改进遗传算法求解基于MPN混流制造车间调度问题

大规模混流制造系统存在规模大、资源约束多的特点,?造成在作业调度时产生维数灾难,?从而产生搜索求解难的问题.本文针对此类问题,?在基于(Manufacturing?Petri?Net,?MPN)模型的基础上,?提出一种改进遗传算法进行求解.首先,?重新定义了染色体的结构,?并采用染色体安排段压缩求解的搜索空间.其次,?...     

基于Voronoi图和改进引力搜索算法的电动汽车充电站选址定容

电动汽车充电站的选址定容属于多变量、多约束及高维度的非线性数学问题,针对该问题提出一种基于Voronoi图和改进引力搜索算法(Improved Gravity Search Algorithm,IGSA)的选址定容方法.综合考虑主观权值和客观权值,运用层次分析熵权法,建立以建设运行成本、用户充电时间成本及配网损耗成本为...     

考虑路网随机特性的高速公路换电站选址

综合考虑路径上电动汽车流量和初始剩余电量的随机特性,引入扩张网络理论,构建了多路径条件下潜在的换电站选址数学模型。并结合“精英主义”,利用遗传算法对选址模型进行求解,获取选址初始解。最后,利用统计分析的方法对初始解进行筛选得到最终的最优选址点。在此基础上对电动车续航里程与建站成本关系及换电站数量与服务流量关系进行了分析,通过比较,“精英主义”的引进可明显降低换电站初始建设成本及求解时间,而统计分析法的运用使换电站既可满足高速路网中绝大多数车主的用电需求,又能有效降低建站所需初始成本。     

改进的粒子群优化算法在物流配送中的应用

选址问题的优化模型一般是多目标约束优化模型,综合考虑物流成本和物流服务能力,以物流成本最小化和物流服务能力最大化为目标,构建一个多目标优化选址模型,通过添加参数和运用约束处理方法,将选址问题化为单目标约束优化问题,并利用嵌入最速下降法的改进粒子群优化算法ZK_PSO_SD算法进行求解,所得数值分析和对比的结果表明,所建立的选址模型具有很好的实用性.     

分布式光伏接入配电网的选址定容优化研究

分布式光伏接入配电网时若安装位置、容量等不合理会对电力系统造成诸多不利影响,在对分布式光伏并网进行规划时必须予以考虑。为了解决分布式光伏接入配电网的选址定容优化问题,简要阐述了分布式光伏并网对配网电压质量、网损的影响,给出了分布式光伏接入配电网的选址定容优化过程,建立了考虑电压质量、网络损耗、投资成本三个目标的分布式光伏选址定容优化模型,进一步提出一种基于改进遗传算法的分布式光伏接入配电网选址定容优化方法,并通过IEEE34节点标准算例和华北某地区实际光伏接入配电网的算例验证了方法的有效性与可行性。     

锂离子电池高镍三元正极材料LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2研究进展

锂离子电池具有循环寿命高、无记忆效应等优点,?被广泛应用于电子消费产品及电动汽车等诸多领域.伴随着国内电动汽车的快速发展,?对锂离子电池的能量密度、安全性能、成本、热稳定性、循环寿命等提出了更高的要求.电池性能的提升取决于电极材料的改善,?而正极材料作为锂离子电池的核心组成部分,?将直接影响整个电池的性能.高镍三元正极...     

改善农网低电压与网损的分布式储能系统规划方案研究

为解决农村低压配网季节性电压偏低与线路损耗等严重问题,提出一种改善电压质量的分布式储能系统选址定容规划方案。首先建立以电压偏差、线路有功损耗及储能容量最小为目标的分布式储能系统选址定容优化配置模型,采用改进的蚁群算法对模型进行求解,最后进行实际算例验证分析,结果表明采用算法的准确性和储能系统对改善电压偏低及线损的有效性。     

