基于双层粒子群优化算法的柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种改进的双层粒子群优化(ITLPSO)算法。首先,以机器的最大完工时间最小化为优化目标,建立了一个柔性作业车间调度模型;然后,介绍了改进的双层PSO算法,为了避免陷入局部最优和提高收敛速度,算法中加入了停滞阻止策略和凹函数递减策略;最后,对相关实例进行求解,并与已有算法作了比较。实验结果表明,与标准PSO算法和双层粒子群优化(TLPSO)算法相比,最大完工时间的最优值分别减少了11和6,最大完工时间的平均值分别减少了15.7和4,收敛速度明显提高。经过性能分析,所提算法可以明显提高柔性作业车间的调度效率,从而获得了更优的调度方案。

基于双层粒子群优化算法的肿瘤基因表达样本分类研究

目的从分子生物学的角度对不同类别肿瘤样本基因表达数据进行准确和稳定分类,为肿瘤治疗路径的选择提供分型依据。方法给出一种基于双层粒子群优化(TLPSO)算法的肿瘤基因表达样本分类模型,选取103个肿瘤基因表达样本,包括乳腺、前列腺、肺和结肠肿瘤基因表达数据,随机选取训练集和测试集以获取不同样本组合,同时建立基于基本粒子群优化(PSO)算法用于比较研究。结果基于TLPSO算法的分类模型获得较好分类结果,在最佳分类结果数和分类结果分布两项指标上优于PSO算法。结论双层粒子群优化算法分类模型能够对多类别肿瘤基因表达样本进行准确和稳定分类,能为临床肿瘤基因表达样本的分类定型提供依据。

基于双层粒子群优化算法的弥漫大B细胞淋巴瘤基因表达样本分类研究

目的从分子生物学的角度对弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)基因表达样本进行分类,改进基本粒子群优化分类算法在分类精确性和稳定性方面的不足。方法给出一种基于双层粒子群优化(TLPSO)的分类算法,选取141个弥漫大B细胞淋巴瘤样本,包括氧化磷酸化(OxPhos)、B细胞受体(BCR)和宿主反应(HR)3种亚型,随机选取训练集和测试集以获取不同样本组合,与基本粒子群优化(PSO)分类算法进行比较。结果基于TLPSO的分类算法获得较好分类结果,最佳分类预测结果数和分类结果分布2项指标均优于PSO算法。结论双层粒子群优化分类算法能够对弥漫大B细胞淋巴瘤基因表达样本进行准确和稳定分类,能为临床肿瘤基因表达样本的分类定型提供依据。

面向无人机路径规划的双层多目标粒子群算法

无人机路径规划问题是一个复杂的多目标优化问题,目前常用粒子群优化算法及其变种算法来解决此类问题。本文在基于使用无人机执行物资投放任务的场景下,提出与之相应的无人机路径规划问题模型,并根据其特点分析其约束条件以及目标函数,在传统需要优化的基本目标函数之外,额外增加了等待时间与延迟时间这一对相互冲突的目标函数。然后提出一种基于分解的双层多目标粒子群优化算法(double layer multi-objective comprehensive learning swarm optimization algorithm framework based on set decomposition,MODCS-PSO/D),该算法使用集合和概率表示粒子的速度与位置,将连续空间中的问题转化到离散空间内,然后结合综合学习策略构建双层粒子群算法,并在此基础上引入基于分解的多目标优化框架(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)平衡多个待优化目标,同时增加了额外的搜索策略以避免出现早熟现象。最后通过进行对比实验,得到的结果证明该算法不仅能够为无人机规划出更符合要求的路径,还大大缩短了规划时间。

