基于MOPSO的石墨烯/磁性粒子混合填充多层吸波材料优化设计

本文研究了基于多目标粒子群算法(MOPSO)的石墨烯/磁性粒子混合填充多层吸波材料的优化设计.首先,基于电磁场理论推导了多层吸波材料的反射系数,并定义了兼顾宽频带、宽角度和极化无关特性的吸波性能以及磁性粒子填充量这两个相互矛盾的子目标的表达式.进而,以石墨烯纳米片(GNS)/片状羰基铁颗粒(FCI)混合填充吸波材料为例...     

用于管道煤粉流量测量的文丘里管型设计及优化

为准确测量电站管道煤粉流量,设计了一种基于文丘里(V en turi)法的煤粉流量计。首先采用气固两相流数值模拟的方法,研究不同管型参数对文丘里法测量管道煤粉流量的影响,发现管型参数是影响稀相气固两相流测量结果的关键因素,并由此提出了文丘里管型设计的优化原则。然后从提高测量精度和保证测量稳定性2方面出发,对文丘里流量计进行了设计优化,获得了3种文丘里管的管型参数,可为管道煤粉流量测量的试验研究提供参考。     

Fuzzy Economic Order Quantity Inventory Models Without Backordering

In economic order quantity models without backordering, both the stock cost of each unit quantity and the order cost of each cycle are characterized as independent fuzzy variables rather than fuzzy numbers as in previous studies. Based on an expected value criterion or a credibility criterion, a fuzzy expected value model and a fuzzy dependent chance programming (DCP) model are constructed. The purpose of the fuzzy expected value model is to find the optimal order quantity such that the fuzzy expected value of the total cost is minimal. The fuzzy DCP model is used to find the optimal order quantity for maximizing the credibility of an event such that the total cost in the planning periods does not exceed a certain budget level. Fuzzy simulations are designed to calculate the expected value of the fuzzy objective function and the credibility of each fuzzy event. A particle swarm optimization (PSO) algorithm based on a fuzzy simulation is designed, by integrating the fuzzy simulation and the PSO algorithm. Finally, a numerical example is given to illustrate the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

基于熵权-TOPSIS的多能互补联供系统优化配置研究

基于农村居民用能需求,研究生物质能、太阳能及空气能互补的分布式供能系统的最优容量配置．选取环境、能耗与经济三方面评价指标最大值为多目标优化函数,内燃机、厌氧发酵罐、光伏系统和空气源热泵的容量为决策变量,采用改进的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),利用熵权-优劣解距离(TOPSIS)法求解系统最佳容量配置．多目标优化结果表明,随着种群数和繁衍次数的增多,结果越具有优势;当环境、热力和经济权重取值相同时,最优配置方案下系统的综合性能指标由优化前48.4%增至优化后53.0%,二氧化碳减排率由103.25%增至108.43%,一次能源节约率由12.74%增至32.79%,费用年值节省率由29.34%减至17.89%.     

基于DQN的机场地服人员动态排班研究

针对在繁忙机场的地面服务人员动态排班问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的排班方法．首先以最大化任务执行率和最小化员工工作时间作为目标,建立了优化模型;然后根据目标提出了两种不同的排班方法,进而采用DQN算法,根据生成的航班动态数据,提取6个状态特征作为网络的输入,并拟定合适的奖励机制,使得训练后的模型能够动态地选择最好的分配方法,最终对模型进行求解．将该方法应用在连续7 d的实际排班中,实验结果表明：与人工排班结果相比,该方法平均每天的任务完成数增加了0.43个,员工的总工作时长减少了53 min,DQN的排班结果具有明显优势,提高了机场地面服务的工作效率．     

混合细菌觅食算法求解无人艇路径规划问题

针对细菌觅食优化算法(BFO)解决水面无人艇路径规划存在的易于陷入局部最优的问题,提出了一种混合模拟退火机制的BFO算法．该算法保留BFO算法的三层嵌套结构,将模拟退火机制引入到BFO算法的迁移操作中,计算更新前后的迁移个体的适值度,并以Metropolis准则接受新解,使BFO算法能更好地从局部极值中跳出．按驱动形式对动态障碍物进行分类,并结合COLREGS规则设计水面无人艇产生对遇、交叉和追越三种情况的避碰策略．仿真结果表明：提出的算法收敛速度快、求解质量高,不仅可以成功地避让静态障碍物,还能高效地规划局部路径．     

基于迁移学习的双层单目标优化算法

提出一种基于迁移学习的双层优化算法(BLOA-TF)来求解双层单目标优化问题(BLSOPs),该算法融合了机器学习领域的迁移学习思想．首先,通过聚类算法挑选出有代表的个体进行下层优化,将获得的下层优化信息使用归档集记录;然后,将归档集记录的下层优化信息迁移给其他相近未经下层优化的个体,以此加速整个优化过程,并有效减少计算开销;最后,将所提出的算法与通常基于嵌套的双层优化算法在12个标准测试问题上进行比较,实验结果证明了所提算法用于处理双层单目标优化问题的有效性．     

水库(群)随机优化调度研究进展与展望

水库(群)随机优化调度是防洪减灾和实现水能资源高效利用的有效方法,通过考虑来水的不确定性显著提高调度决策的实际指导效果,增强综合效益．梳理了水库(群)随机优化调度的相关概念及其与调度规则函数之间的关系,以显随机优化、隐随机优化和参数模拟优化三种方法为分类依据,综述了国内外水库(群)随机优化调度方法研究的发展历程．针对该领域存在的问题与不足,未来研究应重点关注提升水文预报水平、增加调度规则提取方法准确度、提高参数优化模型计算效率、克服随机动态规划维数灾问题与多维径流转移概率求解问题等方面,为进一步提高随机优化调度水平提供参考．     

多类目标样片BRDF三维统计建模及优化

在Torrence-Sparrow模型的基础上,修正和简化了五参数模型,对多类目标样片双站多角度双向反射分布函数(BRDF)测量数据进行了拟合,在二维情况下与五参数模型进行了比较,两者均与实验数据吻合,表明了五参数模型良好的适应性,能够对不同粗糙度,不同光学特性的材料进行拟合.优化过程采用遗传算法与退火算法相结合,具有把握全局和较快收敛速度的特点,对于问题的解决起到了关键作用.五参数模型是三维空间模型,通过对某些样片的多组多角度双站三维实验数据进行的拟合充分利用了三维空间信息,建立了BRDF空间分布图,进而获得粗糙表面的更多光散射信息.     

太阳能风能互补储能发电系统容量优化算法

随着互补型储能发电系统日益普及,其覆盖范围也不断扩大,但容量优化技术仍处于单一能源阶段。为此,针对太阳能风能互补储能发电系统,设计了一种容量优化算法。通过分析发电系统的电能输出情况,获得其年产出与供应状态,然后根据电能均衡准则构建容量优化目标及约束条件。然后结合差分进化算法进行变异、交叉和选择等操作,再通过粒子群算法更新方位与速度,二者结合取得亲体与群体的当前最优解,经迭代循环实现储能系统容量优化。经实验研究分析,并通过对组件配置量、负荷缺电率等数据发现,该算法在大幅提升经济效益的同时,确保了供电可靠性,表明该算法具有显著的优化优越性与较大的试运行潜力。