考虑满载率均衡的城市轨道交通直通运营开行方案优化

为了优化城市轨道交通直通运营的开行方案,分析了城市轨道交通直通运营的运营组织方法,划分了直通运营条件下乘客OD类型,提出了直通运营条件下的列车满载率不均衡系数的计算方法;加入了对列车多编组以及满载率不均衡性的考虑,以直通运营区间范围、不同列车发车频率、不同列车编组为决策变量,以最小化乘客出行成本、企业运营成本以及满载率不均衡系数为目标,构建了直通运营条件下城市轨道交通列车开行方案优化模型,设计了混合编码的遗传算法进行求解;以北京地铁房山线与9号线为例,研究了高峰时段和平峰时段最优的城市轨道交通直通运营开行方案,对比分析了直通运营与独立运营模式下的区间满载率等运营指标,探究了不同目标权重对最优解及优化结果的影响。结果表明：在高峰时段,与独立运营模式相比,直通运营模式在不改变列车编组的条件下,优化效果达到了12.85%;在平峰时段,开行多编组的列车可以有效地提高全线的满载率均衡性;最后通过权重分析发现随着乘客服务水平权重下降、运营企业成本权重上升,直通列车的发车频率下降,直通运营区段逐渐变小,开通直通运营列车的效果逐渐变差。     

长交路条件下车流组织方法探讨

车流组织是铁路运输的重要环节之一,它通过确定车流径路、直达列车开行方案,以及车流的改编中转方案,达到合理组织车流的目的。列车编组计划是车流组织的具体体现,合理的列车编组计划方案可以充分地利用车站和区间的通过能力,技术站的改编能力,并合理的对编组站进行分工。当我国铁路采用长交路时,延长了机车牵引区段的距离,一部分区段站起到了中间站的作用。车流在途径支点站时有可能不存在无调作业。因此,机车交路的变化必然要求编组计划作相应的调整。本文主要研究了机车交路的变化对运输组织可能产生的影响,重点分析了长交路条件下列车平均编成辆数、集结车小时消耗、以及车辆无改编通过技术站节省时间的变化。并对长交路条件下的运输产品及编组站集结模式进行了设计,对直接计算法进行了必要的改进,加入了若干修正参数,建立了新的直接计算法模型。     

区域水资源的优化配置模型

基于多目标非线性规划原理,提出了一种适用于多水源、多用户的区域水资源优化配置模型.充分考虑经济效益、用水费用和区域均衡性多个目标,构造了一个新的非线性综合目标函数.以需水量和可供水量为约束条件,采用序列二次规划法求解函数最优值.将该模型用于某市水资源分配,获得了3个规划水平年在3种保证率条件下的优质水资源优化配置方案.结果表明,采用提出的优化方案可以显著提高经济效益,并为未来水资源分配决策提供较为科学的依据.提出的模型具有参数设置灵活等优点,可供缺水地区水资源调配时参考应用.     

基于多目标非线性规划模型计算的电厂负荷分配方案设计

以某区域火电机组在各个时段的出力为决策变量,将经济支出和CO2排放总量最小作为目标函数,以电力系统平衡和机组出力限制为约束条件,建立多目标非线性优化模型;采用模糊层次分析法结合线性加权法将多目标规划转化为单目标规划;最后,利用LINGO软件求解出负荷分配的最优方案。     

油田开发多目标产量分配模型及其应用算法研究

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系，研究并建立了油田开发规划的多目标产量分配优化模型。该模型成功地解决了油田的总产量及对应的工作量、成本等其它开发指标最优地分配到各二级开采单位的产量最优分配问题。针对非线性多目标规划问题，采用改进的Hooke-Jeeves算法求解，并将该模型及算法应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。     

基于再生制动能利用的高铁列车运行图优化

动车组列车在制动时会产生大量再生制动能源,可供同一供电分区牵引列车使用,充分利用再生制动能可以降低运营能耗并节约运营成本．利用列车始发站发车时刻及停车站停站时间的可控性,考虑多列车安全运行间隔与动车组交路中车次接续时间等约束条件,以再生制动能利用最大化为目标构建节能时刻表模型,使用Gurobi求解器求解,并通过实例检验模型有效性．结果表明,优化后的列车运行图再生制动能利用率为49.3%,节约的牵引能耗可达14 967.622 kW?h,节能效果显著;对比退火算法的模拟结果表明,使用Gurobi求解器后的模型精度与效率均较优．研究结果可为铁路运输部门编制节能运行图提供参考．     

基于熵矩阵的多目标非线性0-1规划近似算法

为了简化多目标二元匹配问题的求解,将该问题建模为多目标非线性0-1规划模型,该模型将变量约束转移到目标函数中,从而降低了问题求解难度.针对该模型,设计了基于熵矩阵计算的贪心近似算法,该算法通过熵矩阵的熵值计算确定多目标二元匹配度,并根据熵值的大小预先优化匹配顺序,从而使近似解更快速地接近最优解.仿真实验结果证明,对于单目标非线性0-1规划问题,本算法优于已有的近似算法,对于多目标非线性0-1规划问题,本算法在计算时间以问题规模的指数级减少的情况下,近似解能够很好地逼近最优解.因此,本算法与其它近似算法相比,在不增加时间复杂度的前提下,结果更优,近似度更高.     

