碰撞约束,构建了解决此类问题的混合整数规划模型。最后,以某印刷电路板制造企业的全板电镀生产实例验证了所建数学模型的实际应用价值。     

不确定性环境下可再生能源系统新优化模型

为发挥可再生能源在能源-经济-环境可持续发展中的积极效应,本文研究了多态不确定性环境下跨地区、跨品种、跨部门的可再生能源动态规划问题。利用满意度方法处理太阳能和风能可利用量等随机变量,利用可能度方法处理能源供应成本、需求量等区间数,再结合0-1整数规划,得到使系统成本最小的新优化模型。最后的算例说明使用的综合方法是有效合理的。     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.