不确定环境下建筑废弃物设施选址的多目标鲁棒优化问题

如何在充分考虑外部环境不确定性（比如：废弃物产生量、资源化率、成本等）下综合控制成本、GHG排放与视觉污染等的最小化是实现建筑废弃物设施合理选址及废弃物分配的关键。首先引入传统确定性模型，在经济、环境、社会各视角下同时最小化成本、GHG排放以及视觉污染；然后考虑各不确定性参数在一有界闭空间内变化，构建了鲁棒相对模型；最后以北京市为算例确定最优的废弃物设施选址与分配。结果表明，随着参数不确定性水平的增大，总目标函数值呈逐步上升趋势；相较于确定性模型，构建的鲁棒模型所获得的解更加稳定，证明了鲁棒模型的有效性。     

飞机总体设计中的一种多目标鲁棒优化方法

 提出一种基于灵敏度的多目标鲁棒优化方法。针对各维设计变量存在扰动的情况,在原约束多目标优化模型上,附加偏差目标函数,并采用最差估计法对约束条件进行鲁棒可行性调整。采用全局敏度方程方法来计算目标函数和约束函数对设计变量的敏度,进而采用Pareto遗传算法搜索约束多目标优化问题的非劣解集,设计者可以根据不同的设计准则从中选择合适的设计点。将上述方法用于飞机总体参数优化设计,并与采用常规优化方法所得的优化结果进行了分析和比较。     

不确定环境下应急设施选址问题两阶段鲁棒优化模型

对于应急物流管理而言,应急物资集散中心选址是一个重要的决策要素。针对应急突发事件的不确定性特征,本文提出了一个应急设施选址问题两阶段鲁棒优化模型,以实现“预选址-重选址”两者的协同优化。第一阶段在需求和成本变动、设施损毁存在不确定因素的情况下,综合考虑选址策略在灾前规划、灾后反应、设施重建阶段的不同需求,建立了一种基于p-center的鲁棒“预选址”模型;第二阶段针对灾后新信息的获得,建立了一种基于反应式修复和调整策略的新建设施“重选址”模型。算例分析表明,本文模型对于应急设施选址问题比传统p-center模型更为合理有效     

价格不确定供应链的多目标运作鲁棒模型

建立了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在原材料和最终产品的市场价格均不确定情况下运作的鲁棒模型.采用区间不确定性描述价格的不确定性.供应链的运作模型为一个多目标规划问题,满足诸如供应链协调运作、所有供应链成员的目标利润尽可能最大、对应于不确定供求价格的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标.数值算例的结果表明,一定范围内的市场价格波动不改变供应链的运作策略,仅对其运作性能产生一定影响,即所提出的模型是鲁棒的.     

一种考虑概率分布的鲁棒优化模型

文章以随机规划中的机会约束思想为指导,根据随机参数的概率分布情况,提出了两种鲁棒性条件约束,并在此基础上建立了一种新的鲁棒优化模型,使模型的可行解控制在一定的鲁棒性指标的范围内。该模型不但可处理约束两端同时含有随机参数的情况,还可以方便地推广到非线性模型中。仿真实例说明了模型的有效性。     

基于粗糙集和多目标规划的多物流配送中心选址

物流配送中心选址是一个定性与定量相结合的问题.首先利用粗糙集方法获得指标的权重,集结指标值后得到备选配送中心的综合评价值.以最小化建设成本和最大化建站的综合评价值为目标,建立一个双目标规划模型.根据决策者是否知道目标函数的偏好,提出了加权法和折衷规划法两种求解方法,从而可以确定配送中心的分布、规模、数量以及每个配送中心的配送策略.实例分析证明了方法的可行性.     

基于LMI的结构振动多目标鲁棒H_2/H_∞控制

研究了考虑建筑结构动力特性具有不确定性的多目标鲁棒H2/H∞控制问题。在设计控制器的过程中,将模型参数(包括质量、刚度和阻尼)的不确定性引入到状态方程的摄动矩阵之中,使得闭环系统对所有允许的不确定性同时满足H∞干扰抑制和最优H2性能。基于线性矩阵不等式优化技术,推导得到了线性矩阵不等式组来求解相应的多目标优化问题,应用MATLAB的线性矩阵不等式工具箱设计了输出反馈控制器。最后对一3层结构进行了振动控制仿真分析,结果表明了所提方法的有效性和优越性。     