应急物资储备中片区储备库协同选址研究

为实现区域性应急物资储备的协同管理,对区域性应急物资储备布局中片区储备库的协同选址模型及算法进行研究。以储备库建设和物资运输成本之和最小、物资运输总时间最小为目标,基于混合整数非线性规划规划方法建立了片区储备库协同选址多目标优化模型,并设计了一种基于协进化原理、运用矩阵编码的多目标遗传算法。算例分析结果表明,该模型可以有效求解片区储备库协同选址问题。     

遗传算法在多资源优化调度问题中的应用

多资源项目调度中优化资源使用问题是在满足项目中活动之间的时序约束和资源约束条件下 ,使资源充分使用的调度方案 .针对资源均衡使用的优化目标建立了非线性数学规划模型 ,利用遗传算法进行求解 .仿真实例表明方法的有效性     

基于模糊决策的最优火电机组组合

提出了一个用于最优机组组合的多目标优化模型,克服了现有算法只考虑单一目标的不足,同时计及了最优权机组组合的经济性和可靠性目标,通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊决策问题进行求解．为求解最优机组组合的多目标优化模型提供了有效手段．     

作物灌溉制度设计的多目标优化模型及方法

在指出单一目标作物非充分灌溉制度不足的基础上 ,建立了考虑作物种植风险指标时作物非充分灌溉制度的多目标优化模型 ,并提出多目标模糊优选动态规划理论和多维动态规划相结合的方法 将该法用于作物灌溉制度的模拟优化设计 ,应用表明 ,该模型能够在提高水分生产率的同时 ,有效降低作物的种植风险 ,使优化的结果更加符合农业生产实际 ,在干旱地区有着广泛的应用前景     

柔性生产中人员配置模型及其调度算法

为减少柔性生产企业的劳务费用,提高运营效益,以合理的人工分配方案和最佳作业排序为目标建 立了数学模型,并设计一种多目标混合算法．将作业分解为子作业层和父作业层,采用遗传算法和动态规划 法获取最佳的人工分配方案．在人工优化模型的基础上利用模拟退火遗传算法,将搜索空间限制在第一工位 工件投产序列的置换向量空间内,并采用交叉算子和变异算子对选择算子进行了重新设计,生成最优作业排 序计划．一组测试问题的求解结果表明了所提出方法的有效性及鲁棒性     

一类指派问题的数学模型与算法研究

通过建立一个多目标整数规划模型来描述火车站列检任务分配问题;用遗传算法求得了模型的满意解.研究结果表明改进后的交叉和变异算子显著提高了算法的有效性.     

不变凸非线性规划问题的神经网络模型

给出了解决不变凸非线性规划问题的神经网络模型。对于无约束问题,基于梯度下降法给出了递归神经网络模型,讨论了该模型的稳定性和优化性能;对于约束优化问题,基于逐次逼近的思想建立了一个反馈神经网络模型,并证明了该神经网络的收敛性。最后给出仿真实例验证神经网络的稳定性和优化能力。     

基于遗传算法与动态规划法的工艺过程优化

针对制造系统中的工艺过程优化问题,提出一种基于遗传算法和动态规划法的综合优化模型。该模型将工艺过程的优化分解为两个并行层次-工序层和工艺路线层。用改进的遗传算法求解工序层中的工艺参数优化问题,同时利用动态规划法实现工艺路线层次的优化。将两个层次优化方法有机结合,在局部优化的基础上进行整体优化,从而实现整个工艺过程的优化。通过实例证明了该优化模型求解的可行性和有效性。     

Best compromising crashworthiness design of automotive S-rail using TOPSIS and modified NSGAⅡ

In order to reduce both the weight of vehicles and the damage of occupants in a crash event simultaneously, it is necessary to perform a multi-objective optimal design of the automotive energy absorbing components. Modified non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA II) was used for multi-objective optimization of automotive S-rail considering absorbed energy(E), peak crushing force(Fmax) and mass of the structure(W) as three conflicting objective functions. In the multi-objective optimization problem(MOP), E and Fmax are defined by polynomial models extracted using the software GEvo M based on train and test data obtained from numerical simulation of quasi-static crushing of the S-rail using ABAQUS. Finally, the nearest to ideal point(NIP)method and technique for ordering preferences by similarity to ideal solution(TOPSIS) method are used to find the some trade-off optimum design points from all non-dominated optimum design points represented by the Pareto fronts. Results represent that the optimum design point obtained from TOPSIS method exhibits better trade-off in comparison with that of optimum design point obtained from NIP method.     

升力式再入飞行器多约束多阶段弹道优化设计

结合再入飞行器实际任务需要,以升力式再入飞行器机动突防弹道优化设计为研究目的,给出了多约束多阶段弹道优化模型,研究了弹道优化数值解法理论,将该多约束多阶段优化问题的多个阶段弹道优化模型统一于1个优化算法;采用直接法＋序列二次规划法解该优化问题,得到了满足相应约束的再入机动突防弹道.仿真结果表明,采用该方法能够进行升力式...     

几何规划在多目标结构模糊优化中的应用

为使工程结构中多目标模糊优化设计问题得到合理而有效的解决,本文通过构造满足模糊约束条件的各模糊目标子集的隶属函数,用最优模糊判决协调求解的最大最小法,将多目标模糊优化设计化成普通单目标数学规划问题,并用几何规划的切割平面法来求解之。文末给出两个数值实例。     

多目标规划的模糊随机优化数学模型及其解法

多目标规划中的模糊性是明显的,工程问题的优化设计一般均有对可靠性的要求,基于以上两个特点,本文提出了一种多目标模糊随机优化的数学模型,并给出了它的求解方法.