水库群优化调度中的多层次分解组合优化算法

随机动态规划(SDP)在水库群优化调度中会导致“维数灾”问题,也难应用于多年调节水库。提出了一种水库群优化调度的多层次分解组合优化算法,其包括应用于多年调节水库SDP操作的均匀下泄流量算法,把库群优化问题分解为第1层次的单库SDP优化,然后应用改进的遗传模拟退火算法(GASA)对单库结果进行第2层次的组合优化。在贵州乌江梯级水库群中长期发电优化调度研究中,获得库群多年平均发电量94.72×108 kW·h,大于GA、SA和SDP单独运用的结果,运行速度也较SDP快。结果说明,提出的多层次分解组合优化算法是一种新的有希望的水库群优化调度方法。     

多目标动态规划逐次迭代算法

本文运用逐步最优化原理,提出一种求解多目标动态规划方法的迭代算法,为解决多维、多目标动态规划问题的维数障碍提供了捷径。文中给出了迭代算法的具体步骤,并对迭代算法的收敛性给出了证明。由于此法对非劣解是逐次求出,可以方便地用于对话式的多目标决策问题的求解。     

求解水库优化调度问题的动态规划-遗传算法

综合动态规划和遗传算法的优点,基于贝尔曼最优化原理将水库优化调度按阶段划分为若干多目标决策子问题,各子问题采用混合编码的多目标遗传算法求解,从而提出了一种求解水库优化调度问题的动态规划-遗传算法.该算法不仅在时间上通过划分阶段降维,而且采用遗传算法克服离散状态空间组合所产生的维数灾问题.从理论上论证了动态规划-遗传算法的全局收敛性,分析得出该算法的效率一般高于遗传算法;并经数值试验表明:在计算时段数较多时,动态规划-遗传算法显著优于遗传算法.因此,提出的动态规划-遗传算法为求解水库优化调度问题提供了新的思路与途径.     

动态规划法在TSP问题中的应用

动态规划作为一种工具,在计算机科学界已被大家认同,动态规划法主要被应用于求解一些算法问题,特别是在求解多阶段决策最优化问题方面,动态规划法被广泛的应用.     

用“动态规划法”优化调度梯级泵站机组

泵站的节能是泵站经济运行至关重要的课题，对其进行优化调度是节约能源并发挥泵站工程最大效益的有效途径。本文研究泵站优化调度的“动态规划法”，建立优化调度数学模型，编写Visual Basic求解程序，以总能耗最低为目标模拟梯级泵站实际运行工况，研究了某梯级扬水泵站运行优化问题。     

电力系统中梯级水电站日运行方式最优化研究

本文视梯级水电站为电力系统中的子系统,将系统给定的日负荷作为运行必须满足的约束,以一个日调节周期内耗用水量最小为优化准则,采用离散微分动态规划的迭代算法逐次逼近最优解——子系统负荷在梯级电站间的最优分配。本文尝试着将梯级电站的优化调度与各级电站的厂内经济运行统一起来考虑,而厂内经济运行又考虑了电站下游的不稳定流。本文以新安江、富春江梯级为算例。计算表明:优化运行方式较之现行运动方式,效益是可观的。本文阐述的方法是可行的。     

基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划

针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索引来建立Q值表.将在某状态应选择某一动作的问题转化为在某时刻应选择某一动作的问题,实现了Q学习算法在动态连续环境中的应用.采用了先利用遗传算法进行静态全局路径规划,然后利用Q学习算法进行动态避障.整个方法为一种先"离线"后"在线"的分层路径规划方法,成功实现了移动机器人的路径规划.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一种实用的机组最优启停计划方法

提出一种确定机组最优启停的改进动态规划法，先按优先顺序表压缩各时段机组组合状态，再用动态规划法进行计算．新的方法克服了优先顺序法没有考虑启停费用的不足，也解决了动态规划的“维数灾难”，且各机组的最优负荷分配可与机组的启停计划同时计算出、计算结果表明，该法具有较好的实用性。     

移动机器人路径规划技术综述

针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索引来建立Q值表.将在某状态应选择某一动作的问题转化为在某时刻应选择某一动作的问题,实现了Q学习算法在动态连续环境中的应用.采用了先利用遗传算法进行静态全局路径规划,然后利用Q学习算法进行动态避障.整个方法为一种先\     

同尺寸矩形毛坯排样算法

讨论了同尺寸矩形毛坯二维剪切排样问题,切割刀数对减少剪切下料工作量有重要作用。文章提出了一种动态规划算法,在保证板材所含毛坯数最大的前提下,实现切割刀数最小化。实验结果表明上述算法可以简化切割工艺。     

