MATPOWER在电力系统最优潮流实时电价中的应用

根据实时电价理论,结合实时电价与最优潮流之间的内在联系,运用MATPOWER计算最优潮流、求解实时电价,并通过对IEEE14节点的范例进行计算,结果证明该方法效果最佳。     

机会约束下风险证券的期望收益率的切点组合(简报)

在现实生活中决策者进行投资决策时,有时要求风险证券的实际收益率比某一期望收益率要大,以该目标为导向制定相应的最优策略.考虑到所做决策在不利情况下可能不满足约束条件,故允许所做决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信水平,该方法由Charnes和Cooper提出,被称为机会约束规划.本文讨论证券组合的机会约束问题.     

气压和温度自动检定系统的研制

文章介绍了一种气压和温度自检定系统,用于检定空盒气压表和空盒气压计等气象仪表。系统采用PID控制方式对气压和温度两个变量进行多点控制,应用表明整个系统控制稳定,控制精度高,且在测点变化时具有良好的跟踪性能,能在短时间内消除静差。系统参数和控制参数可调整,整个检定过程可以自动进行;检定记录可以自动报表,合格仪表可以打印检定证书。     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

二阶抛物问题的扩展混合元方法

对二阶抛物问题提出了一种新的混合元方法一扩展混合元方法．该方法能同时逼近未知函数、未知函数的梯度和流体的流量，较好地模拟了带有混合型边界条件的二阶抛物问题．通过数值分析进一步证明了未知函数、未知函数的梯度和流体的流量的最优L^2-误差估计。     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

建筑工程质量的多目标量化评价方法

依据建筑工程质量综合评价指标体系,利用层次分析法、最小二乘法和属性数学等方法,建立了综合评价模型,对建筑工程质量进行多目标综合量化评价.最后用实例验证了模型和方法的可行性.     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

Dn-最优确切设计的改进单纯形构造法及其在焊接工艺中的应用

详细地研究了Dn 最优确切设计的数值构造法以及对称算法理论,对Evans的单纯形搜索来构造D 最优设计的方法进行了改进·应用改进的Fibonacci技巧来求新增设计点并引入负测度,采取双循环多点迭代的方法来构造多分量对数项混料模型的Dn 最优确切设计,提出了Dn 最优确切设计的改进单纯形构造法;并运用此新方法构造了多分量对数项混料模型的Dn 最优确切设计·将构造出的Dn 最优确切设计,应用在焊接工艺的配料比中,得到较好的预测与回归效果·从而有力地证明了该算法的有效性及Dn 最优确切设计的实际应用价值·