基于聚类分区混合代理模型的多目标序列优化

针对具有显式约束的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于聚类分区混合代理模型(CPEM)的多目标序列优化方法(MOSOM-CPEM).在MOSOM-CPEM中引入了约束域最优拉丁超立方设计(CDOLHD),使其能够在边界形状复杂的可行域内构造样本点.多区域混合代理模型(EM-MROWF)中的可行域划分方法在分割非矩形域时将导致部分区域样本点数量较少从而影响该区域混合代理模型的预测精度.为了解决这一缺陷,在CPEM中提出了一种基于K-means聚类的可行域分区方法和相应的边界光滑方法.CPEM与多项式响应面(PRS)、径向基函数(RBF)、克里金(KRG)模型和两种混合代理模型(GOEL和ACAR)在10个测试函数上进行了拟合精度比较.结果表明,CPEM的整体拟合精度优于对比的代理模型,证实了所提出的可行域分区方法的有效性.MOSOM-CPEM在CEC2021中的6个工程约束多目标优化问题上与其他基于代理模型的优化方法进行了比较.结果表明,在使用相同的样本点数量的前提下,MOSOM-CPEM获得的Pareto前沿收敛性和分布性更好.MOSOM-CPEM应用于履带式起重机超长桁架臂的腰绳结构优化问题,结果证实了其优势,表明MOSOM-CPEM具有较高的工程应用价值.

考虑分散协作及数量折扣的双目标电动车辆路径优化

当前传统燃油车辆造成了极大的空气污染和资源浪费,电动车辆和协作物流是降低碳排放、提高运输效率的有效途径。本文基于协作物流的思想,建立以运输利润最大及配送任务完成量最大为双目标,考虑分散协作及数量折扣的带时间窗电动车辆路径优化模型。设计将贪婪随机自适应搜索—进化邻域搜索(GRASP-ELS)混合算法与ε-约束法相结合的ε-约束混合进化算法,并通过算例对模型和算法进行测试。实验结果表明:所提出的算法优于多目标优化算法NSGA-Ⅱ;通过灵敏度分析给出管理启示。本文为分散协作情境下电动车辆配送优化提供方法借鉴与决策参考。

基于混合整数规划的数据中心冷却能耗优化

以广州某数据中心水蓄冷冷却系统为研究对象,提出了一种基于混合整数线性规划的模型预测控制方法.该方法以数据中心冷却系统的能耗最低为优化目标,通过对冷却系统和环境条件进行建模,并结合能源成本和冷却系统效率,确定最佳的冷水机组运行策略和水蓄冷冷却系统的时序控制.在优化过程中,考虑了冷水机组的最小连续运行时间对冷却系统能耗的影响,并确定了最佳取值,提高了机组的稳定性,减少了因冷机频繁启停带来的能耗浪费.通过全年能耗模拟,相较于传统控制方法,该方法将总能耗降低了6.52%,总运行费用降低了6.93%.

基于Kriging代理模型的无刷双馈发电机转子优化设计

无刷双馈发电机由于其自身没有电刷、滑环等结构特点,因此被认为是最有希望成为风力发电系统的主流发电机之一。无刷双馈发电机是依靠转子的磁场调制机理实现机电能量转换,其转子的耦合能力是影响电机性能的重要因素。因此本文提出了一种串联笼条辅助磁障转子的新型转子结构,分析了该种转子不同结构参数对电机性能的影响,并提出一种基于Kriging代理模型的多目标差分进化算法的无刷双馈发电机转子优化设计方法。首先建立该种新型转子的参数化模型,通过Kriging代理模型建立优化变量与优化目标之间的响应关系,再利用多目标差分进化算法找到最优的变量组合,最后通过有限元仿真对电机的性能进行分析。

基于混合整数非线性规划模型的地铁站通风空调水系统节能措施及潜力研究

近年来,随着地铁建设快速发展,地铁通风空调水系统作为地铁建设的重要组成部分,其能耗是地铁车站的主要能耗之一。因此,选择合理的通风空调水系统,采用有效的节能运行策略,是降低地铁环控系统能耗的关键。本文以上海地铁某车站为例,基于冷水机组、水泵、冷却塔等设备的实际运行数据建立了混合整数非线性规划模型,提出了寻求降低地铁车站通风空调水系统整体运行能耗的多设备协同优化策略。模拟分析结果表明,协同优化策略相较于常规变频策略具有显著的节能优势,年节能量可达24%。

双阶段填充采样辅助的昂贵多目标优化

针对代理模型引导多目标优化算法,求解决策变量数量增多的昂贵多目标优化问题时,搜索效率较低的问题,提出一种双阶段填充采样辅助的昂贵多目标优化算法。第一阶段,利用一组方向向量引导产生靠近真实最优解集的样本,加快模型引导算法搜索;第二阶段,由代理模型估计获得估值误差,融合个体与样本之间相似性、个体估值收敛性,选择个体用于真实评价后填充样本集,实现模型性能的提升。在100维和200维的多目标基准测试问题上的实验结果表明,所提算法在同等有限资源内获得了比其它算法更为显著的优势。

