基于多目标差分进化算法的水库多目标防洪调度研究

为求解水库多目标防洪优化调度问题,提出一种基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法,克服了早熟收敛问题,提高了收敛精度;同时,根据多目标优化的特点对差分算子进行修正,并引入外部档案技术,提高了算法的收敛速度。本文以坝前最高水位最低、最大下泄流量最小和汛末水位最接近汛限水位为目标,对三峡水库展开多目标防洪调度研究,结果表明,该算法可在较短时间内生成大量在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选,为水库多目标防洪调度决策提供了一种新的调度方案生成方法。

基于多目标文化差分进化算法的水火电力系统优化调度

为有效求解节能减排背景下水火电力系统的多目标优化调度问题,提出一种多目标文化差分进化算法(Multi-objective cultured differential evolution,MOCDE)。MOCDE以文化算法(Cultural algorithm,CA)为框架,以差分进化算法(Differential evolution,DE)为群体空间演化方法;同时,根据DE算子及多目标优化的特点,在信念空间中设计了三种知识结构,并利用这些知识结构指导种群演化,提高了算法的收敛速度并克服早熟收敛问题。此外,提出一种基于逐步调整策略的约束处理方法,可有效处理等式约束。研究结果表明,MOCDE可快速获得一组分布性好、收敛精度高的非劣调度方案集,是求解水火电力系统多目标优化调度问题的一种有效方法。

带树层次加工集约束的调度问题

研究工件带释放时间、送货时间和树层次加工集约束的调度问题。工件的加工开始时间不能早于它的释放时间,送货开始时间等于它的加工完成时间。所有机器形成一个树层次结构:若某机器能加工某工件,则该机器在树上的所有祖先均能加工该工件,这些机器构成该工件的加工集。目标是极小化最大送货完成时间。对于工件释放时间和送货时间任意的一般情形,给出了一个多项式时间近似方案(PTAS)。

对开行铁路集装箱中转“五定”班列的思考

介绍了我国铁路集装箱运输现状,阐述了开行铁路集装箱中转“五定”班列的思路,通过分析集装箱集结时间和在办理站的中转停留时间、箱流量、班列运行径路选择以及班列编组箱数等相关影响因素,对开行集装箱中转“五定”班列的可行性进行了初步研究,并给出了集装箱中转“五定”班列运输组织应遵循的基本原则。