基于灰色聚类评估的配送中心选址模糊多目标优化模型

将多属性决策方法与最优化方法相集成,研究了多配送中心选址优化问题。首先采用灰色聚类决策计算各候选地定性属性的综合评估值。再以选定配送中心的评估值均值最大化、系统成本最小化,以及配送中心容量利用率最大化作为3个优化目标,建立一个考虑需求点模糊需求、供应点与候选配送中心容量限制的三级供应链系统多配送中心选址模型。该模型被描述成了一个多目标的非线性混合整数规划模型。采用机会约束规划对模糊需求进行清晰化处理,并应用目标加权的方法将问题转化为单目标问题。通过算例验证了所提模型的可行性。在实际工作中,可根据决策者权重偏好得出令人满意的结果。     

自适应风险规避型院前急救网络设计鲁棒优化

为提高突发大规模应急事件下医疗急救系统的响应能力,提出了基于两阶段自适应风险规避型鲁棒优化模型的院前急救网络设计方法。针对不确定的急救需求发生量,通过基于场景的方法构建了最坏情况下的鲁棒条件风险值模型来规避需求未满足的极端风险,确保系统的服务能力。根据线性对偶理论提出等价的鲁棒对等模型以简化求解。最后,基于某市具体数值案例验证了模型的有效性和可靠性。通过对比分析和灵敏度分析发现,自适应模型较风险中性模型和一般随机风险规避模型有更高的需求满足率和更低的损失风险成本,优化方案显著提高了不确定环境下的应急响应效率和需求覆盖率。     

结构动力鲁棒优化设计方法综述

如何提高结构动力学性能的鲁棒性,以减小各种不确定性因素对设计结果的影响是当前学术界和工程界研究和关注的热点问题之一。该文阐述了结构动力鲁棒优化设计的基本概念,从基于Taguchi的方法、基于多目标优化的方法和基于响应面建模的方法三个方面对结构动力鲁棒优化设计的研究进行了综述。以双转子为例,从结构的动力响应要求出发,采用响应面建模、多目标优化的方法进行了设计并与采用Taguchi方法得到的结果进行比较。结果表明,基于响应面建模、多目标优化的方法能够获得多个具有鲁棒性的设计方案,在处理具有不确定性的结构动力学问题时有着很大的应用潜力。最后,对当前方法和后续研究内容作了简要总结和展望。     

低碳政策下基于区间的模糊多式联运路径鲁棒优化研究北大核心

针对不同碳排放政策下模糊需求的路径优化问题,在综合考虑运输成本、转运成本、时间成本及碳排放成本的基础上,建立基于区间的鲁棒优化模型,并在强制碳排放、碳税、碳交易以及碳补偿政策下对模型进行低碳转换,采用基于蒙特卡洛采样的灾变自适应遗传算法求解。以具有15个节点的多式联运网络进行算例研究,比较不同低碳政策下多式联运总成本和碳排放量,并分析不确定参数的影响。结果表明:对于需求鲁棒性的最大保守值的合理设置有助于引导企业运输决策;碳补偿、碳税、碳交易和强制碳排放政策的减排力度逐步减弱;选择不同的碳排放政策并调节最大保守值可以达到控制碳排放且降低总成本的目的。     

手术持续时间不确定的手术排程鲁棒优化

针对病人手术持续时间有较大范围不确定性的手术排程问题,综合考虑医院成本和病人满意度,采用绝对鲁棒优化策略,构建了手术持续时间不确定的手术排程优化模型,并设计了将单亲遗传算法和内点法相结合的两层混合优化算法,外层的单亲遗传算法确定病人在不同手术台的手术顺序,内层的内点法确定在给定的手术顺序下实现最差性能的手术持续时间.通过对大量随机算例进行仿真实验,并与基于期望值的确定性优化策略进行对比,结果验证了所提绝对鲁棒优化策略的有效性.     

对光照变化鲁棒的一种运动目标检测方法

鉴于现有的运动目标检测方法对光照变化的敏感性,本文提出了一种在静态场景下对光照变化鲁棒的运动目标检测方法。该方法利用视频当前图像帧的边缘与背景图像的边缘做差分运算,得出运动目标的轮廓,进而对运动目标进行定位与检测。实验证明,本方法在一定程度上能够消除由于环境光照变化引起的"曝光"现象,实时准确地检测出运动目标及其位置,运算速度快,满足实时性的需求。     

