基于改进粒子群算法的供电网络优化管理研究

供电网络潮流优化可以改善和提高节点电压的合格水平,最大程度上降低输电电量的损耗,充分发挥网络设备的经济效益,使整个电力系统实现安全、经济运行。供电网络潮流优化问题是一个多变量,非线性,多目标,多约束的混合整数非线性规划问题。为了提高求解问题能力,文章提出了一个改进的粒子群优化算法(Adaptive ParticleSwarm Optimization,APSO),以最小网损作为优化的目标函数,惯性权重根据适应度函数值的变化进行自适应调整,使得粒子搜索方向的启发式增强,避免陷入局部最优解。方法采用IEEE30节点系统进行测试,同时选用标准PSO算法作为对比方法,从而验证本文方法有效性。     

基于截流模型的制造业选址布局优化方法研究

针对经济全球化背景下制造业的选址优化问题,构建截流选址和交通量分配相结合的双层规划模型。上层模型用于确定产业在运输网络中的选址方案,下层模型是用户均衡交通量分配模型,用于计算在给定的产业选址方案下的运输网络中的交通流特征。为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁产业为例,对提出的方法进行应用。结果表明,该研究方法可以有效帮助决策者实施制造业的选址决策。     

基于PSO算法的中央与地方政府间利益均衡的博弈

中央与地方政府之间存在着领导与被领导关系,使得中央和地方政府的利益均衡博弈存在一些特殊性,这决定了中央与地方政府问的利益均衡博弈要经过一番讨价还价,建立在妥协基础上的利益均衡。本文基于博弈论的视角,通过建立数学模型来研究中央与地方政府间的利益均衡关系,并引入粒子群优化算法对该数学模型进行最优化求解。通过对该数学模型的求解,总结、探寻中央与地方政府间利益均衡的博弈行为,并为如何使中央与地方政府间的博弈达到利益均衡提供现实的理论依据。     

无约束优化问题的一种改进的共轭梯度法

共轭梯度法是求解大规模约束问题的有效算法,的选取不同构成不同的共轭梯度法,由此通过修正提出了求解无约束优化问题的一种改进的共轭梯度法,并在wolf线搜索下证明了它的全局收敛性。     

基于价值工程的客户订单分离点定位冲突消解

提出了一种基于价值工程理论和多目标决策算法的即时顾客化定制(IC)下客户订单分离点(CODP)定位冲突消解方法。首先分析了最优CODP定位涉及的利益相关方,从成本、定制化程度和时间等方面研究了CODP定位的影响因素;然后基于价值工程理论,提出了IC生产模式下顾客价值的表达式,将顾客价值的功能因素数量化,综合运用价值指数法和求解多目标决策问题的优化算法,构造CODP定位冲突消解问题的优化算法,并给出该算法的具体实现步骤;最后应用该算法对某企业的典型案例问题进行求解,表明了该算法的有效性。     

不确定环境下RDC选址问题研究

多配送中心选址问题对整个物流体系的运作和优化起到举足轻重的作用。本文试对不确定环境下配送网络的规划，包括RDC（配送中心）选址和RDC到销售点的配送关系进行研究。构建了确定性规划模型，采用混合遗传算法、应用MATLAB软件给以解决，并进一步结合层次分析法考虑其风险，对初步模型进行优化。结果显示，应用该模型和算法在求解此类问题上具有有效性和实用性，可以满足企业实际决策的需要。     

基于GTO的遗传算法研究

借鉴中西医中修改基因片段治疗疾病的方法和思想,将其理论引入到遗传算法中,提出了一种基于医疗算子的遗传算法,给出了实现该算法的具体步骤,并用于TSP问题的优化求解。与标准遗传算法和免疫遗传算法(IGA)仿真对比,在求解TSP问题上,该算法是可行的、有效的,而且具有收敛速度快、有效克服退化、避免早熟收敛的特点。     

数据交易市场双边匹配模型与决策方法研究

针对平台视角下的数据交易供需双边匹配问题,基于双边匹配理论,提出了考虑模糊语言评价信息、区间数评价信息和0-1评价信息的混合型多属性匹配决策方法并定义了属性匹配满意度函数。以供需主体最大匹配满意度为目标,构建了数据交易供需双边匹配的多目标优化模型,并设计模型求解算法,将多目标化模型转化为单目标线性规划模型进行求解,以获取匹配结果。结果表明,通过对供需双方需求信息的详细分析,双边匹配结果能在最大程度上满足双方需求,同时,优化模型具有合理性及有效性。     

需求可拆分车辆路径问题研究——文献综述

对研究需求可拆分的车辆路径问题(VRPSD)的文献进行了归纳和总结。结果发现:VRPSD的研究内容随着约束条件的改变而日益多样化,其求解难度增大;根据是否带时间窗、取送货、多车型、多车场等不同约束条件,VRPSD可分为基本类型和衍生类型,其求解方法有精确算法、经典启发式、混合启发式和元启发式算法等。     