我校在利用混合代理模型提高黑箱问题全局优化精度方面取得重要进展

许昌学院电气与机械工程学院李耀辉博士课题组针对目前Kriging代理模型存在建模效果欠佳、优化收敛精度不高等瓶颈问题,提出了一种基于自适应加权混合代理模型(GOAAWHS)的全局优化算法,并应用到黑箱工程问题的仿真优化设计中。在每次迭代过程中,该方法能够自适应选择权重系数来构建基于Kriging和RBF的混合模型;接着,对由预测目标、均方根误差和距离参数组成的两个目标函数进行双目标优化,以生成Pareto前沿;最后,对Pareto前沿数据作进一步筛选来获取价值更大的全局最优解。

基于智能优化整数规划的风电场检修排班模型

文章基于平均风速、风速频率、有效小时数、年平均风功能密度、风能密度、最大及最小风速等对风电场的风能资源进行评估。在此基础上以风能利用率较高以及检修人员排班均衡为双目标,以检修人员工作限制为约束条件,利用启发式算法求解非线性整数规划制定维修人员的排班方案与风机维护计划,使各组维修人员的在风电场具有较好的经济收益的情况下使其工作任务相对均衡。

多目标短期梯级水电优化调度混合整数模型

为了充分体现水电优化调度带来的效益,提出了多目标短期梯级水电优化调度的混合整数模型。模型综合考虑水电发电效率和调峰性能,采用了系统中总剩余负荷量和剩余负荷峰谷差两个指标来评价优化方案。针对模型中的多个目标函数以及非线性的机组运行约束,基于模糊隶属度函数和混合整数建模方法,将多目标非线性优化问题转化为单目标混合整数线性规划问题(mixed-integer linear program,MILP),并采用先进的MILP软件包进行求解。通过某地区大规模梯级水电系统的算例分析,结果表明了所提模型的合理性和有效性。

生产计划的双目标混合整数规划模型及其求解

为解决实际生产中一种无调整费用的生产计划问题 ,给出了一个双目标混合整数规划模型 .通过把这类问题转化为一般的多目标线性规划问题 ,并利用交互规划的修正 Z- W法进行求解 ,从而有效地解决这类问题 .

基于代理模型加速的园区综合能源系统双目标滚动运行优化

高比例分布式能源的大量接入显著增加了园区综合能源系统运行的不确定性。同时,园区能源系统运行需要兼顾绿色、经济运行目标,成为典型的双目标优化问题。为此,提出了一种基于代理模型加速的园区综合能源系统双目标滚动优化调度算法。首先,以基于三角分解空间搜索的双目标优化算法为基础,利用代理模型对待搜索空间是否有解进行快速预判,有效提高了空间搜索优化效率;其次,进一步将代理模型加速的双目标优化方法应用于模型预测控制框架,在日内运行中根据不断更新的预测信息滚动优化双目标运行策略,提高了对源荷不确定性的应对能力;最后,以某实际园区综合能源系统为例,验证了所提方法的可行性和有效性。

基于MOSSA算法的混合工质双压ORC系统多目标优化

以R141b/R245fa混合工质为研究对象,利用Matlab软件建立混合工质双压有机朗肯循环(ORC)系统数学模型,分析混合工质组分、高压蒸发温度、低压蒸发温度对系统热力、经济、环境性能的影响。采用多目标麻雀搜索(MOSSA)算法对系统热力、经济、环境性能进行多目标优化,并对3种性能的函数关系进行拟合。结果表明:系统热效率与R141b质量分数呈负相关,随高压蒸发温度呈先增大后减小趋势,存在最佳高压蒸发温度使系统热效率达到最大,与低压循环蒸发温度呈正相关;混合工质双压ORC热经济环境三目标优化的Pareto最优解(η_(orc),LEC,ECE)为(0.1343,0.7019元/kWh,11.605 kgCO_(2)eq/kWh),综合性能最优时的运行参数为R245fa质量分数为0.1,高压循环蒸发温度为387.65 K,低压循环蒸发温度为357.83 K,窄点温差为5.02 K,提高系统热力性能和环境性能必然会降低其经济性能。

煤-电双目标下基于有模型强化学习的回转窑工艺参数优化

基于煤-电双目标下回转窑工艺参数优化问题,提出了有模型强化学习的解决方法.首先,以固定时间间隔为单位对历史工艺参数和运行目标进行数据处理与聚合.其次,搭建概率神经网络建立回转窑控制参数与影响参数、运行目标值的关系模型,该模型被用作为后期强化学习框架中的奖励模型.然后,利用基于模型的离线策略优化的强化学习算法构建控制参数推荐智能体,同时优化回转窑生产过程的煤电消耗.最后,给出一个案例证明所提方法对回转窑工艺参数优化的适应性、高效性.

