合同能源管理运营模式选择的指标体系构建研究:基于项目层面

合同能源管理已经成为国际上一种广泛推行的运用市场手段促进节能减排的新型服务机制。目前,合同能源管理形成了节能效益分享型、节能量保证型、能源费用托管型和节能融资租赁型为主的4种运营模式。选择合适的运营模式成为有效实施合同能源管理项目的一个重要因素。在梳理不同的合同能源管理运营模式的特点、优势和劣势的基础上,构建了节能项目本身、用能单位、节能服务公司和外部环境共4个一级指标、13个二级指标的合同能源管理运营模式选择的指标体系。     

项目管理中数据质量的六西格玛控制

项目管理对数据具有较强依赖,项目管理中的数据质量将直接影响到项目的成败.本文从项目管理中数据质量入手,分析了在项目管理中数据使用的流程,提出了六西格玛管理对项目管理中数据质量控制的一般方法和程序,从而有效改善项目管理中的数据质量.     

基于Predator-Prey行为的双种群粒子群优化算法

根据生物的捕食-食饵(predator-prey)行为的规律,提出了一种双种群粒子群优化(DPPSO)算法.将粒子分成predator和prey两个种群,其中predator种群每间隔一定的迭代次数后排斥prey种群.在排斥的过程中,predator种群采用“擒贼先擒王”的策略,逐步向prey种群的群体最优位置靠近,同...     

基于Vague集的国有企业并购多属性拍卖决策研究

在分析国有企业并购中凸显问题的基础上,构建了国有企业并购多属性拍卖决策的属性集,提出了基于Vague集理论的国有企业并购多属性拍卖决策的一般模型。该决策模型相较传统的模糊集决策模型更具灵活性和实用性,为国有企业并购多属性拍卖决策提供了一种新的思路,总结提炼了国有企业并购多属性拍卖的决策控制要点。     

交互学习的粒子群优化算法

分析基本的粒子群优化学习机制的缺陷,启发于人类社会不同群体之间可以交互学习的特点,提出了一种改进粒子群优化算法——ILPSO.在ILPSO算法中,粒子由2个种群构成.当2个种群中最佳的全局最优位置在连续一定的迭代次数内没有改善时,执行交互学习策略.依据每个种群的全局最优位置的适应值,运用模拟退火的机制和轮盘赌的方法确定学习种群和被学习种群.提出了一个基于适应度排序的经验公式,计算学习种群中的每个粒子向被学习种群学习的概率.为了摆脱选择压力,采用了一种速度变异的方法.多个测试函数的数值实验结果表明,IL-PSO具有较好的全局搜索能力,是一种求解复杂问题的有效方法.     

基于生物寄生行为的双种群粒子群算法

在分析生物共生关系的基础上,将兼性寄生行为的机制嵌入粒子群算法中,构建了一种由宿主群和寄生群两个种群组成的粒子群算法—–PSOPB.该算法中两个种群间隔一定的迭代次数并按个体适应度的大小排序,相互交换粒子.为了体现"优胜劣汰"的生物进化法则,宿主群中适应度较差的一半粒子被淘汰,而由重新初始化的粒子代替以维持群体规模不变.标准测试函数的仿真结果表明了PSOPB算法的有效性.     

模拟生物理想自由分布模型的粒子群算法

在分析生物觅食行为中资源斑块选择理想自由分布模型的基础上,提出一种新型的粒子群算法——理想自由分布粒子群优化算法（IFDPSO）．该算法将所有粒子中3个不重叠的个体最优位置的适应度视为资源斑块的食物质量,根据理想自由分布模型随机分配相应数量的粒予到各资源斑块中．为保证群体的多样性,各资源斑块的群体最优位置保持随迭代次数增加而线性递减的距离．在间隔一定的迭代次数后,将各资源斑块的粒子重新组合．标准测试函数的仿真结果表明了IFDPSO算法的有效性．