社会福利均衡的实时电价多层互动模型

为提升智能电网需求侧管理的实时电价所提升的社会福利普及到电力系统每位参与者,给出了一种更为关注收益均衡的建模方法。根据现有的电力系统运行机制,将发电厂、电网公司和用户纳入其中,以电网公司收益提升为目标,建立实时电价多层互动模型,并与现有的社会总福利最大化模型进行了比较分析。仿真结果表明,互动模型较之社会总福利最大化模型,更好地平衡了各参与者间的收益,并且电网公司的收益具有显著提升,各时段用电负荷也呈现减少趋势,进一步说明了互动模型的有效性。     

0-1规划问题的元胞蝙蝠算法

基于元胞自动机原理和蝙蝠算法, 提出了一种求解0-1规划问题的元胞蝙蝠算法。利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性, 提高算法的全局寻优能力, 通过罚函数的方法将约束问题转换为相应的无约束问题, 给出了元胞蝙蝠算法的具体步骤, 并用MATLAB软件编程实现。通过对多个0-1规划问题的算例进行测试, 并将测试结果与其他算法进行比较, 结果表明, 元胞蝙蝠算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力, 可作为求解0-1规划问题的一种实用方法。     

推荐《20世纪世界建筑精品集锦》

中国建筑工业出版社出版的《20世纪世界建筑精品集锦》10卷,现已出齐。这是一套高品位的丛书。一、具有较高的学术价值、文化价值1．本丛书全面介绍了20世纪世界建筑的发展进程。其编辑体例在总体框架上保证了各地区、各民族、各个历史时期的建筑作品达到相对平衡,从而打破了“欧美中心论”的窠臼。从中既可以深入了解主流建筑的成就,也可以了解极少见诸报端、书籍的其他地区的建筑发展概况。2丛书中收入的作品几乎涵盖了建筑的主要流派和类型,其中包括在建筑界有争议的作品,这些作品具有代表性。3丛书各卷均有一篇由各卷主编撰写…     

整数规划的量子行为蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新型群体智能算法,传统的蝙蝠算法在解决整数规划问题时容易陷入局部最优并出现早熟收敛现象,为了解决这些弊端,提出了一种基于势阱的具有量子行为的蝙蝠算法。论述了算法的优化原理和实现方式,并通过仿真实验,与粒子群算法和量子行为粒子群算法进行性能对比。实验结果表明,量子行为蝙蝠算法不仅能够有效地解决整数规划问题,而且比其他算法具有更好的性能。     

SBR型防水剂性能的研究

本文分别研究了添加ＳＢＲ型防水剂的砂浆及混凝土的强度、抗渗性和孔结构等性能，发现ＳＢＲ型防水剂不仅能显著提高砂浆、混凝土的抗渗性，提高其抗压强度，还能改善孔结构，从而可在不改变原材料和生产工艺条件下，配制出防水补强砂浆和抗渗防水混凝土，并对防水剂作用机理作初步的探讨。     

往复运动密封件的结构设计和应用

前言密封件质量优劣的主要标志是工作性能,使用寿命和生产费用。提高工作性能、延长使用寿命和降低生产费用是研究生产密封件的主要课题。而密封件在某一特定工作条件下能否长时间地保持其工作性能达到应有的使用效果,则决定于密封件的结构设计、材质性能、制造工艺、组装形式和密封腔体的结构及其尺寸精度与表面特征等。它们是相互关联彼此依赖不可分割的整体,     

低Ti含量Sn-Ti合金与人造金刚石界面微观结构的电子显微镜观察

金刚石以其无与伦比的高硬度广泛应用于制造各种工具,但对合金与金刚石界面微观结构的研究还不多。本文从低Ti含量Sn—Ti合金入手,用真空沉积的方法,将不同含Ti量的合金分别沉积在金刚石(100)与(111)面上,经不同温度真空热处理后,利用SEM及其试样倾斜装置,将观察面分别置于0°和90°,观察合金薄膜在金刚石表面的展开形貌及进行浸润角的测量,配合X射线能谱微区成分分析以及利用JEM—200cx透射电镜倾斜台使电子束从金刚石表面掠射过去,从而实现对具有一定厚度的金刚石试样进行电子衍射结构分析。我们对膜厚及蒸膜速度的影响也进行了初步的探索。实验结果表明:1wt%Ti—Sn合金膜在一定温度下形成Ti_6Sn_5。在较低温度下它对合金膜的聚结起一定的钉扎作用。如图1、2所示、随着温度升高,在热应力的作用下,合金膜脱钉而聚结球化,对金刚石完全不浸润。表1给出不同温度热处理后浸润角的数据。     

混合哈里斯鹰优化算法求解带模糊需求的低碳多式联运路径规划问题

针对带限制的低碳多式联运路径规划问题的研究,在考虑模糊需求和碳排放量约束的条件下构建了路径成本、碳排放量等目标最小化的多目标多式联运数学模型。首先,根据模型特点使用机会约束规划处理用梯形模糊数表示的不确定需求;其次,改进了哈里斯鹰算法,采用路径重连算法、两种交叉算子和两种变异算子代替原算法中的搜索过程,在保留算法原有特性的前提下使其成功应用于离散优化问题。最后,以广西省南宁市到黑龙江省哈尔滨市的多式联运网络进行路径优化分析,给出了多个合理的路径方案。HHHO与其他算法进行对比结果显示,HHHO、NSGA-Ⅱ、GA、SA和PSO均在规定时间内得到了一组含有5个解的近似最优解集,HHHO的解集更加接近最优解集;HHHO及其他四种算法运行时间分别为86.50 s、118.26 s、101.67 s、81.22 s和68.40 s, HHHO在运行时间上比GA和NSGA-Ⅱ更快,验证了模型的正确性以及混合哈里斯鹰算法的有效性。     

多配送中心车辆路径问题的狼群算法

针对多配送中心动态启用和车辆的合理分配,文章首先建立了以总路径长度最小为目标函数的多配送中心车辆路径问题的数学模型;其次,根据多配送中心车辆路径问题的具体特征,模拟狼群捕食行为设计了求解该问题的狼群算法;最后,应用狼群算法求解测试算例,并将其计算结果与几种常见智能优化算法的计算结果进行比较,验证了狼群算法求解多配送中心车辆路径问题的可行性与有效性。