运费无差异的多品种流交通网络最小费用算法

为了解决交通网络应用中多品种流问题,对运送费用无差异的多品种流交通网络进行分析,在借鉴连续最短路算法和Ford-Fulkerson算法基础上,构造了复合参数和复合指标．基于设定的复合参数、复合指标以及相应的计算规则,构建了多品种流交通网络最小费用流分配算法,通过算例验证了算法的可行性．运费无差异的多品种流交通网络最小费用算法为解决交通运输领域普遍存在的运送费用无差异的多品种流最小费用流问题提供了应用基础．     

基于随机松弛优选策略的网络脆弱性弥补算法

为了在大规模网络中构建代价最小的脆弱性弥补方案,提出了一种基于随机松弛优选策略的网络脆弱性弥补算法 (MCNHA-SLOS),并分析了算法的有效性。MCNHA-SLOS是一种近似最优算法,通过在全部弥补方案空间的一系列随机松弛子空间中进行迭代计算,使近似最优弥补方案必定落入低代价弥补方案空间中。实例分析和仿真结果表明,MCNHA-SLOS具有高效、精度可控、渐近最优等特点,能够应用于大规模网络环境。     

基于贪婪策略的克鲁斯卡尔算法的实现与分析

贪婪策略可用于求解图的最小生成树,克鲁斯卡尔算法是实现图的最小生成树的一种常用的算法。该文介绍克鲁斯卡尔算法的实现方法,并对算法的运行效率进行分析。     

基于风险度评价的配电网灵活规划

提出了一种基于风险度评价的配电网多目标灵活规划算法.首先将规划年的预测负荷、电价、导线价格等参数的变化由原来的离散状态转变为多场景区间,通过确定其在某场景区间段内的单调性的方法直接分析和处理,确定各个因素对电网规划结果的影响趋势,从而将电网规划中的不确定性问题转化为多个确定性问题,依次获得各个场景的规划方案,并以风险度最小为标准确定鲁棒性最优的规划方案.实现了电网的多目标灵活规划.规划实例表明文中提出的方法是可行的.     

Structural optimization as a harmony of design, fabrication and economy

The main requirements of load-carrying engineering structures are safety, producibility and economy. The role and importance of fabrication constraints and costs is shown in the case of a compression tubular strut, a tubular truss of parallel chords and a welded stiffened square plate. The evaluation of optimal versions of these structures shows that, neglecting the fabrication constraints and costs, the design cannot result in up-to-date solutions.     

基于蒙特卡罗分析的配电网架规划方法比较

提出了一种基于蒙特卡罗分析的方法,对常用配电网扩展规划方法进行比较。在给定的网格状规划区域上,通过随机设置电源点、负荷和其他参数信息构成各种场景,分别采用各种规划方法进行计算。并采用方差比校验、均值校验和区间估计方法处理所得的结果。定义了对两种方法的优劣、等效和等价进行严格评价的指标。还论述了规划方法的综合比较方法。对基本最小生成树法、改进最小生成树法、支路交换法和遗传算法等方法进行了比较,结果表明:改进最小生成树法在规划效果上与遗传算法等效,但是计算效率显著优于遗传算法。支路交换法的规划效果不如遗传算法和改进最小生成树算法,其规划效率显著优于遗传算法但仍比改进最小生成树算法差。改进最小生成树法的综合效果最佳。实例表明提出的方法是可行的。     

一种改进最小生成树算法在配电网架优化规划中的应用

配电网架优化规划方法是基于GIS的配电网规划工作的重要组成部分.图论是研究图的组合关系及结构的一个数学分支,可以方便地实现图形同计算机算法的结合.鉴此,采用图论中的重要理论——最小生成树算法作为GIS软件处理配电网架优化规划问题的基本方法.阐述了从配电网架优化规划论域转化到加权图的一些处理措施,提出了一种采用基于限定主干网架线路的改进最小生成树算法的配电网网架优化规划方法,并给出了算例.     

基于改进最小生成树算法并考虑负荷不确定性的配电网架最优规划

为在规划过程中考虑负荷的不确定性,提出了一种新的配电网规划优化方法.将不确定性负荷分为单条件负荷和多条件负荷两类.对于所有负荷都是单条件负荷的情形,根据流过各条边的电流的二阶原点矩确定各条边的权,在此基础上利用改进最小生成树算法获得最优规划方案.对于规划区域中存在多条件负荷的情形,将各个多条件负荷的各种可能性进行组合构成场景,对于每一个场景采用单条件负荷规划方法获得初步网架和初始费用,并分别计算该初步网架在各个场景下的补偿费用,选取初始费用与补偿费用之和的数学期望最小的方案为最优规划方案.算例分析表明了该配电网规划方法的可行性.     

基于最小生成树算法的配电网架扩展规划

基于改进最小生成树算法,提出了一种高效率的配电网扩展规划方法。以最大投资额度为约束条件,以建设费用与运行费用的加权和最低为目标函数,采用prim算法求取最小生成树获得初步规划结果,根据潮流计算结果调整导线截面并计算运行费用,依此反复迭代调整规划网架直至最优。规划过程中考虑了对道路交叉点区别对待,并且只将采用Dijkstral算法获得的顶点间的最短路径作为边,还考虑了拆除线路的残值和拆除费用。对两个典型算例进行了规划,结果表明所提出的方法是可行的且具有较高的效率。     

配电网架的多阶段不确定性规划

为了在规划过程中考虑负荷的不确定性,提出了一种基于改进最小生成树算法的多阶段不确定性规划方法.以多阶段供电总成本现值最小为各场景目标,根据规划结果的收敛性,动态调整各个阶段保留的考察网架个数,各阶段间采用扩展规划算法进行计算.最后以各场景总费用的数学期望最小的方案作为最佳规划结果.利用多阶段规划中各个条件负荷的自相关性和互相关性,滤除大量不可能组合,有效减少了场景个数,提高了规划计算效率.该方法考虑了负荷不确定性的配电网架优化规划结果,具有计算量小的特点.算例表明该方法是可行的.