基于鲁棒PCA的视觉跟踪算法

目前使用颜色属性特征表征目标的几种主流算法中,均使用主成分分析法(PCA)处理颜色属性特征,而PCA方法假设输入数据中存在的噪声必须服从高斯分布,该方法存在明显不足。针对这一问题,本文根据鲁棒主成分分析法(Robust PCA)对颜色属性特征进行处理。将输入图像从原始RGB颜色空间映射至颜色属性空间,得到11种不同的颜色属性层;之后,基于Robust PCA处理颜色属性特征,使得映射后的图片信息都集中在少数层上,在保留原始图片大量信息的前提下滤除噪声。本文将使用Robust PCA处理后的颜色属性特征用于原始CN算法框架中并设置不同的降维层数对比其带来的算法性能差异。在OTB100中,与原始CN框架相比,算法成功率提升1.0%,精度提升0.9%。经实验数据证明,通过Robust PCA处理后的颜色属性特征具有更强的鲁棒性,可以更好地发挥出其优势并提升算法性能。     

煤炭物流园区多目标动态选址

为了有效整合物流资源,实现不同周期物流园区配送总成本和负效用的降低,构建了以煤炭物流网络总成本最小和对大气以及居民产生负效用最低为目标,多目标多周期煤炭物流园区的动态选址模型,并采用Lingo11.0进行多次迭代求解,最终得到全局最优解。以山西阳煤集团2014年实际的销售和运输数据为依据,选取了6个候选物流园区,18个需求客户,针对4个不同周期物流园区的选址和配送进行了差异化决策,使得成本节约了35%,最终验证了模型的科学性。     

基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈

在一类仅安装MEMS加速度计和图像传感器的光电跟踪系统中,等效加速度前馈控制方法能够有效提高系统的跟踪能力.但是,加速度计低频噪声、目标合成轨迹延迟和运动模型不确定性,会对跟踪效果带来限制.因此,本文提出一种基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈方法,来进一步提升系统的跟踪能力.使用加速度计测量值和系统加速度模型计算值进行频域融合,可以优化加速度计的低频性能;而采用鲁棒预测算法,能够减弱目标合成轨迹延迟及运动模型不确定性的影响,获得更准确的加速度前馈值.实验结果表明,该方法可以提高系统在0.1 Hz～4.5 Hz的跟踪能力.     

考虑混合车队的多目标共享单车重平衡问题研究

共享单车系统所面临的主要问题是用户需求与单车供给的不匹配，实施有效的重平衡操作需要权衡成本与服务水平这两个相互矛盾的目标。在“双碳”目标的背景下，考虑了由电动车和燃油车组成的混合车队以及燃油车限行因素，建立了以重平衡总成本最小和未满足重平衡需求量最小为优化目标的多目标混合整数规划模型，并提出了一种改进多目标粒子群算法来求解该问题。不同规模测试例的仿真结果表明，该算法在收敛性、多样性和分布性方面都优于NSGA-Ⅱ和标准多目标粒子群算法，能够得到更高质量的帕累托最优解集。管理者可以依据其自身偏好，从中选择合理的重平衡方案。     

不确定情景下应急物资储备库选址问题研究

针对在地震等自然灾害发生时受灾点以及应急需求均为不确定的情况,研究了灾前预置应急物资储备库的选址问题。通过设计多个需求情景来描述受灾点与应急需求的不确定性,建立了有最大运输距离限制的鲁棒优化模型,并设计了鲁棒优化方法。通过数值计算比较分析鲁棒优化方法和随机优化方法的计算结果,表明鲁棒优化解受不确定因素产生的偏差要比随机优化解小,鲁棒优化方法能够有效地减弱不确定性因素对选址方案的影响,并且能降低由预测偏差带来的风险。     

复杂产品的多学科鲁棒协同设计优化方法研究

为了处理好复杂产品各子系统之间的耦合关系以及各子系统的异构性问题,以协同优化(CO)算法为基础,结合系统不确定分析(SUA)方法和近似不确定传播(IUP)方法,构建了多学科鲁棒协同设计优化算法框架.在设计变量的不确定性能够被概率分布函数描述的情况下,此算法框架能够解决复杂产品的设计优化问题.通过对梳齿式微加速度计的多学科鲁棒协同优化设计算例的计算,验证了此算法在输入参数存在微小扰动的情况下能够有效提高设计解的鲁棒性.     

应急服务设施轴辐网络布局的λ-鲁棒优化

以不确定环境下的应急服务设施选址-分配问题为研究对象,依据应对重大突发事件应急服务设施选址布局的特点,构建了应急服务设施单分配集覆盖轴辐网络模型,在此基础上,综合考虑各类不确定性因素,提出了应急服务设施轴辐网络布局的双重λ-鲁棒优化模型,即鲁棒解的函数目标值和最远两点的出行时间与各种情景下的最优值之间的偏差分别控制在1λ和2λ之内,使得具有较好条件的候选设施点更易选为枢纽点,同时使最远两点的最大出行时间尽量最小。针对模型特点,设计了改进的遗传算法和鲁棒解求解方法,通过算例数据验证了模型和算法的有效性。