求解约束优化问题的一种复合形遗传算法

研究约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.现有的约束优化进化算法,通常的解决办法是将等式约束条件转化为成对的不等式约束条件来处理,转换会使得可行域的拓扑结构变化显著,直接影响了算法性能和解的精度.为解决上述问题,提出了一种改进的处理约束优化问题的新算法.新算法将约束优化问题转化为多目标优化问题,把复合形法嵌入到遗传算法中,通过将全局搜索和局部搜索机制有机地结合,利用遗传算法全局性好和复合形法快速高效的特点,以加快最优解的搜索进程.仿真结果表明,方法既有复合形法快速高效的特点,又有遗传算法全局性好的特点.与标准遗传算法相比,方法具有良好的求解约束优化性能和精度效果.     

基于二维正交小波滤波器设计方法

为研究滤波器优化问题,针对传统的可分二维滤波器无法做到信号的独特频率响应特征,在正交二维不可分滤波器组的设计中幅频特性的非连续性问题,提出了一种基于凸优化理论的二通道二维不可分的正交小波滤波器组设计方法.首先利用多相位矩阵的范数来近似二维滤波器组重建条件以获得一个凸优化问题,然后利用内点法计算该凸优化问题全局最优解,把最优解作为第二步非线性优化过程的初始值,最后利用标准的非线性迭代算法计算原问题的最优解.在Matlab环境下进行了仿真实验,仿真结果表明,相对于传统的二维通滤波器,方法改进的最优滤波器保证原问题的最优解的同时具有更好的频率响应特征,解决了传统二维通滤波器存在的幅频特性非连续性问题,并供了一种可供选择的正交变换工具.     

求解非线性区间数规划的微免疫优化算法研究

基于区间分析和免疫学原理,探讨非线性区间数规划问题解的概念和性质,以及求解的免疫优化方法和算法的理论基础.首先,基于该问题的最优值区间,给予最优解概念;研究区间值优化问题有效解的性质,探讨区间自然扩张规划与区间数规划的解之间联系,获得有效解是最优解的充分条件以及寻优的有效途径.其次,基于免疫应答的简化机制,设计具有群体规模小、可调参数少、结构简单等特点的非主从结构微免疫优化算法,并获证该算法具有收敛性和低计算复杂度.通过扩展标准测试函数和应用事例,比较性的数值实验结果显示,此算法执行效率高、搜索效果好,对低、偏高维非线性区间数规划具有较好应用潜力.     

基于新型双目标模型的约束优化进化算法

利用双目标模型求解约束优化问题时,由于它们的最优解集并不相等,因此需要增加特殊机制确保求解双目标问题的算法收敛到原问题的最优解.为克服这一缺点,本文首先将约束优化问题转化为新的双目标优化模型,并证明了新模型的最优解集与原问题的最优解集相等.其次,以简单的差分进化为搜索算法,基于多目标Pareto支配关系的非支配排序为选择准则,提出了求解新模型的差分进化算法.最后,用10个标准测试函数的数值试验说明了新模型及求解算法的有效性.     

基于免疫算法的网络基站规划优化

针对传统网络基站规划方法的不足,提出一种基于免疫算法的优化方法。使用多目标优化方法对基站规划问题进行数学建模,免疫优化算法采用浓度调节选择概率机制、邻近排挤算法、循环交叉和改进的变异操作,能保证解的多样性以及Pareto最优解集均匀分布在前沿面上。仿真结果表明,该算法能够有效获得最优的基站分布方案,覆盖率达到97.6%。     

基于混合离散免疫算法的轧制计划编排

为了保证轧制调度计划的可行性，提高排程的效率，根据热轧生产模式和轧制计划的特点，利用车辆路径问题模型来建模轧制调度问题，并用一种基于离散人工免疫算法的混合优化算法来解决这一问题。该方法利用离散人工免疫算法的全局搜索能力来寻找全局最优解，利用模拟退火方法来避免陷入局部最优．对某钢厂实际生产数据仿真结果表明，所提出的模型和算法对于求解热轧调度问题具有可行性和高效性。     

