含区间系数的多目标线性规划的机会约束方法

利用两个区间比较的可能度,构造了含区间系数的多目标线性规划的maximax和minimax两种机会约束模型,并采用两阶段方法求解这两个模型.数值例子验证了该方法的有效性.

电厂优化配煤的不确定性机会约束非线性规划方法

动力配煤是适合中国国情的一种洁净煤技术,可以改善燃煤电厂的经济效益和燃烧性能。动力配煤技术的关键在于优化求解,然而煤质参数是不确定的和可变的,电厂优化配煤决策必须处理这些不确定性。文中建立了一个不确定性机会约束非线性规划模型(inexact chance-constrained nonl-inear programming,ICCNLP)来处理不确定条件下电厂优化配煤问题。ICCNLP可有效处理以区间或概率密度分布表征的不确定性,并评估为实现系统成本最小而需承担的违反约束的风险水平,如超出硫排放标准的风险。结果表明,ICCNLP可得到稳定和可行的区间解,决策者可根据实际情况,在解区间内调整决策变量值,从而得到多个决策替代方案。

含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型

提出一类混合机会约束规划模型 ,该模型同时含有模糊和随机参数。运用随机模拟与模糊模拟相结合的技术 ,给出了求解该机会约束规划模型的遗传算法。通过对生产过程最优化决策的典型问题进行分析建模和数值求解 ,说明了该模型和算法的合理性和有效性。

基于随机机会约束规划的班轮联盟舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上,研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验了方法和模型的有效性与实用性.

基于模糊随机机会约束规划的输电可靠性裕度计算

提出了基于模糊随机机会约束规划的输电可靠性裕度的数学模型和混合智能算法。将影响输电可靠性的重要因素表述为随机变量或服从正态分布的事件,例如将发电机和线路运行状态视为服从二次型分布的离散型随机变量,将用户需求看成服从正态分布的随机事件。在不确定因素随机化的基础上,将输电可靠性裕度问题转化为等价的模糊随机优化问题,输电线路开断、发电机开断和负荷模型的等约束条件退化为随机函数、模糊函数。文中提出的求解该机会约束规划模型的混合智能算法,在IEEE30节点系统上进行了仿真计算,验证了该方法的正确性和可行性。

基于随机机会约束规划的最优电价决策

提出了一种配电市场初期进行最优电价决策的方法。根据负荷和实时电价随机性的特点,将两者构成随机向量,基于随机机会约束规划(CCP)建立了数学模型。以减小用户成本为目标,以配电公司利润保证为约束,同时考虑配电公司面临的市场中的风险。通过这个数学模型可以有效地确定最优零售电价,并可以使配电公司对实时市场的风险进行规避。算例分析了各个因素对零售电价的影响,并通过随机量不同形式的概率分布验证了模型的合理性。

基于ε-约束与区间数线性规划的钢铁供应链能源优化模型

由于二次能源的存在,钢铁供应链上的能源流在不同工序过程之间进行交互,存在着正向和逆向的能源流动。对钢铁供应链上能源流的优化,可以显著提高二次能源的利用效率,从而降低钢铁企业的综合能源消耗。首先,研究了钢铁供应链上的能源流情况,建立了钢铁供应链能源流模型,在此基础上考虑钢铁供应链能源优化的两重目标及相关约束因素,构建了钢铁供应链能源优化模型;其次,组合运用ε-约束方法和区间数线性规划方法对模型进行求解;最后,典型算例验证了该模型可以有效降低钢铁企业的能源消耗,提升能源利用效率。

基于随机模拟与PSO算法相结合的随机机会约束规划算法

随机机会约束规划作为一类重要的随机规划,广泛存在于许多领域中。为了寻找更有效的求解随机机会约束规划的算法,通过采用随机模拟来逼近随机函数,并在微粒群算法PSO(Particle Swarm Optimization)中利用随机模拟实现估计适应值和检验解的可行性,从而给出了求解随机机会约束规划的新算法,最后,测试其性能并与遗传算法进行了比较,实例结果表明该算法的正确性和有效性。

求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用

为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。

考虑源荷双侧不确定性的模糊随机机会约束优先目标规划调度模型

针对风电功率和分时电价(TOU)下用户响应行为的双重不确定性对电网调度运行的影响,提出了基于模糊随机机会约束目标规划(FRCCGP)和优先目标规划(PGP)结合,求解计及预测误差模糊随机性的双层调度模型。首先,深入研究了电网调度运行的不确定因素,利用模糊随机理论对预测误差的模糊随机性进行建模。然后,引入机会约束目标规划构建表征系统备用不足风险的偏差量指标,利用优先目标规划建立双层调度模型,对安全性目标和经济性目标设立明确的等级顺序。最后,利用算例验证模型的有效性,结果表明双层调度模型在保证安全性的基础上实现了经济最优性。

