浅析配电网络重构模型及基本理论

配电系统的网络重构是影响其可靠性的重要因素。合理的接线方式能减少故障停电时间以及预安排停电时间,提高可靠性。同时还可将电力网络的总损耗值大大降低。然而,配网重构是一个NP难的组合优化问题,穷举易造成组合爆炸。因此,人们采用了各种近似技术和启发式算法,以及随机优化方法。TS算法是一种新兴的现代启发式寻优技术,适合于求解组合优化问题,并能以很大的概率跳出局部最优解。本文介绍了配电网络重构的相关知识,并尝试将TS算法用于求解配网重构问题。     

毫微微小区中一种基于分组的资源分配方法

为有效解决毫微微小区间（Femtocell）干扰,采用分布式方式对毫微微小区进行资源管理。首先,对毫微微接入点（FAPs）进行分组。基于Lingo数学建模的思想,提出了一种解决分组优化问题的算法。该算法在使用分支定界算法寻找最优解的同时,通过建立单纯形表剪去偏离最优解方向的分支;其次,每组选择一个簇头为本组内FAPs分配资源,为此,提出了新的子信道分配方法,该方法根据干扰指示矩阵修正子信道分配的情况。仿真结果表明：和其他算法相比,提出的算法不仅能找到分组优化问题的最优解,并且效率更高;另外,提出的资源分配算法不仅减小了用户间干扰,而且提高了户间速率公平。     

基于新型的蚁群算法在路径安排的研究

蚁群优化算法作为一种新型的启发式算法,在解决组合优化问题如旅行商问题,中可以得到较好的次优解而备受重视,但蚁群算法的运算过程由于受各种参数设置以及信息素更新方式的影响,存在着早熟收敛,容易陷入局部最优的现象。本文在这方面应用蚁群系统来进行尝试解决,并将其应用到邮递员的路径安排中进行实证检验。     

武器目标分配决策的粒子群优化算法探讨——基于多层防御模式下

武器目标分配(WTA)是军事运筹学中经典的NP完全问题,迄今为止未找到求精确解的多项式时间算法。针对武器数量、布防空间、运行维护成本以及人力资源等多约束下的多层防御WTA问题,采用粒子群优化(PSO)算法求解。给出了PSO算法实现方案,通过一个算例评估该算法的性能。结果表明,该算法能给出高质量的近似最优解,对求解WTA问题是有效的,且该算法具有较高的鲁棒性和计算效率。     

一种LAMBDA整周模糊度解算正确性的评估算法

针对基于经典假设检验理论的模糊度正确性评估算法的缺陷，提出了一种依据概率指标的LAMBDA（Least Square Ambiguity Decorrelation Adjustment）整周模糊度解算的正确性评估算法。该算法能够有效解决实时动态差分定位中模糊度解算值的可信度问题，降低系统完好性风险。通过对跑车实验中GPS差分定位数据的直接处理及引入多径误差后处理，该评估算法可以在置信水平为99.5%的条件下实时有效地评估模糊度解算值的正确性。     

一种测控数传一体化站网资源调度算法

站网资源调度主要解决如何合理有效地为卫星任务需求分配地面站资源及资源使用时间的问题。首先，根据测控数传一体化站网资源使用需求，分析了站网资源调度的工作模式和约束条件，为站网资源调度问题建立了约束满足模型；然后，针对该模型设计了一种卫星过境弧段序列驱动的启发式站网资源调度算法，并为启发式算法与遗传算法组合使用而设计了相应的邻域交换方法；最后，根据实际的应用需求，通过仿真对比验证了算法的有效性。仿真结果显示，在典型调度场景下，所提的组合式算法调度成功率较启发式算法平均提高了22.3%。     

物流配送中心选址模型及其算法分析

随着国民经济的发展,物流业越来越受到重视。在大力发展物流业的同时面临的一个共同的问题是:配送中心如何进行合理选址。文章提出,较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心进行汇集、中转、分发直至输送到需求点的全过程的效益最好。因此,配送中心如何选址是一个重要问题,且需要一个系统性、全局性的安排。文章根据配送中心选址问题的特点和所应满足的条件,以运输成本最低为约束条件,构造选址问题数学模型,并通过启发式算法得出选址模型最优解,求得工厂对各物流配送中心配送能力和物流配送中心对需求点配送能力的最佳配送方案。实证研究表明,该模型是正确的,可有效解决物流系统分析和设计中的配送中心选址问题,优化物流系统,促使物流系统有效运作,提高企业经济效益,真正实现物流"第三利润源泉"的功能。     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

运输调度问题在理论和实践方面都是一个难题。粒子群算法是一种可以解决复杂组合优化问题的有效求解算法。提出了改变惯性权重的粒子群算法,并应用该方法用于求解典型的运输调度问题,结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的结果,而且减少运算时间。     

露天铁矿生产的优化模型

多目标非线性规划通常是不好解决的.在此建立了连续的多目标非线性规划并向单目标线性整数规划的转化,在lindo不能求最优解的情况下退而求其次,将一个规划转化为两个规划,通过分析结合两个规划的最优解得到一组满足所有条件的近似最小总运量解和通过将规划问题转化为排序问题得到最大产量解.     

