基于代理模型的双气隙混合转子低速大转矩同步电机优化设计

为解决常规低速大转矩电机普遍存在体转矩密度低、永磁体用量多等问题,提出了一种双气隙混合转子低速大转矩同步电机拓扑结构。然而,该种电机结构相对复杂、设计参数多、优化难度大,对此提出了一种基于代理模型的双气隙混合转子低速大转矩同步电机高效优化设计方法。首先,以提高输出转矩与降低转矩脉动为优化目标,对电机的参数进行敏感性分析,实现了在保证代理模型精确度的基础上精简优化变量。然后,为提高该种电机多目标优化设计的精确度和效率,同时缩短优化周期,提出了一种序贯子空间与模式搜索算法相结合的优化算法对电机进行优化处理。最后通过有限元仿真与实验方法验证了所构建代理模型的精确性、合理性和优化方法的有效性、先进性。

多目标短期梯级水电优化调度混合整数模型

为了充分体现水电优化调度带来的效益,提出了多目标短期梯级水电优化调度的混合整数模型。模型综合考虑水电发电效率和调峰性能,采用了系统中总剩余负荷量和剩余负荷峰谷差两个指标来评价优化方案。针对模型中的多个目标函数以及非线性的机组运行约束,基于模糊隶属度函数和混合整数建模方法,将多目标非线性优化问题转化为单目标混合整数线性规划问题(mixed-integer linear program,MILP),并采用先进的MILP软件包进行求解。通过某地区大规模梯级水电系统的算例分析,结果表明了所提模型的合理性和有效性。

生产计划的双目标混合整数规划模型及其求解

为解决实际生产中一种无调整费用的生产计划问题 ,给出了一个双目标混合整数规划模型 .通过把这类问题转化为一般的多目标线性规划问题 ,并利用交互规划的修正 Z- W法进行求解 ,从而有效地解决这类问题 .

基于聚类分区混合代理模型的多目标序列优化

针对具有显式约束的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于聚类分区混合代理模型(CPEM)的多目标序列优化方法(MOSOM-CPEM).在MOSOM-CPEM中引入了约束域最优拉丁超立方设计(CDOLHD),使其能够在边界形状复杂的可行域内构造样本点.多区域混合代理模型(EM-MROWF)中的可行域划分方法在分割非矩形域时将导致部分区域样本点数量较少从而影响该区域混合代理模型的预测精度.为了解决这一缺陷,在CPEM中提出了一种基于K-means聚类的可行域分区方法和相应的边界光滑方法.CPEM与多项式响应面(PRS)、径向基函数(RBF)、克里金(KRG)模型和两种混合代理模型(GOEL和ACAR)在10个测试函数上进行了拟合精度比较.结果表明,CPEM的整体拟合精度优于对比的代理模型,证实了所提出的可行域分区方法的有效性.MOSOM-CPEM在CEC2021中的6个工程约束多目标优化问题上与其他基于代理模型的优化方法进行了比较.结果表明,在使用相同的样本点数量的前提下,MOSOM-CPEM获得的Pareto前沿收敛性和分布性更好.MOSOM-CPEM应用于履带式起重机超长桁架臂的腰绳结构优化问题,结果证实了其优势,表明MOSOM-CPEM具有较高的工程应用价值.

考虑分散协作及数量折扣的双目标电动车辆路径优化

当前传统燃油车辆造成了极大的空气污染和资源浪费,电动车辆和协作物流是降低碳排放、提高运输效率的有效途径。本文基于协作物流的思想,建立以运输利润最大及配送任务完成量最大为双目标,考虑分散协作及数量折扣的带时间窗电动车辆路径优化模型。设计将贪婪随机自适应搜索—进化邻域搜索(GRASP-ELS)混合算法与ε-约束法相结合的ε-约束混合进化算法,并通过算例对模型和算法进行测试。实验结果表明:所提出的算法优于多目标优化算法NSGA-Ⅱ;通过灵敏度分析给出管理启示。本文为分散协作情境下电动车辆配送优化提供方法借鉴与决策参考。

基于混合整数规划的数据中心冷却能耗优化

以广州某数据中心水蓄冷冷却系统为研究对象,提出了一种基于混合整数线性规划的模型预测控制方法.该方法以数据中心冷却系统的能耗最低为优化目标,通过对冷却系统和环境条件进行建模,并结合能源成本和冷却系统效率,确定最佳的冷水机组运行策略和水蓄冷冷却系统的时序控制.在优化过程中,考虑了冷水机组的最小连续运行时间对冷却系统能耗的影响,并确定了最佳取值,提高了机组的稳定性,减少了因冷机频繁启停带来的能耗浪费.通过全年能耗模拟,相较于传统控制方法,该方法将总能耗降低了6.52%,总运行费用降低了6.93%.

