区域运输通道网络设计研究

运用离散优化方法,研究区域内各组团间运输通道网络优化设计问题,设定运输通道供给能力以及通道在区域之间的运输时间约束,构造综合运输通道投资建设总费用的优化模型,考虑各种运输通道的单位投资建设费用和建设长度的最优问题;利用综合运输通道的特点和区域组团网络结构进行算法设计,并给出最优解的多方案求解步骤;针对大规模节点采用遗传算法进行求解可以提高求解效率;通过一个算例,对模型和算法的可行性和有效性进行验证,说明该算法可得到综合运输通道的最优投资方案,使综合运输通道满足规划年的客货运需求,以及各种运输方式的平均出行时间满足要求,分析说明客货运输需求与运输通道建设的关系,结果表明提出的模型与算法对交通投资项目提供较好的辅助决策支持。     

基于MATLAB的工程项目管理多目标优化问题的解析求解及算法研究

针对目前国内工程项目成本控制与进度、质量控制相孤立的现状，在约束理论和多属性效用函数理论的基础上，分别从不同约束下和三者整体最优两个角度构建了优化模型。通过对工程项目多目标协同优化问题的数学描述，从数学模型、最小二乘解、单目标转换、极值及解集等方面给出解析求解思路，给出了最优解的实现命令，为工程项目管理中多目标优化问题的解决提供了必要的参考。     

改进的粒子群-模拟退火算法在桁架结构优化设计中的应用

由于粒子数目多,维数大,用粒子群算法求解多约束问题的迭代求解过程需耗费大量时间。受达尔文的优胜劣汰自然法则启发,在粒子群算法中引入淘汰择优机制。使算法随着迭代次数增加,适应能力较差的粒子逐步被淘汰。最后留下的最优粒子需要较低的温度进行退火求解,寻得全局最优解。多峰值函数测试表明,改进后的算法能够高效率跳出局部最优寻得全局最优解。将改进的算法用于空间桁架结构优化,经算例表明,改进后的粒子群模拟退火串行算法降低了算法的求解复杂度,具有较好的稳定性和较优的收敛性,适用于空间桁架结构截面尺寸优化设计。     

基于信道状态和剩余能量的动态多中继选择

为了优化译码转发(DF)协同通信系统的网络生存时间,提出一种基于信道状态信息(CSI)和剩余能量信息(REI)的动态多中继选择算法,该算法根据信道-能量函数和信道容量增益门限选择协同中继节点。仿真结果表明,对中继功率进行动态分配时,该算法选择四个中继可使系统性能达到最优。当中继节点数为4时,与仅基于CSI的中继选择算法相比,该算法能延长网络生存时间最高达75%。     

一致多尺度组合多点约束法优化研究

针对一致多尺度多点约束模型往往采用单一多点约束方法造成界面过约束等问题,提出基于位移和能量的组合多点约束法(CMPC),该方法符合界面节点变形约束关系,且能够改善结构塑性阶段的多尺度模拟精度。首先,分析了单一多点约束关系在模型受力塑性阶段存在的约束不合理问题,通过位移方程和能量方程在界面节点不同自由度方向的联立,建立了一种优化的组合多点约束方法,其优点是消除位移方程的界面切向过约束问题,同时避免能量方程的非线性阶段应力迭代。基于组合多点约束理论,推导了典型多尺度连接模型的CMPC方程表达式。最后运用Abaqus有限元软件进行了钢筋混凝土构件多尺度模型对比分析,计算结果表明组合多点约束法有效提高了模型复杂受力下的应力、应变、位移等特性的计算精度,适用于结构多尺度模型的非线性分析。     

数控车床切削参数的能量效率优化

为了确保数控车床切削用量的合理性,组建了对其参数的能量损耗以及加工效率的模型。在模型中,预测切削参数的能量损耗时,需经数据模拟得到空载功率、经正交实验获得切削所用的功率参数,确定数控车床在切削这个过程中所用能量的损耗函数。因条件有限,在车床加工制约下,创建了以多目标的教与学为基础的优化算法,对切削参数能量效率优化的模型求解,目标的设定是以切削阶段所用的最小加工能量以及最大的加工效率,进而得到Pareto的解,同时,在创建切削参数决策模型时,需用层次分析法完成创建,对抉择更好的车削参数的组合,更具有客观性。文章首先阐述了国内切削参数的情况及数控加工切削参数及数控加工切削的意义,然后对优化数控加工中的切削参数进行分析讨论,提升了企业的经济效益。     

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉口信号配时多目标优化

针对城市交叉口信号配时多目标优化的求解效率问题,设计了一种基于改进NSGA-Ⅱ的城市交叉口信号配时优化方案。该方法采纳车辆延误、停车次数、通行能力3个评价指标设计了多目标信号配时优化模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ(NSGA-Ⅱ-DE)对配时模型进行求解。NSGA-Ⅱ-DE采用DE/Rand/1的全局变异策略对NSGA-Ⅱ算法选择策略进行改进,并设计了种群动态更新算法,提高了算法的收敛速度和求解精度。结果表明改进算法获得了较好的Pareto最优解,通过典型交叉口仿真验证,相对于NSGA-Ⅱ算法,NSGA-Ⅱ-DE方法设计配时方案平均车辆延误优化提升13.42%,排队长度优化提升16.73%,平均停车次数优化提升15.50%,能够实现城市交叉口的最优化控制。     

遗传算法在约束优化问题中的应用

介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提出一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。     

面向爆管检测的供水管网水压监测点多目标优化

针对单目标优化算法在水压监测点优化布置模型求解过程中计算效率低、解集质量差的问题，提出了一种多目标非支配差分进化算法（NSDE）。首先，对各管段中间添加的节点赋予爆管流量并依次进行模拟，根据各节点压力变化值生成爆管事件判断矩阵；然后，以监测点个数最小化和爆管检测漏损量最大化为目标函数构建监测点优化布置数学模型，利用NSDE算法进行求解；最后对Pareto解集中监测点布局特征展开分析。以net3供水管网为例，采用单目标遗传算法、多目标非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）和NSDE算法分别对模型进行求解，结果表明多目标NSDE算法计算效率更高且优化解质量更好，其Pareto解集对应的多种布局方案可为实际工程中监测点布置提供灵活选择。     

LINGO优化软件在焊接条设计上的应用

首先介绍了LINGO求解有约束非线性优化问题的具体建模与求解过程，同时运用LING09.0模型语言优化算法，对工程上的焊接条设计问题进行了研究，快速得到了可靠且比常规优化算法更精确的最优解1.724858，最后给出了用LINGO优化软件实现灵敏度分析的具体过程，通过灵敏度分析进一步确定影响焊接条最优设计的主次因素，给操作人员带来一定的参考价值。