基于分段线性的原油混输调度全局优化算法研究

随着激烈的市场竞争,原油混输调度问题成为炼油企业提高核心竞争力的重要环节。有效的原油混输调度策略能够在保证成品油质量的同时,快速响应市场竞争,节约成本,提高收益。本文使用了混合整数非线性规划(MINLP)模型来描述原油混输调度问题,并且对模型进行了与实际操作更为相符的改进,提出了基于分段线性化的求解非凸混合整数非线性规划问题的算法。将非凸的双线性项进行分段线性化可以使非凸的混合整数非线性规划模型近似等价为1个凸的混合整数二次规划(MIQCP)模型,通过使用凸二次规划基于的分支定界算法得到调度问题的近似全局最优解,实现原油混输调度中从港口油轮,到输油管道或存储罐,最后到达分离单元过程的卸载、存储等过程的优化操作。本文通过6个实例验证了文中改进的模型和提出的算法的有效性。结果表明,本文改进的模型和提出的算法可以获得原油混输调度问题的有效调度方案,解决分离单元(CDU)上料不连续、罐内与上料浓度不一致的问题,而且本算法求得的近似全局最优解可以保证在12%的范围内。     

能效最优准则下的无人机中继系统的功率分配算法

由于无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）机动性好且部署简单,基于无人机中继的传输技术受到了广泛关注。功率作为通信系统的重要资源,其分配问题直接影响各条链路的性能和整个通信系统的能量效率。本文以莱斯衰落信道为背景,提出了一种在系统能效准则下的无人机中继通信系统的功率分配算法。首先在双跳放大转发（Amplify-and-forward,AF）中继传输模型的基础上建立功率分配的优化模型,将功率分配问题转化为求解最大系统能效的优化问题。在最优功率分配的求解过程中,先固定发射信号功率,获得波束形成优化方案;然后通过大信噪比区间近似,将非凸优化问题转化为凸优化问题;最后利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件,计算得出功率分配方案的闭式解。仿真实验表明,本文算法相对于迭代算法降低了算法复杂度。     

ACR原型系统的全局路径规划遗传算法研究

ACR(物品自动运送机器人 )的全局路径规划是一种特殊而又典型的机器人路径规划问题, 可转化为一种TSP问题. 通过深入分析问题自身特性并辅以大量的仿真实验, 对遗传算法的选择、交叉、变异等操作及其相关参数作了深入细致的优化, 同时将“进化逆转”操作引入标准遗传算法框架中, 最终获得了一种性能良好的全局路径规划算法. 仿真结果表明, 此算法可在较短时间内求得最优解或准最优解.     

混合分布估计算法求解考虑同步性和准时性的三阶段装配集成调度问题

本文研究以加工–运输–装配同步性和交货准时性的加权和为优化目标的三阶段装配集成调度问题(3sAISP_SP),并基于问题特点设计混合分布估计算法(HEDA)进行求解.首先,分别建立3sAISP SP的数学规划模型和排列模型.其次,在对问题模型特点分析的基础上,设计合理的编码和解码规则,同时利用HEDA中基于概率模型的全局搜索以发现问题解空间存在优质解的区域.然后,为进一步提高算法性能,设计3种局部搜索策略对优质解区域进行细致搜索.进而,在小规模问题下,将HEDA得到的较优解与优化求解器GUROBI得到的最优解进行比较,验证HEDA的求解结果接近最优解;在较大规模问题下,将HEDA与其他有效智能优化算法进行比较,验证HEDA的求解性能.最后,通过对优化目标中不同权重设置的实验分析,给出加工–运输–装配同步性和交货准时性权重设置的合理范围,并得到考虑装配同步性有利于降低中间库存的结论.     

基于数据子空间PLS建模技术的热轧轧制力优化设定

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

     

集卡分批到达模式下的进口箱场桥作业调度优化

在进口箱疏港过程中, 服务于相同客户的若干集卡组成集卡组, 具有相同的抵港时间, 因此, 外部集卡抵港提箱呈现分批到达的特点. 集卡组内作业指派的优劣直接影响场桥的作业效率, 存在较大的优化空间. 对此, 基于翻箱作业不能跨贝进行的现实约束, 将场桥作业调度解构为场桥作业路径优化问题和贝内翻箱作业优化问题两部分并分别建立动态优化模型. 针对场桥作业路径优化问题, 提出一种多项式时间的精确算法并给以证明; 针对贝内翻箱作业优化问题, 设计一种基于MSA的双层启发式算法进行求解. 一系列数值实验的结果显示了所提出优化模型及算法的有效性和鲁棒性.

