随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型及算法

构造随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型,上层是信号配时优化模型,下层是考虑交叉口延误的随机用户平衡交通分配模型,并对其进行了详细说明,证明了交叉口延误可由模型中的容量约束条件的Lagrange乘子得到.对于模型的求解,提出了上层模型采用模拟退火算法,而下层使用Frank-Wolfe算法的一个实用的启发式算法,并以一个小型路网为例进行了数值仿真计算,计算结果显示算法是有效和可行的.     

公交线路发车频率优化的双层规划模型及其解法

提出了一种优化公交线路发车频率的双层规划模型。该模型以整个公交系统总成本最小为目标,同时考虑出行者的选择行为。上层模型通过客流分配的结果优化发车频率;下层模型基于优化的发车频率进行公交客流分配。采用一种迭代的算法,分别使用标号法和启发式算法SCE-UA对下层和上层模型进行求解。最后,利用大连市公交系统的数据进行了测试。结果表明,该模型和算法是合理有效的。     

求解混合整数双层规划问题的遗传算法

讨论了两类非线性混合整数双层规划问题。第一类问题的下层为不含整数变量的凸规划;第二类问题的下层包含整数变量,但下层函数关于下层整数变量是多项式,而关于下层连续型变量是线性的。针对这类问题提出了一个新的遗传算法。该算法利用单纯形调优法的思想设计了一个新的杂交算子,使杂交个体与种群中好的个体组杂交,以产生好的杂交后代。数据仿真表明新设计的单纯形杂交算子比传统杂交算子更有效。     

求解一类二层非线性规划问题的全局优化方法

根据模拟退火算法能够有效地求非凸数学规划全局最优解的特点,对一类二层非线性规划问题的上、下层问题求解,并根据二层规划的特点,给出了求解一类二层非线性规划问题全局最优解的有效算法。该算法思路清晰,易于在计算机上实现。     

机组组合问题的两层优化研究

根据两层规划理论,提出网络约束机组组合的二层优化模型和算法。上层是以各子系统总成本最小为目标,考虑网络约束的有功优化潮流;下层由若干无网络约束的发电子系统构成,子系统由上层决定其发电任务,以此为依据决策机组的启、停状态。两层问题依据下层各子系统提供的边际信息交替求解,当边际信息无变化时便完成了机组组合。算例分析表明该方法对解决网络制约的机组启、停决策问题是有效的。     

高速公路出入口选址双层规划模型研究

针对高速公路出入口选址,建立了双层规划模型.上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划考虑了交通网络车辆弹性需求用户均衡配流.最后设计了一个迭代优化算法对模型进行求解.     

基于博弈论的"源-网-荷"多主体利益协调互动的ADN分层规划

针对开放电力市场环境下存在的多主体利益博弈规划问题,提出一种基于博弈论的"源—网—荷"多主体利益协调互动的主动配电网(ADN)分层规划模型,结合迭代搜索法和改进的粒子群算法来对模型进行求解.模型上层从规划层面上考虑源、网、荷三方各自的决策,以每一个利益主体效益在博弈模式中达到均衡为目标;下层从主动管理层面考虑分布式电源(DG)削减和有载调压变压器(OLTC)调节等策略,以DG年切除量期望值最小为目标.在上层中运用迭代搜索算法搜索多方均衡解,在上层中的每一方主体决策寻优过程以及下层决策寻优过程中运用改进的粒子群算法.通过改进的IEEE 33节点算例,验证所提模型的可行性,为电力市场开放环境下存在多决策主体利益博弈的ADN规划问题提出思路和建议.     

下层解不唯一线性双层规划的全局优化算法

该文讨论一类线性双层规划:第一层中的目标函数和约束是线性的,第二层是解可以不唯一的带参数的线性规划。利用等价的Kuhn-Tucker条件将线性双层规划转化为单层非线性规划,其全局最优解可以在某个集合的极点上找到。在此基础上给出下层解可以不唯一的线性双层规划问题的一个全局优化算法。     

非平衡交通分配的离散网络平衡设计模型与算法

交通网络设计问题是指对一个已经存在的交通网络,用定量的方法确定添加哪些新路段、对哪些已有路段进行改造以提高其通行能力的问题,并分为连续网络设计问题和离散网络设计问题.针对该问题提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型,模型不仅考虑了新增路段及已有路段的扩容,而且允许不同等级的扩容选择.模型求解中,上层问题采用粒子群算法,下层问题采用路径生成式logit非平衡交通分配算法.数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型.     

一类特殊的非线性双层规划问题及其遗传算法

利用Karush-Kuhn-Tucker条件,将下层为凸规划的非线性双层规划转化为一个单层规划问题.为了提高遗传算法求解该问题的效率,利用对线性不等式约束添加松弛项和计算非线性约束边界点的方法,给出了一种新的约束处理方法;通过构造一个辅助线性模型降低了搜索空间的维数;结合算法产生的最优个体,设计了一个有助于改善个体适应度的杂交算子.     

无界域上不定二次规划的一个算法

给出了无界域上不定二次规划的一个算法，该算法将不定二次规划转化为一系列凸二次规划，并证明了算法的收敛性。     

水库群系统非线性网络流规划法

针对水库群系统的优化调度 ,建立了非线性网络流模型 ,并提出了逐次线性化与逆境法 (out_of_kilter)相结合的求解方法 .     

不确定条件过程优化有效抽样点数的确定

基于两阶段随机规划的求解问题对不确定条件过程优化是十分重要的,本研究将蒙特卡罗积分策略与基于对偶理论的可行域限定条件相结合提出了改进算法,同时还提出了两阶段随机规划改进算法中确定有效抽样点数的方法,算例证明了该算法的有效性以及确定有效抽样点数判据的可行性。     

利用混沌搜索求解二层非线性规划问题

根据二层规划的特点，结合混沌优化方法，给出了求解一类二层非线性规划近似全局最优解的有效算法，算例表明，该方法简单有效，为研究二层规划提供了一种新的思路。     

基于MapReduce编程模型的改进KNN分类算法研究

采用一种属性约简算法,将待分类的数据样本进行两次约简处理--初次决策表属性约简和基于核属性值的二次约简。通过属性约简方法来删除数据集中的冗余数据,进而提高KNN算法的分类精度。在此基础上应用MapReduce并行编程模型,在Hadoop集群环境上实现并行化分类计算实验。实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据。实验执行的加速比也有明显提高。     

基于改进Snake模型与Kalman滤波的目标跟踪算法

在基于改进Snake模型的基础上,结合Kalman滤波进行运动预测,提出了跟踪运动物体轮廓的一种方法.在物体轮廓的提取方面,将MINIMAX准则应用于参数的自动选取,对霍夫变换进行改进使其能应用于Snake初始轮廓的自动选取,对动态规划算法进行改进使其应用于Snake模型,使其有更好的收敛效果.并采用Kalman滤波器预测物体的运动轨迹,实现在视频摄像中运动物体的有效跟踪.     

不定二次规划的一个改进算法

给出不定二次规划的一个改进算法,通过仿射尺度技术,把二次规划问题转化为球约束的二次规划问题,进而转化为球约束的凸二次规划问题来求解.讨论了该算法的收敛性.     

科技实力评价中的一种建立理想分布曲线的方法

本文通过专家调查法提供了建立科技实力评价标准的依据。给出了一种用目标规划法似合带有约束条件的曲线的算法并应用这种算法求出了有关科技人员实力评价标准的理想分布曲线     

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。     

有界变量目标规划及后分析

This paper outlines the algorithm of linear goal programming with bounded variables and its post analysis. An application of this method for selection of a preferable solution within the multiple solutions is demonstrated.