基于Kriging代理模型的无刷双馈发电机转子优化设计

无刷双馈发电机由于其自身没有电刷、滑环等结构特点,因此被认为是最有希望成为风力发电系统的主流发电机之一。无刷双馈发电机是依靠转子的磁场调制机理实现机电能量转换,其转子的耦合能力是影响电机性能的重要因素。因此本文提出了一种串联笼条辅助磁障转子的新型转子结构,分析了该种转子不同结构参数对电机性能的影响,并提出一种基于Kriging代理模型的多目标差分进化算法的无刷双馈发电机转子优化设计方法。首先建立该种新型转子的参数化模型,通过Kriging代理模型建立优化变量与优化目标之间的响应关系,再利用多目标差分进化算法找到最优的变量组合,最后通过有限元仿真对电机的性能进行分析。

双目标可重入混合流水车间调度问题的离散灰狼优化算法

可重入混合流水车间调度问题普遍存在于许多高科技制造产业中,如半导体晶圆制造和TFT-LCD面板生产过程等,但目前关于可重入调度问题的相关研究还比较少。本文设计了一种改进多目标灰狼优化算法(IMOGWO)解决最小化最大完工时间和总拖期时间最小的可重入混合流水车间调度问题,针对该问题特点对基本灰狼优化算法进行了一系列改进操作。通过对小规模测试问题基准算例的数值实验,验证了所设计的IMOGWO算法求解该调度问题的有效性。实验结果表明IMOGWO算法在非劣解的收敛性和支配性方面显著优于已有的NSGA-II和MOGWO算法,在解的分布性指标方面IMOGWO稍微优于其他两种算法。

城市客运交通结构生态效用双目标优化模型

分析了城市客运交通结构优化的目标。基于每种交通方式的生态特性与效用特性,利用目标规划法,建立了以生态影响最小为第1目标、交通效用最大为第2目标的双目标优化模型,并提出了相关约束条件。在模型的算法上,首先运用线性规划法求出了生态影响最小值与交通效用最大值,其次运用层次算法对模型进行求解,通过分析偏差值,使所求解合理化,符合现实情况。以大连市中心城区为例对模型进行了应用。结果表明,优化后的交通结构能够体现生态优先的原则,同时符合大连市实情。

暂态电压安全多目标混合整数最优控制模型及凸松弛方法

该文以调节发电机励磁参考电压和投切电容/电抗器组为控制手段,建立暂态电压安全控制的多目标混合整数最优控制模型。该模型的求解关键在于对离散控制变量的处理。该文采用规格化法平面约束法将多目标混合整数最优控制模型转化为一系列单目标混合整数最优控制模型后,借助凸化松弛技术将单目标混合整数最优控制模型转化为单目标连续最优控制模型,然后通过优化控制变量的大小及其切换时间实现离散控制变量的自然归整,对于不能自然归整的情况,再通过引入罚函数将其归整。以3机9节点系统和10机39节点系统为例,通过与通用代数建模系统(general algebraic modeling system,GAMS)中SBB解法器进行对比分析,证实了所提方法的有效性。

基于混合整数规划模型的农产品物流网络优化

结合湖南新农村建设实践,对农产品物流网络规划的主要任务进行了阐述,对农产品现代物流网络优化方法进行了分析。在此基础上,运用混合整数规划模型,建立了农产品物流网络优化模型,并通过应用实例,运用两层分解寻优算法求解该模型,给出了特定农产品物流网络优化方案。

融合安全的网格依赖任务调度双目标优化模型及算法

为了解决异构网格环境下依赖任务调度问题面临的安全威胁,综合考虑网格资源节点的固有安全性和行为安全性,分别构建了一个网格资源节点身份可靠性度量函数和行为表现信誉度评估策略.同时,为了确立任务安全需求与资源节点安全属性之间的隶属关系,定义了安全效益隶属度函数,从而建立一个网格任务调度的安全融合模型.以此为基础,提出一个时间-安全驱动的双目标优化网格依赖任务调度模型.为了求解该模型,处理任务间约束关系时引入深度值和关联耦合度的排序定义,再结合网格任务调度问题的具体特点,重新定义和设计新的粒子进化方程.同时,基于均匀分布向量和粒子浓度定义了选择策略,从而提出一种双目标优化的网格依赖任务调度粒子群进化算法,并运用概率论的有关知识证明算法的收敛性.最后,对所提出的离散粒子群进化算法进行了多角度分析和大规模仿真实验,其仿真结果表明,该算法与同类算法相比,不仅具有较好的收敛速度和单目标优化性能,而且在任务调度长度和安全满意度方面具有更好的双目标优化综合性能.

