基于列队竞争算法的多杂质水网络集成优化

对于多杂质的用水和水处理集成优化问题,建立了以总费用最小为目标的混合整数非线性规划(MINLP)模型,并提出了一种将列队竞争算法(Line-up competition algorithm,LCA)和序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)法相结合的求解策略。其中,用LCA优化整数变量,而用SQP法优化连续变量,通过这两种方法的交替求解来逼近最优解。将所提出的计算方法对文献中的2个典型实例进行了求解,求解结果优于文献。实例计算表明,本文所提出的计算方法是有效的。     

换热网络的分析

通过对换热网络的研究发现,当物流有分流时,换热网络分析的数学模型为非线性规划问题。本文给出换热网络分析的非线性规划模型,同时优化各路分流的流量及换热单元进出口温度。经模型转化,用复合形法与线性规划法的双层组合求解,成功地解决了换热网络分析中非线性规划的求解问题。经实例考核计算证明,本文所建立的数学模型是正确可靠的,使用的双层组合法与其它方法相比,方法简单实用,结果准确,可在工程研究、设计中应用,分析后所得的最佳参数可大大提高换热网络的热回收量,节能效益十分显著。     

基于能量约束的多传感器故障非线性最优化规划决策机制

针对多传感器网络系统的稳定性和可靠性的保障问题,采用能量约束的故障检测技术,通过均衡非线性系统资源,提高故障检测效率和检测精度。同时,结合非线性多传感器系统资源情况和应用需求计算得到故障均衡权重系数,对故障提取特征并映射,建立通过多目标约束的最优化故障处理规划决策机制。实验结果表明：所提算法与传统故障检测处理算法相比,对故障节点定位准确,检测高效。另外,在故障处理时,通过非线性最优化决策降低了能耗,有效保障了多传感器系统的鲁棒性。     

基于J2EE的协同换热网络设计系统的研究

在化工企业中,换热网络设计的好坏对企业效益有重大影响.由于设计过程中伴随着大量的计算,用软件可以大大提高效率,以往的换热网络设计软件可视化不强,没有一个好的图形界面,而且大多是C/S结构,难于升级和维护.为了使软件的可视化更强并方便各个地区工程师之间的合作,采用J2EE架构和过程能量集成方法--夹点技术以及改进的换热网络设计算法.对换热网络计算机辅助设计进行了研究,开发了一个基于J2EE模式结构体系的协同换热网络设计软件系统.     

间歇过程多杂质用水网络的超结构模型及求解

增加中问储罐摆脱时间约束,将间歇过程多杂质用水网络看成一连续过程.先建立引入分配因子的间歇用水网络的超结构模型,求解出最优网络,其次引入时间约束,确定再用次序,在最短的周期内使网络结构达到稳定,最后通过优化储罐和分配器的数量,找出间歇过程多杂质用水网络的最优结构.实例证明本文的方法可以有效解决间歇过程多杂质用水网络的问题.     

解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法

给出非线性约束规划问题的一种新解法。把带约束的非线性规划问题转化成为两个目标的多目标优化问题,并为转化后的多目标优化模型设计了一种新型多目标遗传算法,数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的。     

基于自适应模拟退火遗传算法的多杂质用水网络设计

水资源的短缺和环境污染的日益严重,对过程工业提出了减少新鲜水用量和废水排放量的要求,且通常废水中都含有多种污染物,由此本文提出了考虑回用的多杂质用水网络设计。不但建立了多杂质用水网络超结构MINLP模型,而且针对MINLP问题求解困难的现状,开发了自适应模拟退火遗传算法。实例研究结果表明该算法可以找到全局最优解且计算时间可满足要求。另外,该算法可有效避免陷入局部最优,也不要求提供初始可行解。     

多流股换热器网络的识别与构造

多流股换热器网络是一种新型的换热器网络。本文用改进的遗传／模拟退火算法优化综合双流股换热器网络,在此基础上进行多流股换热器网络识别和构造的研究。使网络中单个多流股换热器的换热面积最大,总的多流股换热器的换热面积也最大作为将以双流股换热器为换热设备的换热网络综合成多流股换热器网络的一个标准。通过流股匹配矩阵的使用,说明程序自动实现多流股换热器网络的识别和构造过程。文献实例证明本文提出的多流股换热器网络识别和构造方法对降低网络年度化费用是有效的。     

基于粒子群算法求解多层非线性规划问题

通过对基本粒子群优化算法的分析,提出一种用于求解多层非线性规划问题的算法,实现对多层非线性规划问题的Stacketberg-Nash均衡解的搜索.该算法使用动态区域搜索方法保证全局收敛性,采取自适应扰动策略增强跳出局部最优点的能力,通过基于约束适应度的更新机制保证解的可行性.实验结果证明算法的有效性.     

