考虑Pareto最优的列车运行图与维修天窗协调优化

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理想时长总偏差最小的双目标混合整数规划模型;对困难约束设置中间辅助变量将模型线性化以提高求解效率,并设计约束转换算法求解双目标模型的Pareto最优;微观化处理铁路线,将站内资源和站间资源细化为一系列行车资源单元,得到更加符合实际旅客运输需求的运行图。以某地区铁路线夜间开行列车及维修天窗开设计划为研究背景,调用商业软件求解双目标函数模型的Pareto最优,并对双目标模型的最小支配解和最优支配解进行对比分析;针对最优支配解下的列车进入、离开行车资源单元的时间、停站作业时间及维修天窗的开始时间及开设时长,绘制列车运行图。求解结果表明:模型在满足维修天窗最小开设时长的同时,能够兼顾列车运行总时间最小和维修天窗开设时长更充裕。基于最优支配解绘制的列车运行图表明:微观路网下的列车运行时刻表优化结果更符合实际旅客运输生产作业需要。研究结果可为铁路运营管理部门进一步优化列车运行图编制与维修天窗开设提供参考。

Delta并联机器人运动学性能分析与结构参数优化

Delta并联机器人具有速度快、结构简单、承载力强等优点,在钵苗移栽、产品分拣与包装中应用广泛。针对目前Delta并联机器人各结构参数对运动学性能的影响及系统性结构参数优化设计缺乏完整理论体系的问题,本文分析可达工作空间雅可比矩阵条件数分布规律、结构参数约束关系、运动学性能随结构参数的变化规律及相关性,获得条件数分布特性和失真约束条件,在此基础上得出动静平台半径差和主动臂长度增加和从动杆长度减小能够使得机构性能较优。给定设计工作空间,对原结构进行参数优化设计,通过建立包络惩罚函数,采用多元非线性拟合与线性加权组合法得到运动学性能评价函数,结合条件数分布特性和失真约束条件建立优化模型,利用遗传算法进行优化。相较于优化前,优化后可达工作空间体积减小14.26%,设计工作空间的全局条件数均值和全局条件数标准差分别减小31.20%和11.78%,且设计工作空间各截面条件数分布规律验证了条件数分布特性的可靠性。

采用储能式车辆的城市轨道交通列车运行图分析

储能式轨道交通车辆采用车载储能介质,无需架空接触网等额外供电设施,可以降低高架线路的景观影响及工程投资,在低运量的城市轨道交通线路上拥有较大优势,但其采用的储能式动力方式会对行车组织产生特殊影响。对于采用蓄电池储能式车辆并在停车场集中充电方式的轨道交通线路,分析其对轨道交通公交化、高频率、安全性运营组织的影响因素;在考虑这些影响因素的情况下,提出列车运行图铺画时的约束条件,主要有运用车数、高峰小时列车对数、全日列车运行计划、折返时间、区间运行时分、停站时间、车辆段场出入时分、停车场分布及功能、停车场股道及列位等,以及运行能耗、车载电池容量、充电时间、出入停车场次序等。最后以衡阳胶轮有轨电车示范线项目为例,对储能式城市轨道交通车辆的列车运行图进行深入分析,并对运行图指标进行总结,提出优化措施,研究成果可为同类项目的设计研究提供参考。

基于圆特征和异面点特征的位姿测量

通过增加常见的点特征为位姿测量提供空间几何约束,分析利用圆形目标和与之异面的特征点进行单目视觉定位时位姿解个数的情况.以光心和特征点位于圆平面两侧为前提条件,运用几何方法证明了特征点与光心和圆平面的相对位置决定了位姿解的个数,并求出唯一位姿解和两组位姿解时光心、圆平面和特征点的位置关系,提出了基于圆特征和异面点特征的位姿求解算法,实现了6维位姿量测量,仿真实验和实物实验结果验证了算法的有效性和准确性.

基于几何关系约束的特征点匹配算法

特征匹配是计算机视觉中的一个基本问题,基于特征点的特征匹配方法则是其中最为常用的一种算法,有着重要的研究意义和研究价值.众所周知,特征点匹配的结果受很多因素的影响.为更好地处理视角变换的特征匹配问题,给出一种基于特征点位置关系的几何约束匹配方法.即通过引入新近发现的射影不变量——特征数,构建特征点位置间的几何信息描述子;进一步建立每个点的特征数直方图并使用巴氏系数度量几何相似度;最后在基于纹理特征描述子基础上增加文中所给出的几何信息描述子获得特征匹配的约束条件.实验结果证明,该算法可以有效的提高特征点匹配的精度,同时对视角变化较大及纹理相似的情况具有很好的匹配效果.