考虑削峰填谷的电动公交换电站充电优化研究

采用换电模式的电动公交车在公共交通领域内发展迅速。电动公交换电站的正常运营与电池更换、充电和电网负荷等多方面因素有关。为提高电动公交换电站运营的经济性,首先分析和计算电动公交车的日换电量需求,然后以充电成本最小和减小负荷波动为目标建立考虑削峰填谷作用的双目标充电优化模型,最后利用遗传算法的权重系数变换法对实例进行求解。实例仿真计算结果表明,优化后的充电成本可节约30 %,同时达到削峰填谷作用。       

考虑通勤需求的电动汽车充电站选址与定容模型

为满足电动汽车通勤用户在工作地点附近的充电需求,构建了以充电站建设成本和用户广义充电成本最小为目标的充电站选址和定容模型。引入了便捷系数量化用户的充电期望以得到充电站需要服务的电动汽车数量和电能需求。计算实例表明:充电站选址对便捷系数阈值不敏感,但建设经济性随便捷系数阈值的减小而变差,由此提出了不同规划目标下便捷系数阈值取值范围的建议。     

多阶段随机选址库存模型研究

为了在存在多种不确定因素的多阶段战略周期中,确定最优的库存、选址和分配决策,提出了一类多阶段的随机选址库存模型.该模型不仅考虑了风险分摊的效益,而且还利用情景规划考虑了整个多阶段战略周期中各参数的不确定性.该模型的目标是寻找一个最优解,使得整个战略周期内系统的总期望成本(包括库存、运输和选址成本)最小,使用基于拉格朗日松弛与次梯度的启发式算法对该模型进行求解.多个算例的计算结果表明,该算法是求解所提出的多阶段随机选址库存模型的有效算法.     

多等级电动汽车充电站的选址与算法

作为电动汽车运营所必须的基础配套服务设施,充电站的建设位置与规模对推广电动汽车有着重要的意义。提出了一个多等级电动汽车充电站的选址与求解算法,考虑电动汽车用户分布的特性,基于目标规划思想,建立了使得充电站初始建设成本及用户充电总成本最小化的多等级充电站选址模型。为求解该模型,发展了一个改进的禁忌搜索算法。针对其中表示站址等级和相关用户分配的两个决策变量,设计了禁忌编码和初始解构建相结合的新颖设计方案,并采用2-opt邻域搜索策略,可同时确定出充电站的建址位置、建设的等级及各个需求点的分配。最后通过仿真算例表明,该算法具有很好的站址寻优能力及收敛性能,验证了本文提出的模型的有效性。     

基于泰森多边形服务分区的常规公交站点布局优化

基于泰森多边形,以公交站点服务区内的所有乘客平均步行到站时间最小为目标建立了一种常规公交站点布局优化模型。首先,分析了公交车乘客乘车习惯与泰森多边形的性质,论证了将泰森多边形的概念引入到公交站点服务区的可行性;然后,介绍了泰森多边形的生成算法,以及对优化区域进行分区的操作流程,并以此构建了优化模型,建立了乘客选择公交出行的比例与步行到站时间的函数关系式,在备选站点中选择满足目标条件的站点做为最终确定的公交站点;最后,通过实例验证了模型的实践性和科学性。研究结果表明:泰森多边形的特性与公交站点服务区所具备的性质极其相似,将泰森多边形应用到常规公交站点的优化研究中,可以解决公交站点的布局优化问题。     

基于遗传算法的成品油树状管网优化布置

考虑到成品油管网各参数的波动,采用多目标加权法,以生命周期内管道与罐区的投资与维护费用现值、能耗费用现值及混油处理费用现值之和为目标函数,管网布置情况为决策变量,建立了成品油树状管网优化布置的数学模型,并采用遗传算法进行求解.该算法原理清晰,能快速搜索到令人满意的有效解.计算结果表明:利用遗传算法所得的最优解比Krus...     

