多目标无功优化的向量评价自适应粒子群算法

为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部寻优的现象,提出了一种自适应粒子群算法。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。对基于向量评价的粒子群算法进行了扩展,提出了基于向量评价的自适应粒子群算法(vector evaluated adaptive particle swarm optimization,VEAPSO)来解决多目标无功优化问题,求解出问题的Pareto最优解集。为帮助决策者从Pareto最优解集中选取合适的最优解,该文提出一种基于决策者偏好及投影寻踪模型的多属性决策法,使决策结果更加真实可靠。将该算法应用于多目标无功优化问题中,IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真表明该方法用于解决多目标无功优化问题是有效可行的。

基于向量评价遗传算法的化工园区无约束双目标安全规划

应用多目标优化的理论建立了一个适用于化工园区的无约束双目标安全规划模型,两个目标分别为潜在死亡人数最小化和总收益最大化,并基于向量评价遗传算法(VEGA)设计和实现了模型的优化过程。研究得出的结论为:(1)提出的模型和优化方法是可行的,能够搜索出部分Pareto最优解,它们对化工园区安全规划具有很好的参考价值。(2)使用的编解码方法简便直观,避免了计算染色体函数值时二进制和实数之间的转换问题,有利于算法的设计和实现。(3)在VEGA算法末尾引入的非劣剔除算子有助于从最终解中快速剥离出Pareto最优解。(4)VEGA算法搜索能力尚显不足,有必要研究性能更好的算法。

基于向量评价遗传算法的工程项目多目标优化

进度、费用和质量为工程项目的3大主要控制目标,工程项目多目标优化就是要尽可能实现3大目标的和谐统一。利用多目标优化理论建立了面向工程项目的多目标优化模型,给出了利用向量评价遗传算法对工程项目多目标优化问题的求解设计思路,阐述了算法的实现流程,并通过实例验证了该模型有效解决工程项目多目标优化的可行性。

多目标无功优化的向量评价自适应免疫粒子群算法

为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时容易陷入局部搜索的现象,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子,从整体上达到系统的最佳控制方案。并将基于目标向量的个体评价方法与自适应免疫粒子群算法相结合,提出了基于向量评价的自适应免疫粒子群算法(vector evaluated adaptive immune particle swarm optimization,VEAIPSO)来解决多目标无功优化问题。通过引入静态电压稳定指标,建立了以系统有功损耗最小、节点电压偏移量最小及静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真结果表明,该算法能有效地解决多目标无功优化问题,并具有良好的收敛稳定性和较高的寻优精度。

建设西安为西北地区金融中心战略态势向量评价模型

对建设西安为西北地区金融中心战略态势的评价方法进行了研究。提出一种基于向量理论的新的评价方法，建立了理想趋势向量、实际状态向量、向量评价值、实际状态偏离角等概念和模型。获得了比传统方法更加客观、准确的评价效果。

注水开发效果评价中单因素评价向量的确定新方法

将模糊综合评价方法应用于注水开发效果评价中取得了比较理想的效果,其关键是单因素评价向量的确定。首先结合注水开发油田水驱开发效果评价理论,确定了单因素评价向量应遵循的几个基本原则,然后引入经典的岭形分布函数,采用新的方法得出了模糊综合评价应用于水驱开发效果等综合评价时的隶属函数,根据这些隶属函数就可得出单因素评价向量。大量的实例计算表明,该单因素评价向量确定方法符合油田生产实际,值得推广。

一种多维度评价向量的排序模型及一致性证明

针对组合预测过程中的多误差统计向量的优劣评价问题,提出了一种优于个量相同条件下的多维度评价向量的排序模型,设定优劣排序的相关规则,根据规则给出整体优于函数,并对于优于个量相等优于程度不同的情况给出了模型的一致性证明.

基于评价向量的异源图像目标检测

在异源图像运动目标检测中,对不同源信息处理的可信度量是影响异源协同检测的关键。针对传统单源目标检测中漏检率、误检率高等问题,提出了基于评价向量的异源图像目标检测方法。通过引入目标面积检测惯性、目标数量检测惯性和目标独立完整性三个评价因子,构造出用来评价不同信息源运动检测结果好坏的评价向量,并运用改进的k-means聚类算法产生目标中心向量,最后利用协作与竞争机制对聚类相似度进行反馈,实现了多源图像的协同检测。实验结果表明,相比于传统的单源检测算法和融合检测算法,该算法具有较高的检测精度和较低的漏检率、误检率。

基于信任领域和评价可信度量的信任模型研究

为了降低恶意评价对信任模型造成的影响,提出了一种适用于开放分布式网络环境下的基于信任领域和评价可信度量的信任模型(trust model based on the trust area and evaluation credibility,TMEC),并给出了模型流程及相关定义.TMEC模型中将节点的信誉值区分为节点的全局信誉值和反馈信誉值,并基于信任领域进行模型的构建;提出了基于节点评分行为相似性的共谋团体识别算法;提出了基于评价支持度和评价一致性因子确定节点反馈权重的方法,从而使所构建的信任模型更加可信和可靠.仿真实验表明,该模型能够有效地检测和抵制夸大、诋毁和共谋等恶意评价行为,具有良好的抗攻击性.