快掘面抽风口集尘参数变化下粉尘场优化模型研究

为了解决长压短抽通风方式下传统抽风口集尘效果不适应掘进速度快、产尘量大的工作面集尘需求等问题,提出设计抽风筒集尘口装置及系统布局,以降低快掘面高粉尘危害和污染等隐患。利用Fluent建立集尘系统的粉尘场有限元模型,分析单集尘参数对粉尘场影响并确定参数取值范围,设计二次回归正交试验,建立司机和人行道呼吸带粉尘质量浓度双目标优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法求解模型。以陕西某矿快掘面为研究对象,求解得到该集尘布局下最佳集尘参数方案。搭建集尘系统试验平台来测试最佳集尘参数方案,研究结果表明:试验测试值和预测值误差小于8%,优化后的司机处粉尘质量浓度和人行道呼吸带平均粉尘质量浓度分别降低79.3%,58.7%,证明优化模型准确且有效。研究结果可为实现快掘面空气净化目标提供参考。

含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度

电动换电重卡由于具有充电功率高、周期性强的循环换电负荷特性,一旦短时大量接入微电网中,将带来经济性和安全性的挑战。首先讨论电动汽车充电、循环换电负荷的不同特性,建立含循环换电负荷及充电站的微电网模型;提出一种综合考虑微电网经济性及联络线功率波动性的多目标调度优化方法;采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题;最后利用CPLEX工具对仿真算例进行求解,仿真算例表明,所提优化方案可有效求解综合考虑不同权重下微电网净利润、联络线交换功率及换电站内电池最优调度问题,能在尽可能减小微电网与上级电网交换功率波动性的同时,使得微电网获得最大净利润。

耦合调峰与通航需求的梯级水电站群短期多目标优化调度的MILP方法

电网调峰任务与河道通航需求间的矛盾是水电航运梯级调度时所面临的突出问题,区间回水的顶托作用增大了该问题的复杂性。建立考虑回水影响的梯级水电站群短期多目标优化调度的混合整数线性规划模型,模型以剩余负荷平均距与下游尾水位平均距最小为目标,在将非线性约束通过函数聚合后,利用六面体栅格化技术与第二类特殊有序集约束方法实现该约束的线性化。利用法线边界交叉方法对模型进行求解。算例结果表明,所提方法可以充分计及回水顶托的影响,兼顾调峰与通航需求,高效求解多目标调度问题并获得较理想的结果。

基于服装吊挂系统协同的车间混合流水线布局优化

为适应服装生产企业转型,针对服装制造车间混合流水线生产存在吊挂系统的物料传输路径耗时耗能、各工作台作业负荷时间不均、加工周期长及加工设备资源浪费等问题,根据服装生产工艺流程、工作台资源和加工设备数量受限、理性生产节拍等约束条件,建立物料传输总距离极小化及平滑系数极小化的双目标数学规划模型;设计非支配遗传(NSGA-Ⅱ)算法,对多款式服装生产具体实例进行编程仿真求解,并与多目标粒子群(MOPSO)算法进行优化对比。研究结果表明:NSGA-Ⅱ算法拥有更好的寻优能力,实验得到最优总距离为82 m、最优平滑系数为21.977、最优编制效率为90.2%、最少只需要打开10个工作台和使用18台加工设备,企业可根据不同目标的需要择优选出相应的布局编排方案。

双目标可重入混合流水车间调度问题的离散灰狼优化算法

可重入混合流水车间调度问题普遍存在于许多高科技制造产业中,如半导体晶圆制造和TFT-LCD面板生产过程等,但目前关于可重入调度问题的相关研究还比较少。本文设计了一种改进多目标灰狼优化算法(IMOGWO)解决最小化最大完工时间和总拖期时间最小的可重入混合流水车间调度问题,针对该问题特点对基本灰狼优化算法进行了一系列改进操作。通过对小规模测试问题基准算例的数值实验,验证了所设计的IMOGWO算法求解该调度问题的有效性。实验结果表明IMOGWO算法在非劣解的收敛性和支配性方面显著优于已有的NSGA-II和MOGWO算法,在解的分布性指标方面IMOGWO稍微优于其他两种算法。

基于混合整数规划模型的农产品物流网络优化

结合湖南新农村建设实践,对农产品物流网络规划的主要任务进行了阐述,对农产品现代物流网络优化方法进行了分析。在此基础上,运用混合整数规划模型,建立了农产品物流网络优化模型,并通过应用实例,运用两层分解寻优算法求解该模型,给出了特定农产品物流网络优化方案。

暂态电压安全多目标混合整数最优控制模型及凸松弛方法

该文以调节发电机励磁参考电压和投切电容/电抗器组为控制手段,建立暂态电压安全控制的多目标混合整数最优控制模型。该模型的求解关键在于对离散控制变量的处理。该文采用规格化法平面约束法将多目标混合整数最优控制模型转化为一系列单目标混合整数最优控制模型后,借助凸化松弛技术将单目标混合整数最优控制模型转化为单目标连续最优控制模型,然后通过优化控制变量的大小及其切换时间实现离散控制变量的自然归整,对于不能自然归整的情况,再通过引入罚函数将其归整。以3机9节点系统和10机39节点系统为例,通过与通用代数建模系统(general algebraic modeling system,GAMS)中SBB解法器进行对比分析,证实了所提方法的有效性。