考虑多元不确定性和备用需求的微电网双层鲁棒容量规划

为了在独立微电网规划过程中综合考虑成本参数、风光资源的不确定性和备用需求,提出了风光储柴双层鲁棒容量规划模型。上层目标为包含投资、替换、运维以及燃料成本、环境惩罚成本和发电成本在内的总净现值成本最小,上层约束中,通过建立成本参数的区间不确定集合考虑了电源成本参数的不确定性以及风光历史出力的凸包不确定集合考虑了风光资源的相关性,同时考虑了需求响应模型对容量规划的影响。下层目标函数为最小化电源故障期间的停电成本和备用成本,下层约束考虑了故障期间备用发电机的出力约束以及备用容量约束。首先,基于库恩塔克(karush-kuhntucker,KKT)条件将下层模型转化为互补约束,利用大M法将下层变成混合整数线性规划(mixedintegerlinear programming,MILP)模型,之后,利用对偶理论将鲁棒单层模型转化为确定性模型。最后,基于实际工程算例,验证所提出的算法能够有效考虑成本参数及风光资源等多元不确定性,同时满足系统备用需求。与遗传算法及其他双层鲁棒组合(直接混合整数二次规划(directmixed-integer quadratic programming,DMIQP)+枚举鲁棒对等(enumeration robust counterpart,ERC)等)算法相比,具有更高的计算效率。

水电站厂内负荷优化分配的通用算法研究

以工作单元为研究对象,将水电站厂内负荷优化分配模型分解成上下两层优化模型,提出了可以通用的双层逐步优化算法,并经实例电站的实际运行数据与该算法计算的优化分配成果比较,表明该法可取得较好的效益。

水电厂经济运行双层逐步优化法(TLPOA)研究及应用

笔者将双层逐步优化算法用于解决与水电厂经济运行有关的机组间负荷分配及机组最优组合的问题,经棉花滩水电厂的实际运行数据与该算法优化分配方案的计算成果比较。

无分流换热网络同步优化综合

提出了具有无分流结构特征的换热网络同步综合数学规划方法。该方法以分级超结构模型为基础,在工艺物流匹配过程中只考虑无分流串级结构,建立混合整数非线性数学模型进行优化求解。无分流同步综合模型中的非线性项只存在于目标函数中,约束条件集合是由线性等式和不等式约束组成的,且相对于有分流同步综合模型,决策变量个数显著降低,模型的鲁棒性较好,模型复杂度降低,求解难度减小。此外,根据此模型的特点,提出了一种双层随机优化算法对模型进行求解,外层利用遗传算法搜索最优结构,内层则利用粒子群算法求解连续非线性数学规划子问题。两个典型算例用来验证方法的可行性和有效性。

含储氢结构的园区综合能源系统优化配置研究

氢能能量密度高,具有良好的储能能力,将储氢应用于园区综合能源系统可有效提高其经济性。为此,针对含储氢结构的园区综合能源系统进行了优化配置研究,首先以储氢替代储电的形式构建了含储氢结构的园区综合能源系统,以系统全寿命周期等年值为容量配置层目标函数,系统年运行成本为优化运行层目标函数,在能量平衡和设备出力等约束条件下,建立了相应的优化配置模型,并采用粒子群算法与CPLEX求解器相结合的双层优化算法进行求解,最后对园区算例的设备容量、运行方式、系统性能和经济性进行分析。分析表明,建立的含储氢结构的园区综合能源系统能实时可靠地满足用户能源需求,且相较于含储电结构的园区综合能源系统,两者性能大致相同,但前者经济效果更明显,进而验证了所提方法的可行性。

一种计及柔性直流环节接入的配电网优化重构策略

直流配电形式是配电领域新的发展方向,具有巨大发展前景。直流环节的引入不仅便于直流分布式发电单元与直流负荷的接入,也提高了配电系统的潮流可控性。针对计及直流环节接入的交流配电网优化运行,重点研究柔性直流环节与传统配电重构的协同优化。分析了柔性直流环节的动态潮流调控特性,考虑其接入对配电网优化重构的拓扑约束等相关影响,给出了含柔性直流环节的配电网优化重构模型。针对重构中包含不同类型控制变量的特点,提出了一种基于混合编码的双层优化求解策略,并结合改进的IEEE 33节点算例验证了方法有效性。结果表明,计及柔性直流环节接入的配电网优化重构能够进一步地降低网络损耗与改善电压分布,促进配电系统的优化运行。