工作流系统中的动态任务调度

在分析工作流中任务调度特点的基础上 ,提出一种基于资源约束的动态任务调度算法。该算法一方面保证了任务调度满足资源的约束 ,另一方面实现了任务难度与任务承担者能力的平衡。基于该算法的任务调度策略不仅可以适应动态环境的要求 。

模糊资源约束的联合补充问题

针对不确定环境下的多产品联合补充问题,用三角模糊数表示不确定的资源约束,建立了模糊规划模型,目标函数为最小化订货成本和库存持有成本,决策变量为基本补充周期和每种产品的补充周期。用遗传算法对模型进行求解,以模糊规划模型的目标函数值作为染色体的适应度,阐述了染色体编码、选择、交叉、变异等遗传操作。最后,给出了仿真数值实例,比较了模糊资源约束模型和确定资源约束模型对1600个随机生成问题的计算结果。

一类并行机调度问题的动态调度算法

针对不确定制造环境中配件数量约束条件发生变化后的并行机动态调度问题,提出了一种基于操作属性模式的并行机动态调度算法。该算法针对总拖期时间性能指标的优化,根据配件负载的裕量和相邻操作的属性模式,对原调度方案的操作次序和操作上机时间进行了调整。在不同操作和设备规模下,以及不同配件数量变化幅度下进行了数值计算。数值计算结果和实际应用结果表明,该算法是有效的,具有计算复杂度低、实时性好、对原调度算法不敏感的特点。

配电网动态无功补偿的整体优化算法

提出了考虑开关动作次数约束和一天中系统能损最小为目标的混合整数配电网无功补偿动态优化模型。采用模拟植物生长算法同时从时间和空间两个角度对目标函数进行整体优化,避免了将其分解成动作时间和投入容量两层优化问题进行求解。通过对约束条件的巧妙处理,加快了算法的寻优速度。给出了满足动作次数限制约束的IEEE69节点系统全天电容器投切的整体优化方案,分析了最大动作次数取值的变化对动态无功优化结果的影响,并且与不计动作次数限制的优化结果进行了比较。算例结果显示了所提方法的正确性和有效性。

计及控制设备动作次数约束的动态无功优化算法

将全天各负荷母线的有功和无功变化曲线分为 24 个时段,用控制变量的数学表达式描述有载调压变压器分接头和可投切并联电容器组的动作次数约束,提出了完整的非线功优化模型,并提出采用非线性原对偶内点法内嵌罚函数的方法求解该模型。在优化过程中较好地解决了变量离散化和控制设备动作次数限制之间的配合问题。以一个实际系统作为算例,分析了不同最大动作次数约束取值对动态无功优化结果的影响,并与单点静态优化计算结果进行了比较,以比较结果验证了该算法的正确性和有效性及在限制控制设备动作次数方面取得的成功。

关于机构自由度计算新公式的应用

通过对机构结构新旧自由度计算公式的对比研究及应用,发现新公式和库兹巴赫.格鲁巴(Kulzbachqruber)公式是正确的,这2个公式能计算所有平面、空间机构、结构的自由度,为此作者用其计算6-RUS空间机构和超环面行星蜗轮蜗杆传动的自由度,取得了正确的结果。

考虑拓扑约束并采用改进遗传算法的PMU优化配置

为了进一步提高同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置的效率以及其在大规模系统中的应用,提出一种结合人工智能方法和图论方法的混合优化算法。该算法以4种拓扑重构规则和3种PMU配置规则为基础,利用拓扑约束分析法逐步得出目标电网PMU配置的约束条件,有效缩小了问题的可行解空间,并提出基于序号编码法的遗传算法(genetic algorithm,GA),使用改进的交叉变异算子避免繁殖过程中出现不可行解,从而进行高效的优化。算例表明,所提算法不仅能够准确得到最小PMU配置数目,而且对大系统也具有较快的运算速度,在大规模系统PMU配置中具有很高的应用价值。

