配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

城市应急医疗物资集配中心选址评价优化方法

为解决城市应急医疗集配中心配送时间长及配送覆盖范围小的问题,提出构建城市应急医疗物资集配中心第2代非支配排序遗传算法优化选址模型．该方法以最小化总体运输成本和最大化应急物资集配中心对邻近地区的人口数量和医疗资源覆盖为目标,建立改进的层次分析法-模糊折衷决策评价模型,引入折衷模糊决策方法进行总体选址方案决策优选．以中国石家庄市藁城区应急医疗物资集配中心选址为例,验证该模型的可行性．结果表明,建设7个集配中心即可满足石家庄市藁城区的疫情防控需求,进一步节约建设和运输成本,最优方案中平均运输车程耗时为18.9 min,30 min以上车程占比为13.3%,相较于优选前各方案的平均值分别下降了49.1%和80.0%．研究成果可为城市突发公共卫生事件下应急集配中心选址方案提供参考依据．     

应急物资储备中片区储备库协同选址研究

为实现区域性应急物资储备的协同管理,对区域性应急物资储备布局中片区储备库的协同选址模型及算法进行研究。以储备库建设和物资运输成本之和最小、物资运输总时间最小为目标,基于混合整数非线性规划规划方法建立了片区储备库协同选址多目标优化模型,并设计了一种基于协进化原理、运用矩阵编码的多目标遗传算法。算例分析结果表明,该模型可以有效求解片区储备库协同选址问题。     

利用遗传算法求解公共停车场多目标选址模型

随着城市交通的发展,我国城市停车问题越来越严重,停车场建设成了突出问题.以往的公共停车场选址规划方法大多只是实现单个目标最优,对于实际存在的多种影响因素考虑不足.因此,提出基于遗传算法的城市公共停车场多目标选址方法,以较好地解决公共停车场选址问题.     

基于遗传算法的粮食物流配送中心选址优化

根据粮食配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型.并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得模型的最优解,验证了模型的正确性.实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得粮食配送中心选址问题的全局最优解.     

基于典型行车路线理论的城市交通中诱导屏选址优化方法研究

为了获取城市交通中出行者的群体性出行规律,提出了典型行车路线理论,把典型行车路线上的路段作为诱导屏放置的备选地点,在此基础上综合分析交通量、交通拥堵事件的发生率以及诱导屏的经济制约条件(诱导屏的数量约束条件)等因素,以研究的路网区内的所有诱导屏的诱导效益最大化为目标建立诱导屏选址优化的目标函数,最后并用改进的遗传算法进行求解,获取最优的诱导屏布点方案.     

基于地点成本的交通应急救援设施优化选址方法

为了提高交通应急救援设施选址的科学性与实用性,根据既考虑地点成本,又要保留现有救援点的实际选址需求,提出了基于地点成本的交通救援设施优化选址方法.该方法通过惩罚参数的变动,有选择的保留现有救援点,推出一类条件集合覆盖选址方案;在不改变保留和新建救援点数目的条件下,唯一生成总加权救援时间最小解;考虑救援点建设成本的不同,能够实现建设成本的精确控制,保留的现有救援点是传统方法的2倍,总建设成本和总加权救援时间较传统方法得到多目标优化,实现了经济性与效率性的有效均衡,具有工程应用的可操作性.     

车用空调冷凝器性能多目标优化方法

针对车用空调平行流冷凝器的性能优化问题,将冷凝器划分为3个相区,分别为过热区、两相区和过冷区.通过划分微元并通过比焓或干度逐一判断所属相区并进行计算的方式,基于ε-NTU法建立结构参数与性能参数之间的数学关系,通过运行实验验证了该换热计算模型.利用多目标遗传算法(MOGA)分别获得双目标优化与多目标优化的Pareto最优解集,比较了两者的优劣.结果表明,采用MOGA能够解决车用空调平行流冷凝器性能优化问题,相对双目标优化具有更好的优化效果.通过对优化点进行分析,分别获得最佳综合性能、最佳运行性能、小型轻量化3种优化方案,其中综合性能优化方案提升换热效率4.7%、降低压降4.5%,体积和质量分别减小10.5%和6.4%.     

自适应混沌粒子群优化的粮食应急点选址研究

针对粮食应急点选址,将“运输时间最小”和“应急开始最早”作为目标,建立了相应的优化模型.利用基于粒子群的K-Medoids聚类算法进行求解,为了避免过早地陷入局部最优,提出了自适应混沌粒子群优化算法.该算法利用粒子与已知全局最优粒子的欧式距离来判断粒子群当前状态,并将其作为确定混沌扰动范围的启发信息,可以有效地提高最优解的精度.试验表明该算法优于传统的演化算法,较好地解决了粮食应急点选址问题.     

多目标进化算法在物流配送中心选址中的应用

传统的物流配送中心选址模型过于单一地追求物流成本的最小化,而没有考虑服务的质量与效率．本文将顾客时间满意度作为度量物流服务水平的一个标准,提出了物流配送中顾客时间满意度的计算方法,建立了以物流成本最小化和时间满意度最大化为目标的物流配送中心选址多目标优化模型．采用一种基于NSGA一Ⅱ的多目标进化算法来求解,通过选择合适的编码方法和遗传算子可以得到模型的最优解,并通过实际算例说明了模型和算法的有效性．该模型能一次得到多组有效解,从而可以为物流配送中心选址提供更加全面的决策支持．     

基于GA的电力系统多目标模糊无功优化

针对传统无功优化的目标单一性,建立了以有功网络损耗和节点电压偏差均最小为目标的无功优化模型,采用模糊数学将不同量纲目标进行归一化,并转化为单目标模糊规划模型.鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法搜索全局最优解.对某21节点系统进行了多目标无功优化分析,验证了该模型的可行性和优越性.     