多杂质用水网络设计方法的改进与比较

通过引入分配因子和最小限制流量对多杂质用水网络超结构模型进行改进,使模型更简捷高效;在逐步线性规划法中引入改进的超结构模型,提供了用水过程的排序依据,可代替枚举法直接排序,提高了求解效率。通过实例比较了改进前后的两种设计方法,找出了它们之间的优势和劣势,结果表明,本文的改进策略可以快速和准确地解决多杂质用水网络设计问题。     

逐步非线性规划法求解多组分废水最小化问题

对多组分用水系统的优化设计即废水最小化问题进行了研究，在逐步线性规划法的基础上，提出了逐步非线性规划法的过程优化设计方法。新方法首先按每个组分的限定浓度对各操作进行排序，然后对每个操作序列进行逐级优化匹配。然后通过比较选出一个用水量最小的设计，作为过程的最终设计。其中，对单元操作i的优化匹配就是解非线性规划问题。并通过一个实例计算结果表明，本文算法是简单而有效的。     

基于能量最小化的网格优化算法

对网格优化的方法进行研究,提出一种基于能量最小化的网格优化算法.给定一定数量的三维散乱点数据和一个初始三角网格,使用能量最小化算法对网格顶点位置进行优化,使网格顶点更好地逼近三维散乱点数据;网格也更加逼近实际曲面.实验结果表明,使用该算法能够获得形状良好的网格.     

基于能量最小化的图像融合

图像融合是指联合两个或两个以上的图像通过某种算法得到一幅更高质量的新图像.提出了一种融合全色图像和光谱图像的方法即能量最小化方法,能量主要由两个部分组成.第1部分保证了相关细节信息的注入.第2部分保持了多光谱图像的低频信息.另外,能量还可以包含高分辨率光谱图像的先验知识和其它一些约束条件.     

一种求解整数规划与混合整数规划非线性罚函数方法

证明了任何一个变量有界的整数规划问题（IP）和混合整数规划问题（MIP）都可以转化为一个等价的非整数（或连续化）规划问题（NIP），并给出一个用非线性精确罚函数法来求解该等价NIP的方法，从而达到求解IP或MIP的目的，数值实验表明了算法的可行性。该方法可广泛用于各应用领域里IP和MIP的求解，特别是为非线性IP和MIP问题提供了一条通用 的求解途径，对解决许多实际优化问题具有重要意义。     

An interactive goal programming method for non-linear multiple-criteria decision-making problems

A new interactive goal-programming method is presented in which the constrained multiple-objective problem is converted into a sequence of unconstrained single-objective problems. The decision-maker specifies a set of desired values for the objectives, and the deviation from these values is minimized in the least squares sense. At each iteration (i.e. after each unconstrained single-objective problem has been solved) the decision-maker is presented with the results and (if the present solution is not satisfactory) asked for which objectives he is willing to accept lower values than those specified earlier. The constraints are treated in the same way as the objectives, but their “desired values” are kept fixed. It is shown that under suitable conditions the method converges to a Pareto-optimum.     

An interactive fuzzy satisficing method based on variance minimization under expectation constraints for multiobjective stochastic linear programming problems

In this paper, we focus on multiobjective linear programming problems involving random variable coefficients in objective functions and constraints. Using the concept of chance constrained conditions, such multiobjective stochastic linear programming problems are transformed into deterministic ones based on the variance minimization model under expectation constraints. After introducing fuzzy goals to reflect the ambiguity of the decision maker??s judgements for objective functions, we propose an interactive fuzzy satisficing method to derive a satisficing solution for them as a fusion of the stochastic programming and the fuzzy one. The application of the proposed method to an illustrative numerical example shows its usefulness.     

A numerical method for non-linear water waves

A numerical method based on a complex potential formulation is developed for the computation on non-linear waves. It is applied to solve the problem of waves generated by a submerged doublet. Results for the dominant steady wave trains are presented. Good agreement with non-linear theory is obtained.     

An approximate programming method based on the simplex method for bilevel programming problem

Many real problems can be modeled to the problems with a hierarchical structure, and bilevel programming is a useful tool to solve the hierarchical optimization problems. So the bilevel programming is widely applied, and numerous methods have been proposed to solve this programming. In this paper, we propose an approximate programming algorithm to solve bilevel nonlinear programming problem. Finally, the example illustrates the feasibility of the proposed algorithm.