基于数据流的K-S变化检测的动态多目标规划算法

为了更加准确地判断环境是否发生变化并快速追踪动态多目标规划问题(dynamicmulti-objectiveoptimization problem,DMOP)当前时刻的Pareto前沿,提出了一种基于数据流的Kolmogorov-Smirnov(K-S)变化检测的动态多目标规划(DSK-SDMOP)算法。该算法以NSGA-Ⅱ为基础,通过数据流建立2个时刻的检验窗口,再利用K-S检验基于数据流的Pareto最优前沿是否发生变化,检测2个窗口的数据是否服从同一分布来判断环境是否发生变化,并就环境变化的剧烈程度实行相应的应答机制,以提高对环境的适应程度。利用基于数据流的K-S检测方法,对环境变化不会过于敏感,而且不用提前假设对应目标值的分布,易于操作。通过5个动态多目标规划标准测试函数对该算法进行测试,并和现有的2种算法进行对比分析,结果表明该算法处理动态多目标规划问题具有良好的性能。

用多目标动态规划求解拆卸序列的Pareto最优前沿

针对拆卸序列多目标优化问题,考虑拆卸任务先后顺序约束,提出基于改进的与/或图(Transformed AND/OR Graph, TAOG)和基于Pareto占优概念的多目标动态规划(Multi-Objective Dynamic Programming, MODP)求解方法。与其他多目标优化方法相比,MODP不需要调整计算参数和考虑参数变化对解的影响,并可获得问题的Pareto最优前沿,是求解拆卸序列多目标优化问题的精确算法。通过求解算例,验证了提出方法的可行性和高效性。

基于多目标动态规划的天然气产销运行优化调度

如何制定合理的天然气产销运行调度策略使得天然气产销平衡与有效运行,是我国油气企业急待解决的问题。然而天然气需求客观上存在季节波动性与不均衡性,需要油气企业从时间与空间上对其进行有效分配与调度。基于此,本文以中石化某油气公司天然气产销运行为例,将动态规划理论用于天然气产销运行研究,建立了多目标规划的天然气产销运行优化调度模型,并利用遗传算法进行求解。研究表明,本文所建立优化调度模型用于天然气产销运行决策,不仅可提高气田供气的均衡性,而且可有效协调市场中各天然气用户之间的需求,实现天然气资源优化配置,为天然气调度管理提供了新方法与新思路。

多目标动态规划问题的非劣矩阵解法

针对多目标动态规划问题，指出其一般只存在非劣解的性质，提出了多目标阶段收益非劣矩阵、多目标阶段收益非劣合成矩阵和多目标逆向递推矩阵等概念。在此基础上构造出一种新的多目标动态规划解法—非劣矩阵法，该方法不需要事先给出各目标的相应权重，并能保证得到多目标动态规划问题的所有非劣解。文中给出的计算实例验证了这一方法的正确性和实用价值。

多目标动态规划的神经网络方法

本文提出了求解多目标动态规划的神经网络方法，证明了该网络是Ｌｙａｐｕｎｏｖ 稳定的，且在适当的条件下收敛于多目标动态规划的（局部）非劣解．最后。

基于多目标动态规划的郑州水资源承载力研究

应用模糊数学和多目标动态规划模型,对经济发展规划下的郑州市水资源承载力进行了定量计算,结果表明:郑州市当地水资源严重不足,外来水供水占主导地位,污水处理回用潜力较大。提出了提高郑州市水资源承载力的途径:加强雨水资源利用;拦蓄过境水,提高水资源控制能力;多用黄河水,增加可供水量;保护地下水和水环境,用好再生水等。

基于多目标动态规划的运输链合作伙伴选择

联合运输过程中特定运输链混合型任务的合作伙伴如何进行系统选择,是实现联合运输的基础问题之一.将运输链看作由合作伙伴组成的运输系统,首先确定优选过程的阶段、状态变量、决策变量和递推方程,其次是通过对备选合作伙伴不完全信息的标准化和点值化处理,再对运输链合作伙伴选择采取逆序法递推计算,得到最优策略.实证分析表明,此方法可操作性强,计算方法简便且具有较高的可靠性.

基于模糊折衷型决策分析的多目标动态规划及其在投资决策中的应用

基于模糊折衷型决策分析,提出一种新的多目标模糊优选动态规划方法,并建立了决策模型.该模型具有较好的通用性和可操作性,可供决策者参考.

多目标动态规划模型在调蓄工程优化调度中的应用研究

本文针对跨流域调水工程水资源系统随机性大、兴利目标众多,且很多目标之间不可共度,各用水户的保证率各不相同等特点,依据大系统分解协调原理,将其分解为调入、调出区,并对调入区调蓄工程采用多目标动态规划模型进行优化,完成跨流域水资源系统整体优化。随着调水工程的增多、调水规模的加大,本文对跨流域调水工程兴利调度的研究与应用具有重要意义和参考价值。

多目标动态规划在电子病历结构化的应用

电子病历结构化可以理解为在自由文本中找到合适的关键字,目前在自由文本中提取关键字的方法有实体识别和中文分词,但由于电子病历结构化是要在多种语义关联下找合适的关键字,而实体识别和中文分词不能达到其目标。因此根据已有的结构元素数据库建立倒排索引找到一组最合适的简单元素组合,利用多目标动态规划进行最优化组合,利用求交集方法找到复杂元素从而找出最优的一组序列即为该电子病历的结构化。通过系统实现得到利用该方法不仅可以找到结构元素,而且找到的结构元素之间有一定的语义关联。