一种新型故障限流器选址与配置优化方法

随着电网规模日趋扩大,电网短路水平不断地攀升,安装限流器是一种经济可行的限流措施.首先,提出一种新型故障限流器选址优化与容量规划方法,基于电网节点与支路的分布特性,定义全网短路电流水平与开断裕度向量以及成本与电能损耗向量;然后,通过对所定义向量的赋范空间特性的研究,定义一类有具体物理含义的超空间范数作为各向量的距离度量,导出全网故障限流器配置方案的成本与增益指标,并构建限流器选址与容量配置的目标函数;最后,考虑电网安全运行约束,利用可变染色体长度的遗传算法进行求解,并基于IEEE 14母线标准试验系统进行算例分析,结果证明该方法的有效性与实用性.     

基于集合覆盖模型的京津冀工业再生资源设施点选址优化研究

基于京津冀协同发展视角下三地再生资源产业协同发展的内在需求,探讨京津冀地区工业再生资源综合利用设施点选址优化问题.应用集合覆盖模型,以工业固体废弃物配送时间最短和总成本最低为目标,建立工业再生资源综合利用设施点的多目标选址优化模型,并结合遗传算法求解模型,识别能够全面覆盖京津冀区域工业再生资源综合利用设施结点位置,为京...     

基于鲁棒优化的不确定需求下应急物资配送多目标决策模型

针对应急物资配送决策具有不确定性和突然性等特点,提出了一种基于多目标鲁棒优化不确定需求下的应急物资配送决策模型。在分析应急需求的随机性、应急物流设施点的需求不确定风险和路网中断风险的因素上,确定了以物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小以及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,构建了多目标鲁棒优化模型,并运用Matlab软件求解。以一个山区发生自然灾害作为突发事件为例,验证了多目标鲁棒优化模型的有效性和正确性。研究结果表明：不确定需求下应急物资配送中,决策者可以依据本文多目标鲁棒优化模型权衡利弊,制定出既具有应对风险能力,又能快速反应的救援方案。     

多基地雷达栅栏覆盖的优化布站方法

为了解决多基地雷达的优化布站问题,提出了一种利用非等分栅栏覆盖的优化布站方法.该方法首先利用非等分栅栏覆盖区域之间的关系构造约束条件,将优化问题分解为两个子问题,即单条部署线的优化布站问题和非等分栅栏组合的优化问题;其次,基于单条部署线上的优化布站条件,采用穷举法求解单条部署线的优化布站问题;然后,根据最小部署成本准则...     

城市主干路交通流多目标优化控制

提出一种城市主干路交通流多目标优化控制方法 ,分析了多目标优化的性能指标及其约束条件 .用线性预估方法预估单个交叉路口下一周期的车流量 ,模糊推算单个路口周期大小 ,用遗传算法优化平均车辆延误 ,获得每个路口的绿信比 ,在此基础上 ,再用遗传算法优化整条主干路的交通流量 ,获得主干路统一周期 ,最后 ,将周期的值根据绿信比分配到每个路口的各个相位 ,控制信号灯的转换 .仿真结果表明该方法优化性能良好 ,性能稳定     

基于多目标双层规划的分布式电源选址定容

针对高比例分布式电源(distributed generators, DGs)并网位置与容量大小优化问题,提出一种解决多DGs选址定容问题的多目标双层优化模型。该模型中上层模型结合损耗灵敏度和电压稳定指数挑选并网位置,下层模型获得并网位置后以有功损耗、电压偏移指数、电压稳定指数为优化目标函数调整DGs容量。其次,由于下层模型中含有非凸的DistFlow潮流方程,通过二阶锥凸松弛技术将下层模型转化为混合整数二阶锥规划模型,并运用多权重法将多目标优化模型转化为易于处理的单目标优化模型。最后在PG&E69节点系统中测试,结果表明,DGs在最佳位置接入特定容量,可显著降低配电网有功损耗,改善电压分布、提高电网电压稳定性。与现有文献中优化算法对比分析,验证了所提模型的有效性,此外,还分析了测试系统接入DGs的最佳数目和渗透水平。     

部分覆盖下供水管网水质监测点优化选址方法

针对供水管网水质监测点的优化选址问题,提出了部分覆盖的概念,将单一的覆盖标准扩展为覆盖标准区间,认为当下游节点水量来自上游节点的比例在最小覆盖标准与最大覆盖标准之间时,在下游节点设置水质监测点,不仅能够监测其自身的水质状况,而且可以在一定程度上部分地反映上游节点的水质状况.建立了部分覆盖下水质监测点优化选址的数学模型,以覆盖水量最大为目标,结合一管网算例设计了求解该数学模型的基于二进制编码的混合粒子群算法.算例结果表明,部分覆盖较完全覆盖对水质监测点优化选址的结果影响较大,同时覆盖标准的区间化更有利于决策过程的实施.