模糊数的相等、同一与等式限定运算

讨论了在模糊数运算中相等与同一的区别,在Klir的模糊数限定运算基础上提出了模糊数的等式限定运算以及等式限定运算的结构元表示方法,解决了传统模糊数运算的不可逆问题。通过模糊数的结构元表示方法,将其等式限定运算转换为两个同序单调函数的运算,这不仅仅给出等式限定运算的可操作形式,同时对于求解模糊数方程也给出了具体的计算方法。

基于多元数据的谱聚类算法改进与聚类个数确定

文章基于谱聚类算法,首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图,给出了确定聚类个数的直观方法,然后对优化目标引入聚类个数惩罚项,定量探讨聚类个数的选择,最后针对多元数据,通过修订距离矩阵处理成对约束信息,并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵,再进行谱聚类。数值模拟结果显示:对于确定聚类个数,聚类个数变点图直观、有效,而惩罚法依赖惩罚项的权重参数,具有一定主观性;三种自适应谱聚类算法均有效,对成对约束信息处理方便、适应面广,稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健。

一种带有模糊信息的委托代理决策方法

在外部环境条件不确定的情况下,影响代理人对于委托人目标价值贡献的因素不仅仅有随机性的特点,而且还存在着模糊的性质.在假定招聘约束集为模糊集、外部环境条件为三角模糊数时,采用局部均衡分析给出代理人最优贡献的确定方法,并且得到给定条件下的委托人激励报酬最优策略.

模糊半监督加权聚类算法的有效性评价研究

鉴于最佳聚类数在提高聚类算法性能并扩大其应用领域方面的重要性,为了有效解决聚类算法中最佳聚类数的确定问题,解决传统的聚类分析算法常常需要人为预先指定聚类数的缺点,文中提出一种新型模糊半监督加权聚类算法。首先使用该算法对实测数据进行聚类,获取聚类结果。随后采用4种模糊聚类有效性评价算法依次对不同聚类数下的聚类结果进行聚类分析,最终通过不同聚类评价结果的对比分析得到实验数据的最佳聚类数。自测数据集的相关实验结果表明,不同的聚类有效性评价算法具有不同的优缺点,选择合适的聚类评价算法能够有效地解决最佳聚类数的确定问题,并能够有效提高实测数据的聚类识别率。

译码迭代次数约束下累积无率码的优化设计

以最大化码率为目标设计的无率编码通常能够实现逼近容量的性能,但是这种编码在译码时需要进行非常多次(理论上是无穷多次)的迭代才能达到预期的误比特率性能。基于外部信息转移图的渐近收敛分析,提出一种在有限译码迭代次数约束下的非系统累积无率码编码度分布的优化设计方法,给出此优化问题的数学模型。通过求解该优化问题可得到满足要求的编码度分布函数。仿真结果表明,与以最大化码率为目标设计的编码相比,在有限的译码迭代次数下,所提出的方法设计的编码能获得更好的纠错性能,且译码迭代次数越小,性能优势越明显。

求解动态无功优化问题的解耦算法

基于近似牛顿方向,提出了一种求解动态无功优化问题的解耦算法。将修正方程解耦分解成若干个独立的子修正方程,并对求得的近似牛顿方向用广义最小化残差(GMRES)算法进行修正,保证了算法的收敛性。以广州鹿鸣电网作为算例进行优化计算,取得了理想的结果,并与非解耦算法的结果进行了比较分析,验证了该算法的正确性和可行性。

差分进化算法在模糊多资源约束联合补货模型中的应用

本文用三角模糊数表示不确定的资金约束,用梯形模糊数表示不确定的存储空间约束,构建了模糊规划联合补货模型,目标函数为最小化订货成本、库存持有成本和运输成本,决策变量为基本补充周期和每种产品的补充周期。通过对变异算子与选择操作进行变化,设计了改进的差分进化算法对模型进行求解,并通过实例证实了模型与算法的科学合理性。

基于Ethyl RT-70模型的汽油调合优化

针对汽油调合过程中组分油存在的不确定性,结合Ethyl RT-70汽油调合质量指标模型,形成约束条件带随机变量的汽油调合随机规划问题。存在不确定性的情况下,为使调合后的成品汽油更好地满足性能指标要求,采用随机规划方法对汽油调合问题进行优化,并做了仿真试验。仿真结果表明,采用随机规划方法求解汽油调合优化问题是可行的,不仅可以满足质量指标要求,还可以获得较高的经济效益。