高海拔地区电网工程人身保障方案及其效果评价

高海拔地区自然环境恶劣,施工条件艰苦,要顺利完成施工,对人身保障的要求很高,建立完善的人身保障体系是保证施工顺利完成的关键。首先对高海拔地区特殊环境进行了研究;其次,在对施工条件进行研究的基础上提出了高海拔施工的人身保障方案;最后,引入最小二乘支持向量机综合评价方法,对高海拔电网施工项目进行人身保障效果后评价,并且以青藏联网工程为例进行了实证分析,该方法在一定程度上减少了多指标评价的主观随意性,并且操作简单,可进行重复评价。

熵权模糊综合评判在高校教师教学质量评价中的应用

为提高高校教师教学质量评价的客观性和真实性,实现教学质量的闭环监控,针对评价体系中主观赋予权重等问题,在常规模糊评价的基础上,结合熵值法的优点,通过隶属函数建立指标模糊判断矩阵,确定模糊评价向量,从而构建基于熵权模糊综合评判模型的教师教学质量评价体系,同时给出案例实证分析,验证该模型的可行性,并与传统方法的考核排序类比分析,具有一定的实用价值.

平衡计分卡在动漫培训学校绩效评价中的应用

一、引言2009年9月,我国政府正式颁布《文化产业振兴规划》,明确提出:动漫产业要着力打造深受观众喜爱的国际化动漫形象和品牌,成为文化产业的重要增长点。这是我国首次提出将动漫产业列为重点发展的文化产业之一。依靠国家政策支持,我国的动漫产业发展迅速,对动漫人才的需求数量也日益增加。在此背景下。

模糊层次决策法及其在学生认知能力评价系统中的应用

对于一类模糊环境下复杂系统的多层次、多属性的决策问题 ,将层次分析方法与模糊集合理论相结合 ,建立树状层次结构 ,给出一种模糊判断的权重计算方法 ,构造了层次模糊决策模型 .

评价科技企业技术风险的数学模型

运用运筹学、模糊数学理论建立了一套评价科技企业技术风险的数学模型,该模型能够比较准确的评价科技企业的技术风险等级及相关的风险因素,使科技企业能正确的制定出相应的规避技术风险的对策及技术发展战略。

基于SVM的水闸安全综合评价模型及其应用

鉴于我国大量的在役水闸,需要进行安全性态分析研究,为其进一步的除险加固提供依据,探索一种新的有效准确的评价方法十分必要。文章基于支持向量机(SVM)理论,建立水闸安全综合评价模型,并以江苏省盐城市某水闸为例,对评价模型进行应用。模型得出的结果,与工程实际评价结果一致。可为水闸安全性态的分析研究提供一种新的方法。

基于模糊综合评价方法的中压配电网中性点接地方式选择方法

中压配电网中性点接地方式选择需综合考虑继电保护、故障电流和弧光过电压等因素。目前，中压配电网中性点接地方式的选择问题在理论界和工程界一直存在着分歧，尚未形成可行性高和易操作的中性点选择方法。以故障切除准确率．单相接地故障电流以及弧光过电压倍数作为指标，运用模糊数学原理，通过构造隶属度函数和量化指标评价体系，建立了模糊综合评价向量，提出了一种基于模糊综合评价方法的中性点选择方法，该方法能够全面考虑人身安全、设备安全以及系统安全。算例验证了该方法的可行性和实用性。

现浇梁施工质量综合评价

现浇法就是在桥位上搭设支架,在支架上浇筑混凝土,混凝土达到强度后拆除模板、支架。现浇法施工,对于跨径小等的桥梁施上比较方便,无需预制场地,而且不需要吊装设备和架梁设备,整个梁体的钢筋可小中断,桥梁的整体刚度好,并避免了预制安装形成的接缝以及梁体的颜色的差异,整体色泽效果好。

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。

模糊环境下基于可信性规划的生产计划方法

在客户需求、单位产品的价格、单位产品的生产成本和可用资源数量都是三角模糊变量的条件下,基于可信性规划建立了模糊生产计划模型。通过对模糊目标和约束的清晰化,将模糊生产计划模型转化为清晰等价形式,用非固定多段映射罚函数法将其转化为无约束两目标优化问题,并利用向量评价给出了求解此模型的改进粒子群算法。最后通过一个应用案例说明了所提方法的有效性。

基于VEGA的风光蓄联合发电系统多目标容量优化

针对我国西北地区风、光资源的分布情况,建立小型风光蓄联合发电系统。依据气候常年变化的统计情况,考虑投资成本、系统可靠性、风光资源利用率等多个优化目标,建立数学模型;并对系统孤岛运行和并网运行的不同情况进行优化处理。采用整数编码的向量评价遗传算法(VEGA)进行求解,获得了微网中分布式电源和储能电池的多种优化容量配置方案。