基于换电的共享电动汽车调度与服务定价

为解决共享电动汽车出行模式车辆失衡与电能补给问题,基于集充统配换电模式,考虑共享电动汽车电能补给、换电站选址与电池配送路径间的耦合关系,基于时空网络构建以最大化利润为目标的共享电动汽车调度与服务定价优化模型,并通过共享电动汽车需求-价格函数逆变换,将非线性非凸模型转换成更易求解的非线性凸模型。数值试验结果表明:协同决策换电站位置、电池配送路径、共享电动汽车调度方案与服务价格,可提高共享电动汽车出行服务商利润;基于割线的外逼近算法比基于切线的外逼近算法和拉格朗日松弛算法更适于求解所提出的模型。参数敏感度分析结果显示,潜在共享电动汽车出行需求与电能可得性都是影响共享电动汽车出行服务商利润的重要因素。

面向服务的泊位和岸桥联合调度

从行为运筹学角度,面向服务性目标,采用深度集成的方法对泊位和岸桥联合调度问题建立了混合整数非线性规划模型。为克服计算困难和最优性缺失等问题,将模型转化为混合整数二阶锥规划模型,并利用优化软件CPLEX对其求解。针对CPLEX中分支切割算法在某些实例上存在内存溢出、求解时间长等问题,采用外逼近算法对混合整数非线性规划模型进行求解:根据问题特点将模型分解为混合整数线性规划主问题和非线性规划子问题,其中,子问题可用解析方法求得最优解,同时利用一阶Taylor展开导出了非线性约束的外逼近。最后,基于数值实验比较了分支切割算法和外逼近算法的求解性能,验证了外逼近算法的收敛性,对模型中的关键参数进行了灵敏度分析。

基于外逼近方法的中期机组组合问题

利用外逼近方法(OAM)提出一种求解机组组合(UC)问题新的确定性方法。OAM是一种分解方法,它把UC问题分解为一系列的混合整数线性规划(MILP)主问题和非线性规划(NLP)子问题。应用分支割平面方法求解MILP,应用新的零空间内点法求解NLP。54机组168时段等多个系统的数值仿真表明,OAM具有快速的收敛速度,能有效处理爬坡约束,为大规模安全约束机组组合问题的有效求解提供了一条新途径。

解带有二次约束非凸二次规划问题的一个分枝缩减方法(英文)

在这篇论文里,有机地把外逼近方法与分枝定界技术结合起来,提出了解带有二次约束非凸二次规划问题的一个分枝缩减方法;给出了原问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形的一个深度二级剖分方法,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;证明了在知道原问题可行点的条件下,该算法在有限步里就可以获得原问题的一个全局最优化解,并且用一个例子说明了该算法是有效的.

信任函数逼近方法的改进

信任函数的逼近可使得不确定性推理理论得以实际应用,该文讨论了D-S证据理论中信任函数逼近的几种方法,分析了它们各自的优缺点,并通过对概括逼近、双逼近和内外聚类逼近的研究,提出了两种新的逼近方法,既满足最佳逼近基本条件要求又考虑了精度要求和计算时间.

带有二次约束二次规划问题的全局最优化

根据带有二次约束二次规划模型的特殊结构,利用乘积的凸包络和凹包络,给出带有二次约束二次规划问题的松弛线性规划问题,以确定全局最优值的下界,使用超矩形缩减技术以加快分支定界算法的收敛速度,从而提出一个求解带有二次约束二次规划问题的全局最优化算法,证明该算法的收敛性,这个新算法实际上是把分支定界方法与外逼近方法有机地结合起来.数值算例表明所提出的算法是可行的.

调速泵结构配置协调分解优化算法及实现

建立多级调速泵结构配置连续非线性规划和整数非线性规划二阶段模型.非线性整数规划子问题采用外逼近算法求解.针对连续非线性规划主问题,提出基于割角法的可行域协调分解优化算法,证明割角法陷阱问题并建立判断准则排除已知的陷阱区域,在此基础上构建系列松弛问题得到原优化问题渐进收紧的下界估计,并最终收敛到原优化问题全局最优解.三级调速泵结构配置实例验证了算法的有效性,并给出与其他算法的比较结果.

一种基于单调优化的多小区分布式波束成形算法

提出了一种基于单调优化的多小区分布式波束成形算法,该算法首先去耦合将集中式全局和速率最大化问题转分布式优化问题,然后通过将目标函数构造为两个递增函数之差,进一步将其转换为单调优化问题.在此基础上,利用Polyblock外逼近法对问题进行了求解.仿真实验结果表明:该算法只需要使用本地信道信息,而收敛速率则更快.