基于种子优化算法的救灾物资调度优化问题的研究

研究在救灾物资调度中,建立物资调度问题的数学模型,运用种子优化算法的思想求解该问题,并进行了实验计算。计算结果表明,用种子优化算法解决救灾物资调度问题,可以方便、快速地求得最优解或近似最优解。     

基于交通效率的城市公交线网优化

城市公交网络的优化是大力发展绿色交通、建立可持续发展交通运输系统的重要环节。引入交通效率的概念,提出了基于交通效率的城市公交网络优化思路。与传统优化模型相结合,将多线路用户平衡问题作为下层模型,考虑乘客直达率、线路满载率和线路长限定等约束,建立了城市公交网络双层优化模型,并应用遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。     

基于演化计算的证券投资组合研究

演化算法作为一种高效并行的全局优化算法,已经广泛应用于各个领域.演化算法的有效性同样也在投资组合优化中得到验证.郭涛算法是一种新的演化算法.基于对Markowitz模型的投资组合优化问题进行求解的结果表明,郭涛算法要比传统的演化算法能够求得更好的结果.     

调整过程中的价格刚性与失业要素波动:一个动态一般均衡角度的分析

运用多产品和多要素的动态一般均衡模型,该文研究了从一个均衡价格向另一个均衡价格过渡的调整过程.应用搜寻模型,该文建立了一种联系产品市场和要素市场的调整技术,随后求解了一个最优控制问题,并证明最优价格调整路径必然是渐进的、逐步的.     

高铁工程多项目调度研究

在当前信息化、专业化、精细化管理的形势下,高铁工程建设项目进一步规范化、标准化的要求下,为进一步实现高铁工程多项目调度优化,本文建立了多资源约束下高铁工程多项目调度问题的数学模型,并提出了一种基于遗传算法的求解方法.     

考虑次关键路线的基于粒子群算法工期-费用优化研究

工期-费用优化是网络优化技术的核心内容。传统的工期-费用优化研究忽略了次关键路线、资源约束条件对工期压缩的影响。本文研究了次关键路线对工期压缩的影响,描述了求解最低压缩成本的特征路线法,并以此为基础建立了有资源约束的工期-费用优化数学模型。对解进行编码处理后,采用粒子群算法对工期费用优化模型进行求解,并根据求得的最优解来调整工序工期,最终实现工期-费用的最优化。最后,经过工程实例的仿真,证明了模型的合理性和有效性。     

均衡调优法调优对象的选择方法

同顺序mxn排序问题近似最优解法比较多,如约翰逊一贝尔曼规则的扩展法、关键零件法、Palmer和Gupta优先因子法等。有些方法虽较为简单,但没有给出适用条件,影响了优化程度。尤其在某些条件下,明显不合理,近似最优解极不理想。为了解决这一问题,提出了近似最优解均衡调优法。均衡调优法虽可提高优化程度,但被调优的对象不够具体、明确。调优对象的选择方法很好地解决了这一问题,使均衡调优法更具有实际应用价值。     

低碳视角下的城市物流配送网络研究

城市物流配送为城市的快速发展提供了便捷的同时,也带来了一系列诸如交通污染、交通拥堵等城市问题。考虑到物流配送货车在配送过程中车速、装载量对污染排放量的影响,以及城市路段往往对大型货车限行等政策对配送网络的影响,论文以车速和路径选择为决策变量,以碳排放量、行驶距离和使用车辆数最小为目标建立模型,并通过改进传统多目标优化问题的遗传算法对问题进行求解,得到优化后的城市物流配送网络。通过算例与传统多目标遗传算法进行了比较,结果表明改进的算法整体解优于原有算法,运算时间比原有算法节省了37%,最后从多维度对运算结果进行了分析。     

应急时间不确定下应急资源调度模型研究

根据多资源连续消耗应急系统调度问题中,出救点到应急点时间不确定性的特征,采用区间数来描述应急时间。利用区间数的相关运算规则和多个区间数最大值的求法,给出了基于区间数的多资源连续消耗应急系统的应急时间最早开始与最晚结束的数学模型及其求解,最后对算法的结果进行验证和分析,得出较满意的结论。     

基于AHP和VIKOR算法的评标方法研究

多目标决策模型可用来解决竞争环境下的工程评标问题。为解决相互冲突和不同量纲属性间的工程评标问题,本文用VIKOR算法评选出中标单位,以AHP方法确定指标体系的权重。VIKOR算法最大化了群体效益并最小化了负面影响,所以其妥协解可被决策者接受。最后,以一个实例说明了该算法在工程评标中的应用,结果显示该方法是有效的,可较精确地展现投标单位的技术和经济实力。     

三峡工程散装水泥／粉煤灰调运方案生成建模研究

讨论三峡工程施工高峰期水泥和粉煤灰调运优化方案生成的建模问题,论述了建模思路,给出了决策变量、约束条件、目标函数、求解算法。