平原河网闸群防洪体系的优化调度

本文根据平原河网的水文水力特性及闸群工作特点，建立了河网闸群防洪体系的优化调度模型．模型中将离散微分动态规划法（ＤＤＤＰ）择优过程和模拟计算过程相结合，确定闸群的最优启闭顺序，开启闸孔数与时间，以实现河道在现有泄洪能力下的最佳运行状态．本模型应用东苕溪导流港的实例验算成果表明；结构合理、方法正确，程序具有速度快，效率高的特点．     

端点自由DP应用于语音识别中的时间轴校正

本文介绍了一种新的时间轴校正方法,克服了传统端点固定DP在语音起止区间存在的固有误差,有效的提高了语音识别率。     

考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化

考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究. 引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划（DP）算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数. 为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中. 仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.     

一类概率指标动态规划模型

本文提出了一个以氧气转炉炼钢控制过程为工程背景的随机控制模型。给出了它的动态规划方程。对于一类简单情形,其最优策略可通过求解一非线性方程组得到。     

水资源系统优化中的动态规划与模拟结合算法

本文介绍一种动态规划与模拟技术相结合的算法,用离散微分动态规划法(DDDP)进行择优计算,在状态转移过程中用模拟方法进行湖泊、河道、排水闸、抽排站等各项工程的水利计算。文中重点介绍了用分割法进行湖泊调节模拟计算的方法。这种算法可使数学模型较为逼真而且便于求解,在湖北省四湖地区除涝排水系统最优扩建规划中应用已取得满意成果。     

三角旋回算法及其在水电厂日前市场优化调度中的应用

为了解决水电复杂巨系统的优化问题,借鉴遗传算法和量子算法,提出一种新的全局优化方法——三角旋回算法（Triangle Gyration Algorithm,TGA）,其具有结构简单、鲁棒性强和快速收敛的特点。算法的寻优过程采用历史最优目标函数值进行指导,利用三角变换进行迭代使其能够快速收敛到全局最优。用一个典型的算例对三角旋回算法进行了性能分析,并且将该算法应用在水电站日前现货市场优化调度中,通过与其他几种常见算法结果进行比较,该算法的优化结果日收益比动态规划增加8.58％,同时通过计算过程可以看出,该算法具有灾变机制,能够防止其过早陷入局部最优;算法结构简单,克服了随机搜索的盲目性,算法的迭代机理和选值与传统优化算法具有本质的差别;目前该算法研究处于初级阶段,具有巨大的可塑性。     

缺水条件下水稻灌区有限水土资源最优分配

依据稻田灌溉的特点 ,针对水稻灌区建立了对有限水土资源在多种作物之间进行最优分配的两层分解协调模型 (DP -SDP迭代法 ) .第一层基于作物水分生产函数 ,将降雨视为随机变量 ,用SDP模型求解单一作物非充分灌溉条件下最优灌溉制度 ;第二层用DP模型将有限水土资源在多种作物之间进行最优分配 .总目标是灌区总效益最大 .实例计算表明 ,模型合理可行     

两次应用DP匹配的阶层式单词识别法

本文介绍一个新的阶层单调识别技术。它立足于应用动态规划匹配法时匹配距离的收敛性。在第一阶段用窄窗孔匹配选出候补单词,在第二阶段用宽窗孔匹配,从其中选出正解单词。它不需要为两个阶段分别计算特征参量。与非阶层式相比,它可以节省约78%的识别时间。第一阶段取10%的候补单词时可做到无遗漏,保持了非阶层式的识别精度。在这一点上,它优于用粗分帧平均特征的阶层式单词识别法。     

松涛灌区最优续建规划模型的研究

本文主要研究海南省松涛灌区的续建规模问题,考虑到这个问题既包含规划又包含调度的内容,变量众多,因此采用了分层求解的方法,分别建立了两个模型,即筛选模型,长系列优调模型。筛选模型用以初定灌区的大致范围,长系列优调模型是在筛选的基础上确定符合灌溉保证率的灌区规模。根据这两个模型,分别编制程序,并进行了大量的计算。结果表明,本文所采取的方法和模型是可行的,提出的方案也是符合实际的。     

一种新的数据融合航迹关联算法

最近邻域经典算法在求解航迹关联问题时,由于过度依赖特征阈值以及缺乏全局性考虑,在航迹密度较高的情况下容易出现错误关联．针对这一问题,引入全局搜索策略并采用动态规划和跟踪门技术,提出了一种新的全局最优航迹关联算法．在真实的海上目标航迹关联环境下对两种算法进行了实现,与最近邻域算法相比,新算法不仅获得了较高的关联正确率,同时减少了关联结果对特征阈值的依赖．