多波束宽带卫星广播系统的自适应功率分配

随着互联网和宽带通信需求的不断增长，未来的多波束宽带卫星系统将主要工作在Ka频段或更高频段，在这些高频段下，时变的天气和降雨是影响系统性能的主要因素。针对这一问题，提出了基于公平性指标的启发式多波束动态功率分配方法，并采用了波束用户分群方法降低算法的计算复杂度，从而能实现系统性能和复杂性之间的交换。仿真结果表明，相比于传统的静态功率分配算法，提出的算法可以在雨衰环境下服务更多的用户，实现更高的功率效率；另一方面，算法也明显提高了系统资源分配的公平性。     

基于蜜源优化策略的频率分配方法

为解决频率分配问题，提出了一种基于蜜源优化的频率分配方法。首先提出了评估干扰程度的计算方法，对传统人工蜂群算法的引领蜂搜索行为进行改进，并重新设计跟随蜂搜索行为，增加选择性变异操作，以达到增加蜜源多样性以及降低陷入局部最优解可能性的目的。仿真结果表明，所提算法在搜索效率和稳定性上具有明显优势，能够在有效时间内找到满足频率距离约束的频率分配方案。     

两阶段启发式算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

对带时间窗约束的物流配送车辆路径问题，构造了一种两阶段启发式算法。算法第一阶段采用k-means算法将客户泶类分群，算法第二阶段对每一客户子类采用禁忌搜索算法优化车辆路径。仿真实验结果表明，该算法是有效的。     

改进的模拟退火算法在拼车（箱）中的应用

以实例数据结果表明,在模拟退火算法中增加记忆功能是可行的,尤其在问题规模较大又不增加运行时间成本的情况下,这种算法能保证已经出现过的最优解不被漏掉,其效果很明显。应用改进的模拟退火算法解决《拼车》中《一对多》模型,可以达到了最优的匹配及线路设计,能比较有效的解决装车（箱）问题。     

同步卫星转发器二维时频资源蚁群调度算法

针对地球同步卫星转发器多任务时频资源调度问题，考虑任务执行时间和占用带宽需求，建立了以卫星系统总收益为目标的多约束规划模型，提出了基于任务频率时间窗口更新的蚁群调度算法。该算法综合考虑了任务优先级和时间灵活度，以增强蚁群在状态转移规则下的搜索能力；同时设计了虚拟任务、伪随机状态转移规则和信息素参数，保证算法向最优解逐步收敛。实例仿真表明，该算法相对于传统蚁群算法、遗传算法和启发式算法，在算法结果、寻优能力和稳定性方面具有显著优势。     

基于贪心算法的货运公司车辆调度及货物装载问题的解决

货运公司在运输货物时，由于货物大小、重量不一样，为了降低货物损失，必须按照一定顺序摆放；而位于路线不同点上的公司对货物种类、数量的需求有差异。为了实现货运公司的利润最大化以及客户需求被很好的满足，必须合理安排车辆以及车上所载货物，争取用最少车辆满足客户的需求。本文使用贪心算法，利用其最优子结构和贪心选择构造出贪心解，并且该贪心解是足以解决本问题，从而得出动态规划的最优解，最后使用启发式策略合理分配派车方案，实现货运公司利润最大化。     

利用LAMBDA方法进行多维载波相位模糊度转换

为解决GPS载波相位整周模糊度结算的问题，Teunissen提出了最小均方模糊度解相关调整算法(LAMBDA)。本文基于这一算法，对于多维模糊度转换矩阵进行了构建。转换后的矩阵可以直接利用多维高斯变换，而不用将两维的高斯变化多次使用。最后，通过一个例子对所提出的方法进行了验证。     

用于大规模MIMO系统的改进CG检测算法

针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中近似最优线性最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法复杂度过高问题，提出了RC-CG(Region Constellation-Conjugate Gradient)低复杂度近似最优信号检测算法。该算法首先利用共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)迭代算法避免MMSE信号检测算法的高维度矩阵求逆，降低计算复杂度；其次引入二分查找算法对星座图进行区域分块，优化迭代初始解，使算法在保证原来检测性能的基础上加快收敛速度。仿真结果表明，该算法不仅可以达到近似MMSE算法的检测性能，而且适用于高阶调制，算法复杂度从O(K3)降低到O(K2)。     

一类具有上限约束的广义指派问题的求解算法

本文对一类具有上限约束的广义指派问题进行研究,并且给出了一个新的启发式算法。通过实例证明该算法是有效的。该算法简单、易懂、易于编程,且适用于求解较大规模的具有上限约束的广义指派问题。     

多小区OFDMA系统基于改进PSA的资源分配算法

针对载波、功率资源分配问题,考虑本小区对其它小区的干扰情况,提出了一种应用于多 小区正交频分多址复用（OFDMA）系统中的改进罚函数模拟退火(PSA)算法。该问题模型是在 传输速率和性能 一定的条件下,最小化传输功率。该算法是一种随机寻优算法,是一种能将局部搜索扩展为 全局搜索的启发式算法。仿真结果表明,改进算法简化了问题模型,可以在不影响系统性能 的情况下减少运算时间。基于模拟退火算法的离散功率的取值具有随机性,但是整体规律性 仍很明显,且能够获得较高的单位功率吞吐量。     

基于混沌免疫进化算法的物流配送中心选址方案

电子商务环境下的物流配送中心选址问题是近年来物流研究中的热点。由于它是一个NP难题,较难得到最优解和满意解。本文将混沌免疫进化算法用于解决该问题。混沌免疫进化算法具有较好的全局搜索能力和收敛性,能够较好的解决该类复杂系统的优化问题。