一种多区域机组组合问题的有效算法

本文以二层规划理论为依据,建立多区域机组组合的二层优化模型,并提出模型的有效计算方法。其中,上层是以电力系统总体运行成本最小为目标的有功最优潮流问题;下层由多个单区域内的机组组合问题组成。上层决定下层每区域内的发电任务,下层以此确定机组的运行状态,同时向上层反馈各区域发电成本的边际信息。通过算例分析,表明本文方法对解决网络制约的多区域内机组启、停决策问题是有效的．     

交易成本下水资源优化配置的双层多目标规划模型

采用双层多目标规划描述基于交易成本的水资源优化配置问题,建立了以水资源管理机构和用水者为上、下层决策者的水权市场交易的双层多目标规划模型,该模型以水资源经济效益最大和水质污染最小为上层目标函数、以取水者效益最大为下层目标函数,并采用粒子群算法进行求解。最后采用一个简单的算例实证分析了模型的可行性。     

具有双层控制结构的馈能悬架输出反馈控制策略

针对悬架系统是一个复杂的多变量振动系统,单一的控制算法难以满足悬架系统的性能要求的不足,采用了双层结构控制策略,上层控制器产生下层控制器的期望输出,下层控制器跟踪上层控制器的输出。本文将馈能悬架的控制器设计问题归结为时域硬约束下的干扰抑制问题和能量回收效率的问题,上层控制器采用多目标H_∞/广义H_2输出反馈控制策略,即用广义H_2范数描述系统时域约束,用H∞范数度量系统的性能。下层采用状态反馈积分控制策略实现执行机构对上层控制输出的跟踪。仿真验证了设计的1/4车馈能悬架具有干扰抑制能力和能量回收能力。     

下层带扰动参数的二层多目标优化问题的灵敏度分析

借助集值优化问题的灵敏度分析,讨论了上层无扰动、下层带扰动参数的二层多目标优化问题的灵敏度分析.     

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.     

非凸二层规划的广义方向导数和广义微分

了一类具有广泛典型代表性的二层系统优化决策模型，利用非光滑分析工具，给出了非凸二层系统优化决策模型，下层极值函数和上层复合目标函数的广义方向导数和广义微分析 表达式或估计式。     

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。     

非凸二层规划的广义方向导数和广义微分

讨论了一类具有广泛典型代表性的二层系统优化决策模型．利用非光滑分析工具，给出了非凸二层系统优化决策模型下层极值函数和上层复合目标函数的广义方向导数和广义微分的表达式或估计式     

计及混合交通均衡的电力交通耦合网络扩展规划

为了降低大规模电动汽车出行造成的交通瘫痪风险和电网安全运行风险，在建立配电网和交通网耦合模型基础上，提出计及混合交通均衡的电力交通耦合网络双层规划模型。上层模型是以道路通行时间、道路扩容、新建充电桩、变电站扩容和新建配电网线路的成本之和最小为目标，建立的投资规划模型。下层模型是基于用户均衡理论，考虑道路扩容和充电站拥堵效应，建立的混合交通均衡模型。然后，上层模型通过混合粒子群算法进行求解，下层模型结合构建的车主最优出行路径模型，通过IPOPT求解器进行求解。以Nguyen交通网和14节点的配电网构建耦合网络进行仿真分析，结果得出电动汽车出行需求在增加0、25%、50%、75%和100%5个场景下的最优扩展规划策略，验证了所提规划方法的有效性。     

多层现浇预应力混凝土框架采用“数层浇筑,顺向张拉”施…

分析了“数层浇筑，顺向张拉”施工程顺序对预应力的影响，以及下层梁张拉对上层梁性能的影响，说明采用这种施工顺序对预应力筋张拉时的控制应力给予调整，下层梁张拉时上层梁应具备一定强度的必要性，并研究了调整预应力筋张拉控制应力的方法。     

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.     

鲁棒多目标优化问题ε - 拟弱有效解的最优性条件

研究了约束函数带有不确定因素的多目标鲁棒优化问题的最优性条件.首先,利用变分分析的工具(最大值函数的次微分、中值不等式、极限次微分的和规则等)建立不确定多目标优化问题的鲁棒ε- 拟弱有效解的最优性必要条件; 然后,在伪拟广义凸性的假设下,给出了该问题的最优性充分条件; 最后,用实例证明了相关结论的正确性.     

双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化

为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求解,得到执行每个任务的UCAV编号和最优队形;根据现有的编队作战队形库,建立编队中UCAV站位下层规划模型,通过采用遗传算法进行求解,得到UCAV在队形中的位置.仿真结果表明:在上层规划模型中引入改进模拟退火算法,可以解决离散粒子群算法易陷入局部极小值的问题;设计双层规划模型,可以解决DPSO-SA算法后期收敛速度慢的问题.相对于单层规划模型,双层规划模型求解大规模UCAV编队队形优化问题收敛速度更快,寻优效果更好.     

集值映射扰动多目标规划的稳定性

目的研究扰动集值映射多目标规划问题解集在上（下）半连续意义下的稳定性．方法依据拓扑、凸分析和泛函分析理论,对扰动集值映射多目标规划问题中特定的集值映射进行分析和研究．结果分别给出了锥有效解集和锥弱有效解集的上半连续和下半连续的充分性条件．结论进一步完善了多目标规划理论     

求解双层线性规划的优化算法

利用对偶理论,将求解双层线性规划问题转化为求解一个与之等价的单层问题,通过求解一系列线性规划问题,提出了一种求解双层线性规划局部最优解的算法,并举例说明了算法的求解过程。     

面向多点侦察和通信服务的多无人机协同任务分配

针对多无人机对多个异构任务目标进行侦察和通信服务的协同优化问题,通过考虑不同目标的任务要求和价值,以及多机协同增益与任务行为制约关系,构建斯坦伯格博弈模型,将上层无人机建立为博弈领导者,下层无人机建立为博弈的跟随者,并提出一种分布式策略更新迭代算法,实现了多无人机任务分配方案的稳定收敛以及系统任务收益优化.仿真结果显示,所提方法能有效提升多无人机系统同时完成多个任务的效益,并能在不同环境下实现面向异构任务价值的高效协同.     

公交线路网优化的双层模型及其解法

提出了一种优化公交网络的双层模型,其中上层模型是以直达客流密度最大为目标,基于公交站点客流分布数据优化公交网络。考虑到随着网络的变化公交乘客的出行行为会发生相应变化,为此,下层模型在优化的网络上重新进行公交客流分配,其分配的结果(新的客流矩阵)又会影响公交网络的设计。然后,采用了改进的蚁群算法和标号法对该双层模型进行了求解。最后,利用大连市主城区的数据对该方法进行了检验。     

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。     

多目标规划的对话式调整法

本文发展了求多目标规划问题的最好折衷有效解的一个新途径,这个方法需要决策者和分析者之间根据调整概念进行某种形式的对话。它的特点在于,所得到的解一定是有效解。