基于多目标动态规划模型的高压油管压力控制问题的研究

该文运用流体流动方程、燃油进出流量方程等方法,建立了合适的、系统的多目标优化模型,采用定量分析和定性分析相结合的方法标定了模型参数,以此来对高压油管的压力控制问题进行处理分析,其高压油泵的计算是建立在集中容积法的控制方程基础上的,高压油泵柱塞腔内的油压变化和相连接结构内的油压变化可通过该方程表示出来,为实现供油与喷油的动态模拟过程,所以要建立柱塞在凸轮驱动下的运动的动态方程,进而确定使油管的内部压强稳定时的凸轮的角速度。

知识工程模型在动态多阶段多目标规划与决策中的应用

本文从系统理论的观点出发 ,提出一个求解多阶段多目标规划问题的知识工程模型。利用该模型可以用“人工智能”的算法 ,求出一个动态多阶段多目标规划问题的全部符合“规划”知识的合理“规划解” ,并对每一个“规划解”可以求得其相应的某种综合评价结果值 ,由此进一步选择出“最佳”规划解 ,作为最优决策的选择基础。

基于动态规划的复合电源能量管理优化

以复合电源能耗和电池组容量损失最小化为目标建立多目标优化模型,将电池组容量损失视为状态变量,将多目标优化问题转化为单目标多状态形式,并应用动态规划进行求解,得到Pareto解集。分析优化结果,提取了数条功率分配规律,并基于此提出基于规则的能量管理策略。对控制策略进行仿真验证,结果表明:与动态规划结果相比,复合电源能耗增加1%,电池容量损失增加0.4%,达到了与动态规划相近的效果,在线能量管理策略同时在两个目标上近似最优。

动态规划方法在都江堰毗河供水工程规划中的应用

在都江堰毗河供水工程规划工作中,采用了多目标动态规划法建立了大系统的数学模型,并综合使用了权重法、约束法、层次分析法将多目标动态规划模型转化为单目标动态规划模型,首先求解不同的拟定渠首规模对应的最优解,再综合分析最优解集的变化趋势,进而得到渠首的最优规模以及各囤蓄水库和总干渠规模的最优解,成果合理,为今后复杂的大型灌区规划工作提供了借鉴和参考。

连锁经营物流配送系统的动态分析模型研究

本文提出了研究连锁经营零售商业的物流配送总体计划的大型线性目标规划数学模型,并用动态目标规划的方法来模拟和动态地分析配送系统运行性能和合理性。详细论述了模型结构,并以大型问题的实例进行了测试,证实了方法的正确性和可用性。

双江口水电站施工阶段填筑道路规划

双江口水电站施工阶段的填筑道路规划是一个系统工程,要同时满足移民、料场开采、大坝防洪度汛、不利的地形地貌等条件要求,是一个多目标的动态规划。在对这些多目标进行了分析和评估以后,找出了满足这些目标的优先解决顺序,然后据此确定了道路规划的思路及五个具体操作步骤。此方法较为实用、可操作性强,可为300 m级高砾石土心墙堆石坝在规划填筑运输道路时提供参考借鉴。

舰艇雷达干扰资源中的多目标模糊优选分配

针对现代海战中需干扰的敌目标雷达多而我方雷达干扰资源有限的特点,运用多目标模糊优选动态规划理论建立了舰艇雷达干扰资源分配的数学模型。该模型从多个指标出发,对舰艇雷达干扰资源进行了优选和配置,使其达到最佳的干扰效果。最后给出一个应用实例,说明该模型对于舰艇电子战系统具有实际应用价值。

多目标动态规划分层解法与Pareto最优解

本文指出了文￣［２］关于多目标动态规划分层解法结论的错误性，证明了一个字典序最优解一定是Ｐａｒｅｔｏ最优解，一个由分层解法得到的最优解一定为弱Ｐａｒｅｔｏ最优解，并且可以通过修改分层解法得到的最优解集得到一个Ｐａｒｅｔｏ最优解集。

基于遗传算法的大小交路开行方案优化模型研究

近年来,我国城市轨道交通快速发展,并成为城市公共交通的重要组成部分。城市轨道主要采用大小交路方案,即将轨道交通线路划分为2条大小不同的交路,可以更好地应对客流不均匀的情况,大小交路运营模式是我国城市轨道交通运用得最广泛的运营管理方式,在面对庞大的客流量和复杂的车站数据时,需要将企业的运营成本尽可能最小化和乘客服务水平尽可能最大化,在此基础上决定列车开行方案成为城市轨道交通运营的重要一环,故该文旨在解决大小交路模式下的列车开行方案问题。

基于事件触发GrHDP碳纤维角联织机张力控制方法

针对碳纤维角联织机经纱张力控制中存在的张力控制精度低与通信网络资源受限问题,提出一种基于事件触发目标再现启发式动态规划(event-triggered goal representation heuristic dynamic programing,ET-GrHDP)的张力控制方法。首先,分析碳纤维织机的织造原理,构建张力系统控制模型。其次,在GrHDP算法的基础上,采用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)设计评价网络,BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)设计执行网路和目标网络,以增强GrHDP近似最优控制的能力,同时引入事件触发机制,实现小波GrHDP张力控制器仅在事件触发时刻更新控制信号。最后,使用MATLAB软件对张力系统进行仿真控制实验。与经典GrHDP张力控制相比,所提控制策略在系统状态跟踪响应时间上缩短近22.9%,送经、卷取线速度均无超调量,张力超调量为1.8%,且抗干扰能力强,提高了张力系统的控制性能。在事件触发机制下,张力控制器降低近84%的计算次数,有效减少了通信资源的浪费。