面向目标跟踪的传感器调度方法

针对传感器网络对目标的跟踪问题,提出一种传感器优化调度方法。该方法以传感器使用成本和允许激活的最大传感器数量为约束条件,把最小化目标位置误差作为优化目标,运用二进制凸规划技术对优化调度问题进行建模,采取逼近算法迭代求解规划模型。蒙特卡罗实验表明,对于节点数目小于70的传感器网络,优化调度方案可以获得高精度的目标跟踪结果。

求解安全约束机组组合问题的邻域搜索外逼近方法

提出一种求解安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)问题的邻域搜索外逼近(outer approximation based on neighborhood search,NS-OA)法. OA将SCUC问题分解为一系列混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)主问题和非线性规划(nonlinear programming,NLP)子问题,通过MILP主问题和NLP子问题的最优解来逼近SCUC问题的最优解.为克服迭代过程中MILP主问题规模大的不足,利用SCUC问题对应UC问题的最优解为中心来构造邻域,然后在此邻域内搜索MILP主问题的最优解.数值结果表明,所提邻域搜索能有效减小搜索空间,大大提高了算法的计算效率,所提NS-OA算法能有效求解大规模SCUC问题,具有良好的应用前景.

一类具有Stackelberg主从对策的下层多人有关联的两层决策算法

本文针对一类具有Stackelberg主从对策的下层多人有关联的两层决策问题,建立了该问题的数学模型和决策机制,在定义了若干概念和证明了若干定理的基础上,提出了一种交互式决策方法,该方法具有交互过程简单,易于在计算机上实现等优点,这对于进一步研究决策支持系统是有意义的。

多端光伏MMC-MVDC系统的控制策略研究

近年来,多端模块化多电平变换器(MMC)一直都是应用在柔性高压直流输电系统方面,但是近年来由于电力行业的蓬勃发展,推动了多端口MMC中压(MVDC)配电网的应用由船舶方向转向电网方向的发展。针对dq旋转坐标系为切入点展开建模,并且运用了内环电流控制和外环控制原理建立了一个MMC数学模型。在增强电力系统稳定性方面引入了最近电平逼近策略,并在最后借助于MATLAB/Simulink仿真软件构造了一个三端光伏的MMC-MVDC的系统模型.

求解变分不等式的一种外逼近法的若干收敛性结果

本文讨论由文［１］提出的一种求解变分不等式问题的外逼近法。

两层多目标决策问题的理想目标法

文建立了一类上、下层均为多目标的两层多目标决策问题的数学模型和决策机制，利用理想目标将其转化为等价的两层单目标规划问题，采用求解非凸优化问题的外部逼近法求解此两层单目标规划问题，从而获得两层多目标决策问题的满意解。

一类单调非凸约束最优规划修正的新型分枝定界算法

本文讨论了一类单调非凸约束最优规划的目标函数和约束集的结构特征性质.阐明了如何将所考虑的问题等价地转化为一个递增函数在另一个递增函数水平集上的极大优化问题.在此基础上提出了一个我们称之为修正的新型分枝定界算法.新算法的修正之处是在计算新的极点时,采用了一个有效的新的区域删除模式以构造越来越小的Polyblock集覆盖EnH且不含y,以排除问题(P)可行域中不存在全局ε-最优解的部分.最后,证明了算法的收敛性.初步的数值实验表明算法是有效可行的,可应用于求解更广的一类非凸最优规划.

具有递阶结构的多目标群决策方法

建立了一类上层单目标、下层多人无关联多目标的两层决策问题的数学模型，利用加权法把下层的多目标转化为单目标，形成一个下层多人无关联单目标的两层规划问题，采用外部逼近法解两层规划问题，从而获得原两层决策问题的最优解．该法为两层决策问题提供了一种求解途径．

解可分离约束双凹规划问题的一种外逼近方法(英文)

在本文中 ,我们提出了双凹规划问题和更一般的广义凹规划问题 .我们给出了双凹规划问题的整体最优性条件 ,并构造了一个有限终止外逼近算法 .

了解积分——求和

求一个函数的黎曼积分,实际上就是一个分割、近似代替、求和、取极限的过程.求和运算是整个积分计算的轴心.就积分四部曲中的求和问题,做一个一般性的讨论.文中使用的是分析和讨论的语言,不去追求数学语言本身的严格性.目的不仅是探讨求和这个步骤,在黎曼积分意义下具体实现的过程和隐含的内容,而且对一般的积分中的求和实现的可能性、应该满足的条件、实现的过程,以及应该注意那些基本问题,也做一点儿逻辑上的探讨.已达到以知识为媒介,提高认知能力的目的.

下层为多目标的两人两层决策问题的模型及优化方法

本文针对上层为单目标,下层为多目标的两人两层决策问题,建立了它的数学模型和决策机制,然后将其转化为单层的非凸优化问题。采用外部逼近算法求解此非凸优化问题的全局最优解,这为两层决策问题提供了一种求解的途径,同时为该类问题的决策支持系统的研究是有意义的。

一类推广的(VDP)问题的外逼近算法

对于约束集是凸集的(VDP)问题提出一种新的外逼近算法。该算法把凸集的使用多面集的外逼近程序和求解约束集是多胞形的(VDP)问题的外逼近算法相结合。给出了具体的算法过程并对收敛性进行分析。