基于改进蝙蝠算法的梯级水电站经济调度

梯级水电站中长期经济调度问题是一个典型非线性优化问题,通常要求在满足复杂的水力、电力约束条件下,使得整个梯级调度周期内发电量最大。为了有效解决这一问题,本文改进了蝙蝠算法更新策略,并引入差分变异操作,提出了一种改进的蝙蝠算法。在改进蝙蝠算法中,每只蝙蝠个体的脉冲频率不随种群迭代而更新,而蝙蝠个体脉冲发射率和脉冲音量随种群迭代而更新;无条件接受全局搜索产生的新解,有条件接受局部搜索产生的新解;同时,改进了速度更新公式,引入DE算法中的变异、选择操作。在差分变异过程中,变异个体继承当前种群最优个体特征的同时吸收种群其他个体信息,增加种群多样性,并且,动态控制变异概率,算法后期个体间差异减小,加强了局部搜索能力。最后为了验证改进蝙蝠算法可行性及有效性,将其运用于求解大渡河流域瀑布沟、深溪沟、枕头坝一级梯级水电站经济调度问题。将模拟结果与另两种算法进行比较,结果表明对于复杂的梯级水电站经济调度问题,改进蝙蝠算法能够在枯水期给电网提供尽可能大而稳定的出力的同时,缩短计算时间,获得精度更高的解。     

NSGA Ⅱ based multi-objective homing trajectory planning of parafoil system

Homing trajectory planning is a core task of autonomous homing of parafoil system.This work analyzes and establishes a simplified kinematic mathematical model,and regards the homing trajectory planning problem as a kind of multi-objective optimization problem.Being different from traditional ways of transforming the multi-objective optimization into a single objective optimization by weighting factors,this work applies an improved non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ(NSGA Ⅱ) to solve it directly by means of optimizing multi-objective functions simultaneously.In the improved NSGA Ⅱ,the chaos initialization and a crowding distance based population trimming method were introduced to overcome the prematurity of population,the penalty function was used in handling constraints,and the optimal solution was selected according to the method of fuzzy set theory.Simulation results of three different schemes designed according to various practical engineering requirements show that the improved NSGA Ⅱ can effectively obtain the Pareto optimal solution set under different weighting with outstanding convergence and stability,and provide a new train of thoughts to design homing trajectory of parafoil system.     

基于Voronoi图的实时人群路径规划

为了实现在人群路径规划中避碰操作,作者提出了一种基于GPU高效计算特性的实时离散Voronoi图计算方法,并建立了一种基于Voronoi图的人群路径规划方案.利用Voronoi图对平面按照欧式距离进行划分的特性,并通过将每个虚拟人的Voronoi区域作为其活动范围,使每个虚拟人都限制在自己的区域内活动,从而在人群路径规划中避免了为虚拟人进行碰撞检测的复杂操作.     

基于上-下游水电站协商定权的施工导流方案决策模型

基于上游水电站控泄的施工导流方案决策具有多目标性和双边冲突性特点。提出将上游水库汛限水位和下游水电工程施工导流标准的组合作为施工导流方案可行集,在建立方案综合评价指标体系的基础上,考虑水文、水力不确定性,利用Monte-Carlo方法估算各风险效益指标值。基于协商定权理论,将指标权重的分配作为决策过程中上-下游水电站之间冲突和争议的焦点,构筑冲突双方的协商定权局势,并将熵权引入到损失函数计算模型的构建中。工程实例分析表明,模型和方法是可行的、有效的,协商后的指标权重分配更加均衡与全面,反映了双方冲突的协调与解决,决策结果可靠,为上游水电站控泄条件下施工导流方案优选与风险调控提供新的思路和方法。     

基于APSO算法的水火电力系统模糊多目标优化调度

建立了以火电厂运行成本最低、污染气体排放最小和水电厂发电效益最大为目标的水火电短期多目标优化调度模型,以3个火电厂与4个梯级水电厂的组成的水火电系统相关数据为实际算例,采用基于反捕食粒子群算法的交互式模糊满意度多目标决策方法,建立不同的决策模型将多目标问题转化为单目标求解,决策者可根据不同的主观效益诉求得到满意的调度方案,避免了人为选取目标权重的随意性,决策计算过程简单实用。算例结果表明,所建模型的正确性和该方法的可行性。     

基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化

传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商（TSP）问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.