     

基于RVM的非线性预测控制及在聚丙烯牌号切换中的应用

针对由被控对象非线性和优化目标函数非凸性带来的建模与实时优化问题求解的困难,提出一种基于相关向量机(RVM)的非线性多步模型预测控制算法.采用RVM建立非线性预测模型,并将差分进化算法引入非线性预测控制中发挥其伞局最优、鲁棒、快速收敛等优点,在线求解多变量、多约束的非线性规划问题.利用实际生产数据进行聚丙烯牌号切换仿真,结果表明,该算法可大幅度减少切换时间,降低过渡料产量,提高经济效益.     

热轧板坯出库问题的树搜索算法

热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.

     

基于标准神经网络模型的非线性系统分布式无线网络化控制

针对采用标准神经网络模型(SNNM)描述的非线性系统,提出一种基于无线控制网络(WCN)的全分布式控制方法.采用置信因子模拟WCN中无线通信链路的不确定性,利用Lyapunov理论和Lur’e系统方法,将无线网络化控制系统(WNCS)的稳定性分析转化为一个具有线性矩阵不等式(LMI)约束的凸优化问题;使用CVX工具包求解该凸优化问题,得到了保证闭环系统全局渐近稳定的WCN配置参数.仿真结果验证了所提出控制策略的正确性和有效性.     

基于个人偏好的多目标优化问题目标权重计算方法

针对多目标优化过程中如何根据个人偏好确定各目标权重的问题,提出一种约束优化方法以获得各目标的最佳权重.首先,将目标权重计算问题转化为综合适应度最大方差计算问题;然后,将个人偏好转化为最大方差问题不等式约束条件;最后,利用遗传算法和梯度投影法求解约束优化问题以获得最佳的目标权重.在电力机车故障维修策略决策过程中应用该算法计算各部件经济性、安全性等目标权重,实验结果验证了所提出方法能够获得满足个人偏好的最佳目标权重.     

不确定奇异大系统分散鲁棒预测控制

针对一类不确定奇异关联大系统,讨论了当系统状态不可测时,基于输出反馈的分散鲁棒预测控制问题.通过构造Lyapunov函数以及应用线性矩阵不等式方法,将"min-max"优化问题转化为凸优化问题求解,从而得到了输出反馈分散控制器存在的充分条件和显示表达式.证明了优化问题在初始时刻的可行解能保证奇异闭环大系统渐近稳定且正则无脉冲.仿真结果验证了算法的有效性.     

灰色二层多目标线性规划问题及其解法

针对二层多目标线性规划问题,结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层多目标线性规划问题,并给出了模型的相关定义和定理.针对漂移型灰色二层多目标线性规划问题,提出一种具有全局收敛性质的求解算法.首先通过线性加权模理想点法把多目标转化为单目标;然后当可行域为非空紧集时,利用库恩塔克条件把双层转化为单层,再利用粒子群算法搜索单目标单层线性规划即可得到原问题的解;最后通过算例表明了该算法的有效性.     

多场桥分区域平衡策划下的集装箱堆场箱位分配问题

集装箱码头堆场出口箱箱位分配和场桥调度对码头运营效率有重要影响. 为了合理分配箱位和调度场桥, 采用分区域平衡策划方法, 在给定批量任务下, 考虑场桥实际作业中的安全距离, 以均衡各场桥作业任务量和减少场 桥的非装卸时间为目标, 建立混合整数规划模型, 并设计遗传算法求解, 通过不同批量任务的实验分析验证所提出方法的有效性. 研究表明, 分区域平衡策划方法可以更好地解决箱位分配和箱区多场桥联合作业的优化问题.

     

需求分布不确定条件下的多周期库存鲁棒优化模型

在离散需求情景概率不确定的条件下, 建立基于最大最小方法的多周期库存鲁棒优化模型. 考虑需求分布分别隶属于区间和椭球不确定集两种情形, 运用对偶理论将多周期库存鲁棒优化模型转化为易于求解的凸规划问题. 数值结果表明, 与已知需求分布下的系统最优绩效相比, 采用鲁棒订货策略虽然会导致部分绩效损失, 但损失值很小, 表明基于鲁棒优化的多周期库存订货策略具有良好的鲁棒性, 能够有效抑制需求分布不确定性对库存运作绩效的影响.