卷烟承运标段划分模型研究

面对卷烟需求频次高、批量小,订单碎片化的趋势,合理的承运标段划分方法不仅有利于平衡各承运商的实际收益,也有利于提高拼车配载的可能性,从而降低运输成本。本文以最小化全部标段内部的需求点遍历路程之和为优化目标建立模型。在此基础上,本文提出了一种双层算法对模型进行求解,上层采用聚类方法获取具有较高可行性的初始解;下层基于边缘交换算法通过迭代对初始解进行优化,从而得到近似最优解。最后,本文以A中烟公司为例,在其近两年的订单量历史数据基础上进行了案例分析,验证了所提出模型与解决方法的有效性。

考虑新能源不确定性边界的主动配电网优化调度

为促进配电网中新能源的充分消纳同时兼顾调度方案经济性,对新能源发电特性进行了分析,并构建了考虑新能源预测误差分布特性的潜在期望风险评估模型。在满足主动配电网中各个机组单位运行约束的前提下,建立了内嵌新能源不确定性边界优化的主动配电网优化调度模型,并提出了一种改进粒子群优化算法与分支定界算法相融合的双层混合优化算法,以有效地求解所建含变限积分的混合整数非线性规划模型。算例结果表明,与现有主动配电网确定性和鲁棒动态经济调度方法相比,所提基于最优新能源不确定边界方法可以合理权衡调度方案运行的经济性和潜在风险,取得更优的总成本。

一种考虑可再生能源不确定性的分布式储能电站选址定容规划方法

储能具有响应快、灵活性强等特点,可为电网提供多种辅助服务,是消纳高比例可再生能源的重要灵活资源。随着储能成本的快速下降,集中式、分布式储能在电网中的应用近年来得到了国内外研究者的广泛关注。本工作提出了一种考虑可再生能源出力不确定性的分布式电化学储能选址定容双层优化模型。首先,建立计及可再生能源不确定性的电化学储能投资成本和运行成本最小的优化目标函数,其次,采用双层优化算法对储能选址和容量配置进行优化求解,外层采用分支界定法确定储能的选址位置,内层采用改进遗传算法得到最优容量配置与储能充放电运行策略,最后,以IEEE-39节点测试系统为例对所提方法进行仿真,验证了该方法的正确性和运算效率。

棉花滩水电站机组间负荷最优分配研究

机组间负荷最优分配是降低水电站总体耗水率、增加发电量的一项有效的非工程技术措施。针对棉花滩水电站机组运行特点,采用双层逐步优化算法,实现了"指定工作机组"、"指定工作台数"等多种模式的负荷最优分配,得到了棉花滩水电站耗水率最小的机组间负荷分配方案。该方法更好地反映了棉花滩水电站运行的实际情况,对类似工程具有一定的借鉴价值。

密集障碍物环境下移动机器人全局路径规划

针对粒子群优化算法用于障碍物密集分布环境下机器人全局路径规划存在的早熟、效率低等问题,提出了一种基于障碍物顶点信息搜索的双层(底层和顶层)粒子群优化算法。首先,循环运行若干次底层算法,快速获取若干条无碰路径,确定全局最优解的大致位置,并上传所得路径到顶层;顶层种群接受下层信息后,接着,进行局部精细搜索,以获取问题的最优解。同时,定义了基于障碍物顶点信息的脱障算子,对粒子的全局极值点进行脱障操作,以保证路径的无碰性且加快寻优效率。最后,仿真验证了该方法的有效性。

跨层穿梭车双提升机系统料箱拣选任务调度

为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。