物流网络可靠性优化的双目标机会约束规划模型与算法

可靠物流系统设计方法研究逐渐成为供应链风险管理研究领域的新热点。首先,提出了物流网络的可靠性优化问题,并构建基于服务可靠性和成本双目标优化的机会约束规划模型;其次,设计了求解模型的集成随机模拟技术的改进遗传算法;最后,用一个算例验证模型和算法的正确性和算法的良好性能。

工期-成本优化的混合整数规划模型

探讨了工程成本与时间曲线为非线性时 ,成本与工期的优化问题。通过建立混合整数规划模型 ,提出了综合考虑成本与时间关系时工程计划的优化方法 。

基于新型双目标模型的约束优化进化算法

利用双目标模型求解约束优化问题时,由于它们的最优解集并不相等,因此需要增加特殊机制确保求解双目标问题的算法收敛到原问题的最优解.为克服这一缺点,本文首先将约束优化问题转化为新的双目标优化模型,并证明了新模型的最优解集与原问题的最优解集相等.其次,以简单的差分进化为搜索算法,基于多目标Pareto支配关系的非支配排序为选择准则,提出了求解新模型的差分进化算法.最后,用10个标准测试函数的数值试验说明了新模型及求解算法的有效性.

多项目多期组合投资优化的双目标模糊相关机会模型

对于多项目单期优化模型已经有了比较满意的结论,现在已有研究基础上讨论一种基于净现值和净现值成本的多项目多期投资组合优化的双目标模糊相关机会模型,并且提出了一种集模糊模拟、改进的神经网络与遗传算法于一体的人工智能算法,结合一种能够实时调整权数的评价函数法,从而对模型进行有效求解。最后数值仿真说明了模型的合理性与算法的有效性。

ELRP多目标优化模型及其混合算法

以时间效益最大化为主要目标、成本最小化为次要目标,考虑灾后纵多不确定因素,基于系列假设和约束条件构建ELRP多目标优化模型;采用先定位分配,再安排路线的思路,首先根据时间窗、距离和路阻等因素进行应急中转站定位和救援点分配,再设计ACO-GA混合启发式算法进行全局和局部路径寻优;运用SOLOMON标准测试数据测试模型和算法的可行性,最后将其用于求解以江苏地震灾害为背景的仿真实例。研究结果表明,优化模型和改进算法具有较好性能,解的质量和稳定性有明显改进,其运算结果可以作为地方政府应急救援决策的理论支持。

基于混合整数非线性规划模型的地铁站通风空调水系统节能措施及潜力研究

近年来,随着地铁建设快速发展,地铁通风空调水系统作为地铁建设的重要组成部分,其能耗是地铁车站的主要能耗之一。因此,选择合理的通风空调水系统,采用有效的节能运行策略,是降低地铁环控系统能耗的关键。本文以上海地铁某车站为例,基于冷水机组、水泵、冷却塔等设备的实际运行数据建立了混合整数非线性规划模型,提出了寻求降低地铁车站通风空调水系统整体运行能耗的多设备协同优化策略。模拟分析结果表明,协同优化策略相较于常规变频策略具有显著的节能优势,年节能量可达24%。

双阶段填充采样辅助的昂贵多目标优化

针对代理模型引导多目标优化算法,求解决策变量数量增多的昂贵多目标优化问题时,搜索效率较低的问题,提出一种双阶段填充采样辅助的昂贵多目标优化算法。第一阶段,利用一组方向向量引导产生靠近真实最优解集的样本,加快模型引导算法搜索;第二阶段,由代理模型估计获得估值误差,融合个体与样本之间相似性、个体估值收敛性,选择个体用于真实评价后填充样本集,实现模型性能的提升。在100维和200维的多目标基准测试问题上的实验结果表明,所提算法在同等有限资源内获得了比其它算法更为显著的优势。

基于多目标优化的双钻头打孔机效能模型

在线路板加工中,过孔加工费占的比重较大,因此,研究双钻头打孔机生产效能对减少生产成本,提高收益有重要的作用。首先,采用剥离过孔的思想得到打孔机的打孔方式和定义作业跨度时间、两钻头合作间距函数以及均衡度函数;其次,以钻头作业跨度时间最短、总作业成本最少、工作时间均衡及成本均衡为目标,建立多目标0-1规划模型;然后,为防止大数吃小数,将多目标0-1规划模型转化成单目标0-1规划模型;最后,虚设1个过孔数,将2TSP问题转化为TSP问题和设计嵌入打孔优先级的递阶遗传算法以及运用Matlab10.0求解出双钻头的最优工作线路。