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1.
基于炼油过程生产特性的优化调度模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对炼油过程的平稳性和长期性等生产特性,研究了其优化调度问题。给出了平稳性和长期性的定义,并对生产特性进行了模型化描述。提出了生产的平稳度、长期度性能指标,以实现生产特性的量化表达和评价。在此基础上建立了炼油过程的广义析取规划优化调度模型。以某炼油过程生产调度为例,对比有无体现生产特性的优化调度仿真结果表明:基于炼油过程生产特性的优化调度模型能够提高生产特性性能,得到的调度方案更为可行和实用。  相似文献   
2.
变水量空调二次泵供水系统效率优化策略研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前空调二次泵供水系统的节能主要采用变流量调节技术,改变流量的方法除台数控制外还有泵的变速调节.随着变频技术的发展.采用变频调速泵不仅调节范围大且节能效益高.为了使空调供水系统更好地节能,确定二次泵变频调速运行的高效区,采用始终约束二次泵工作在其高效区,使泵运行轴功率最小化的建模方法,根据非线性规划建立二次泵效率优化模型.通过模型求解,给出二次泵在不同配置方式下的效率优化策略.该策略是实时的,能够满足不同条件下优化运行的要求,通过对定速泵的台数控制及变频调速泵的速度调节达到节能的目的,控制方法简单,节能效果明显.该策略对二次泵的控制具有指导意义.  相似文献   
3.
多可再生能源冷热电联供微网系统环境经济优化调度   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对含多种可再生能源的冷热电联供微网系统调度优化问题,提出微网系统最小运行费用和二氧化碳排放的多目标调度优化模型,并结合启发式调度规则,采用改进多目标交叉熵算法获取Pareto最优解集.为了提高算法的收敛速度和求解精度,依据重要抽样理论将多目标优化定义为小概率事件,并引入样本分段生成策略和参数更新机制.算例仿真表明,所提出的多目标模型及其优化算法能够使微网系统获取较好的经济和环境效益,满足用户多样性的优化需求.  相似文献   
4.
机会可控的补偿随机规划模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了已有的随机规划处理方法,针对原有方法中存在的不能兼顾补偿和约束机会控制的问题,提出了机会可控的补偿随机规划模型,在补偿随机规划模型的基础上,对允许违背的约束或者相应的补偿增加机会控制.以明确的反应决策者的态度,分析了模型的结构,设计了以遗传算法和单纯形法为基础的分解算法对模型进行求解.实际算例证明了模型和分解算法的有效性.  相似文献   
5.
可编程控制器在自动分拣系统中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了自动分拣系统的组成、结构以及电气控制系统,详细论述了自动分拣系统中C200-H可编程控制器的组成、结构及各模块的作用,并对一些硬件和软件上实现的难点作了深入讨论.该系统用于某自动化仓库,分拣误差率小于万分之一.  相似文献   
6.
进化策略是一类适用于非线性、不可微和多峰值复杂函数的优化方法。提出了基于混合进化策略的非线性系统辨识方法。方法的基本思想是将非线性系统辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,然后应用一种新的混合进化策略对整个参数空间进行搜索以获得系统参数的最优估计。仿真结果显示了该方法的有效性。  相似文献   
7.
提出了一种基于S 粗集理论工件滚动调度策略 ,基于S 粗集理论的动态迁移特性和副集特性 ,研究了它在动态环境下滚动调度中的应用 .算例研究表明在有调度急加工工件、工件完成期改变和新加工工件到来等情况下 ,该方法是行之有效的 ,不仅能适应加工环境的动态变化 ,获得满意的调度结果 ,而且减少了调度问题求解的规模  相似文献   
8.
粒子群优化算法综述   总被引:258,自引:2,他引:256  
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等,并对其未来的研究提出了一些建议。  相似文献   
9.
基于高阶累积量(HOC)的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声,其解法一般采用的是梯度搜索法,但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂.粒子群优化算法(PSO)具有算法简洁,易于实现,且不需要梯度信息等优势.使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题,为滤波器参数的优化提供了一种新的思路.仿真结果表明,使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度.同时PSO算法受系统跃变的影响较小,因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势.  相似文献   
10.
基于高阶累积量(HOC)的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声,其解法一般采用的是梯度搜索法,但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂.粒子群优化算法(PSO)具有算法简洁,易于实现,且不需要梯度信息等优势.使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题,为滤波器参数的优化提供了一种新的思路.仿真结果表明,使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度.同时PSO算法受系统跃变的影响较小,因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势.  相似文献   
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