基于信息公理与粗集理论的多属性模糊优选研究

分析了传统多属性优选方法的不足,利用公理设计论中的信息公理将模糊数学与香农信息论相结合,对网格资源进行定量评价,以选出最佳资源。同时引入粗集理论中的依赖度确定各属性指标的权重。最后以实例阐述了信息公理与粗集理论在实际应用时的信息处理与优选过程,验证了该方法的有效性。

一种基于改进的免疫克隆选择的优化方法

通过在克隆选择过程中引入聚类竞争机制,提出了一种免疫聚类竞争的克隆选择算法。采用了抗体聚类、竞争扩增、克隆删除、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想及相关算子操作,增强聚类族中的优秀个体获得克隆扩增实现亲和力成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。实验仿真及应用结果表明:该算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度,将其应用于冶金过程目标优化中取得较好的效果。

考虑氢储动态效率的电氢耦合微网长期容量优化

双碳目标下风光氢联系日益密切,合理的容量优化是保证电氢耦合系统稳定运行的有效途径。针对风–光–氢储–超级电容联合运行的独立微网,提出了一种长期容量优化方法。通过考量氢储系统的动态效率,优化产氢和耗氢设备的工作区间,制定了合理的微网运行控制策略。为反映真实的风光气象因素长期变化趋势,基于皮尔森相关系数和灰色滚动预测法进行典型日长期预测,得到了模型输入样本。以微网的经济性、可靠性和低碳性综合最优为目标构建了容量优化模型,并采用非线性动态权重的多目标粒子群算法求解出Pareto集,同时引入隶属度分析法给出了最佳规划方案。仿真结果表明:相比于当前研究成果,所提方法得益于对氢储单元动态特性的分析和输入样本的改进,能够给出更优越的配置结果。

山西杜儿坪煤矿大断面全煤巷道掘进支护方案

随着煤矿地下开采规模和强度日益增加,为确保矿井通风、运输、掘进系统中大型设备的安全运行,煤矿作业断面尺寸逐渐扩大。以杜儿坪煤矿大断面全煤巷道掘进工程为例,为提高巷道掘进效率,借助EBZ260型掘进机,通过将巷道断面分为4个部分,按照不同的掘进顺序,分别设计了2种掘进方案(方案Ⅰ、方案Ⅱ)。方案优选结果表明,认为由左下帮脚往右帮脚掘进,再分别对左帮顶和右帮顶进行掘进的技术方案(方案Ⅱ)适用性更强。在此基础上,设计了锚杆锚索联合支护方案。实践表明:巷道掘进支护方案实施后大幅提升了巷道掘进效率,巷道施工作业环境大为改善,施工安全性也得以保障,对于类似矿山巷道掘进施工也有一定的借鉴意义。

水库群发电优化调度遗传算法整体改进策略研究

针对水库群发电优化调度的高维性和复杂非线性,提出了一种收敛性全面改善的改进自适应遗传算法。改进算法采用了整体改进策略:初始种群生成方面,运用加入混沌优化的初始种群解空间生成法,改善初始种群质量;选择运算方面,采用对适应度函数进行非线性转换的三角函数选择算子,保持种群多样性;交叉和变异运算方面,采用随个体优劣和种群分散程度自适应调整的交叉概率和变异概率,提高算法收敛性。以典型入库流量下三峡梯级水库发电优化调度为实例,对比了上述整体改进策略和传统改进策略,结果表明:整体改进策略和传统改进策略相比,在克服遗传算法早熟和提高算法收敛性能方面有一定的优势,改进自适应遗传算法适用于求解水库群发电优化调度问题。

国际集装箱海铁联运网络中的最优路径选择

针对我国海铁联运网络的特征,考虑运输费用和运输时间两个目标,通过虚拟网络的构建将最优路径的选择问题转化为双目标的最短路问题,建立双目标的整数规划模型,并采用双目标的标签设置算法对问题进行求解.模拟计算结果表明,该算法可获得所有的帕累托最优路径,可为决策者提供科学全面的决策依据.

基于决策因子选择的梯级水库多目标优化调度规则研究

运用极端随机森林挖掘水库调度信息,考虑各水库相关因子与决策目标的相互关系,提出了梯级水库输入数据选择(Cascade-reservoir Input-variables Selection,CIS)方法,引入Gaussian径向基函数建立水库调度规则,并采用PA-DDS多目标算法对水库调度规则参数进行优化,得到了同时考虑供水和发电的多目标优化调度规则集。汉江上游梯级水库的应用结果表明:CIS方法能优选得到较为稳定的决策因子,且能在充分利用已有优选信息的同时避免决策因子选取上的重复和冗余;经梯级多目标优化调度,优选的决策因子能得到比传统决策因子结果分布更优的非劣解集,在以发电为主要目标进行优化调度时,能有效调整汛期和非汛期的水量利用方式,梯级水库年均发电量和供水量分别提高了0.33%和7.84%。