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。

油田措施随机机会约束目标规划模型及算法

油田措施规划是一种提高油田措施增产效果的重要手段。引入随机机会约束目标规划理论,同时考虑措施增油量、措施增油成本等目标,建立了油田措施随机机会约束目标规划模型,并给出了融随机模拟、神经网络、遗传算法于一体的混合智能算法。最后给出一个实例来说明该模型与方法的有效性。

求解随机机会约束规划的混合智能算法

随机机会约束规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后在微粒群算法中利用神经网络计算适应值和实现检验解的可行性,从而提出了一种求解随机机会约束规划的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。

随机规划的合成机会约束模型

研究了当随机规划的约束为凸函数时,合成机会约束模型中可行域的性质,推广了线性约束函数的结论;通过实例对比了合成机会约束与机会约束的可行域,显示了前者的优越性;最后讨论了合成机会约束模型与补偿模型的联系,为进一步的算法设计提供了理论支持.

基于随机振动的拱圈结构动力机会约束规划设计

针对地震振动作用的随机性 ,建立了带有随机参数的结构动力机会约束规划设计模型。在拱圈结构的动力优化设计中 ,采用随机模拟技术 ,利用上述模型对工程实例进行了分析计算 ,优化结果充分显示动力机会约束规划设计可有效降低拱圈结构遭受地震振动袭击时的系统风险。

产品设计方案费效权衡的随机机会约束规划模型

针对产品设计方案费效权衡中由于未考虑生产过程中不确定性因素影响而导致的权衡结果易产生偏差的问题,提出将不确定优化理论引入产品设计方案费效权衡模型中。在对关键设计参数敏感性分析的基础上,将敏感性变量以及费用估算的偏差描述为随机变量,构建基于产品设计方案费效权衡的随机机会约束规划模型,并采用嵌入蒙特卡洛模拟的遗传算法求解,得到考虑不确定因素影响的最优产品设计方案。最后以混凝土泵车为实例,验证了模型的有效性。研究表明,采用费效权衡随机机会约束规划模型得到的产品设计方案,更能反映生产实际,可以最大程度保证不确定条件下产品设计决策目标的实现。

基于随机机会约束规划的内燃机车减排技术评价优化模型研究

利用不确定规划理论,提出基于随机机会约束规划的机车减排技术决策评价优化模型及其算法。模型的目标函数为期望运营成本最小,决策变量为减排技术种类及减排效率,约束条件为排放污染物致癌风险及对健康影响情况不超过一定概率等。将随机模拟和智能算法相结合,设计求解模型的双层混合智能算法,并利用此算法对算例进行求解,说明模型和算法的可行性和有效性。

基于随机模糊机会约束的主动配电网分布式风电双层规划模型

针对风速兼具随机性和模糊性的多重不确定特征,提出一种主动配电网分布式风电容量配置的随机模糊机会约束双层规划模型。通过随机模糊模拟描述分布式风电出力不确定性,并考虑其时序特征建立风电出力时序性随机模糊模型,结合随机模糊模拟及潮流分析获取节点电压、支路功率及系统倒送功率等系统静态安全指标的随机模糊机会测度,采用兼顾随机性和模糊性的可信度作为评价分布式风电容量配置方案的指标;进而考虑系统功率平衡、静态安全指标机会测度约束及主动管理措施,以年利润随机模糊期望值最大为上层优化目标,以通过主动管理使分布式风电有功削减随机模糊期望值最小为下层优化目标,通过判断上层方案静态安全指标是否满足随机模糊机会约束的置信水平进行上下层规划协同,从而构建一种分布式风电容量配置随机模糊机会约束双层规划新模型;最后提出结合随机模糊模拟、前推回代潮流计算和遗传算法对模型求解。IEEE 14节点算例仿真过程及结果表明模型和算法的有效性和优越性。

基于遗传算法的机会约束规划的区间估计

从数理统计的角度,对机会约束规划的非线性目标函数的最优值进行了区间估计,并讨论了提高估计精度的方法.用遗传算法和样条回归得到了拟合的最优值目标函数的Lipschitz常数.算例表明了非线性目标函数最优值的区间估计方法的有效性.

基于机会约束规划多阶段雷达随机备件概算方法

根据机会约束规划理论,在考虑经费条件、保障水平等因素的基础上,对传统的随机备件概算方法进行了改进,提出了一种基于机会约束规划的多阶段概算方法.试验表明,该算法具有一定的理论价值和实际应用价值,进一步提高了军品采购的经济效益和军事效益.