煤炭产业动态投入产出多目标优化模型

文章以煤炭产业的适度发展为出发点,在考虑中国经济发展速度与综合经济平衡的前提下,基于动态投入产出分析技术以及多目标规划理论建立了煤炭产业多目标动态投入产出优化模型。并根据各产业煤炭消耗变化规律提出了应用马尔科夫概型修订直接消耗系数的方法,同时应用计量经济学方法对中国未来十年的煤炭消耗量作出了预测,为准确求解该模型提供了依据。

一个目标规划动态投入产出优化模型

本文以动态投入产出模型为基础,着重研究考虑规划期投资效益、规划期增加值和国民经济各部门经济综合平衡,运用最优化方法和投入产出技术相结合的方法建立了一个目标规划动态投入产出模型,这一模型也可用于某一产业部门和某一企业内部的生产综合平衡关系。

一种基于离散时域模型的单相PWM整流器控制参数多目标优化设计方法

单相PWM整流器一般采用电压外环比例积分、电流内环比例谐振的双闭环控制方法,在实现交流侧高功率因数的同时稳定直流侧输出电压,因此受到国内外学者的广泛研究。然而,在内外环控制参数设计阶段,传统设计方法一般根据经验选取控制参数,参数选取范围较大,且无法量化评估控制参数的时域控制效果,导致参数优化整定困难。为此,该文提出一种基于离散时域模型的内外环控制参数多目标优化设计方法。首先,采用传统设计方法确定电压外环比例、积分控制参数以及电流内环比例、谐振控制参数的安全设计空间;然后,基于离散时域模型将安全设计空间正映射至控制参数的时域性能空间,实现电流内环控制参数对交流侧功率因数以及电压外环控制参数对直流侧电压超调量的量化评估。在此基础上,通过进一步约束性能目标得到性能优化设计空间,考虑内外环控制参数的耦合效应,对内外环性能优化设计空间进行重新组合,再将其映射至性能空间,得到内外环控制目标帕累托最优前沿下的最优设计空间,从中选取内外环控制参数的优化设计点,在典型工况下实验测得的交流侧功率因数为0.981 26,直流输出电压超调量绝对值为1.37%,证明了所提优化设计方法的正确性。

基于多目标优化模型的扇叶最优分组与排列方案

衡量某种机械单片扇叶结构优劣的指标有“质量”与“转动频率”两种参数,为了合理地装配整个风扇,需要相邻组的扇叶质量差达到最小,同时相邻叶片的频率差达到最大。首先构建一个单目标优化的质量分组模型,其后引入递推型动态规划算法,使得相邻组的扇叶质量差达到最小。同时考虑转动频率的影响,再建立一个多目标优化的质量分组模型,采用动态权重线性加权法,通过对比不同权重下相邻扇叶组的最大质量差和相邻扇叶的最大频率差,发现当A目标和B目标的权重均为0.5时,该模型所给出的方案效果最佳。

基于多目标优化的主动配电网三相鲁棒动态重构模型

当前主动配电网重构模型存在电网支路电能损耗多、最优解完整性差、监测效果差以及最大动作开关次数多的问题,提出了基于多目标优化的主动配电网三相鲁棒动态重构模方法。构建出模型的基础目标函数,保证UDG接受度为最大,并建立出多个关于模型的约束条件将所有目标进行优化,完成主动配电网动态模型的构建。在布谷算法的基础上添加量子位概念,降低潮流计算同时在全局搜索出最完整的最优解,实现主动配电网动态模型重构。实验结果表明,所提方法的电网支路电能损耗少、最优解完整性好、监测效果好以及最大动作开关次数少。

动态投入产出最优化控制模型的微粒群算法

对于动态投入产出最优控制模型的以往求解方法,只能求出其局部最优解,而不能求出全局最优解。提出了一个新的动态投入产出最优控制模型,给出一个新的算法-微粒群算法,该算法计算结构简单,具有较强的全局寻优能力、收敛速度快和较高的计算精度。数值实验表明:提出算法的计算结果优于用传统的最优化方法计算的结果,同时也验证了微粒群算法对求解动态投入产出最优控制模型的有效性。

石油产业优化的动态投入产出模型研究

以石油产业和非石油产业的协调发展为切入点,利用最优化理论和投入产出分析技术,建立了石油产业的多目标动态投入产出优化模型。同时,将运筹学思想与计算机理论相结合,给出了模型的具体求解方法。

河北省十八部门非线性动态投入产出优化模型的应用

本文依据列昂惕夫发明的投入产出理论,利用河北省2000、2002、2005、2007年四张42个部门的投入产出表,通过部门归并、搜集历年基础数据,对个别时段数据利用插值和指数平滑方法处理,建立了河北省国民经济18部门的非线性动态投入产出优化模型,并通过模型对河北的未来经济发展进行了预测和规划,为河北"十二五"产业优化发展提供了参考依据。

基于多目标动态规划模型的水库优化调度研究

针对以灌溉为主要供水任务的水库,阐述了多目标动态水库调度模型的组成,引入罚函数将多目标单一化处理,并给出了迭代算法。实例结果表明,本文方法可以为水库优化调度提供有益的参考。

基于动态规划的目标优化分配决策模型

针对现代防空作战特点,对区域防空体系的目标优化分配问题进行了研究,改进了目标优化分配的基本模型,并使用动态规划方法建立了相应的决策模型,给出了求解的步骤和应用实例,结果表明,对于小规模目标的问题,其计算简单,且容易取得全局最优解。

动态投入产出及其优化控制模型研究

在Ｍ．Ｌｅｏｎｔｉｅｆ投入产出模型的基础上，研究建立了具有多年时滞的动态投入产出模型，从建立的模型出发，运用经济控制论的思想和方法，建立了动态投入产出优化控制模型，说明了模型的求解方法，讨论了模型的能控性与能观性。

用GA求解动态联盟中伙伴选择的多目标优化模型

描述了动态联盟中的伙伴选择问题 ,针对以活动网络形式组织的项目 ,建立伙伴选择的多目标优化模型 ,实现项目失败风险最小化和项目费用与拖期惩罚总额最小化 ,并利用带自适应移动线技术的遗传算法 ,求得问题的整个非劣解集合或近似集合。

资源分配的多目标优化动态规划模型

资源的有限束缚了项目投资追求的理想。系统内阶段的多样化，目标函数的多样化，状态的转移，阶段决策和总体决策策略的确立构成系统优化问题。针对多目标规划指标间的不可公度性，统一建立了n个分配方案关于定量指标和定性指标的相对优属度矩阵，并引用向量和矩阵统一给出了多目标、多阶段动态规划问题的分析方式，从而应用多目标模糊优化动态规划方法建立了量纲不一的，既有定量目标又有定性目标的资源分配问题的数学模型。

基于DP-MSCAOA算法的梯级水库多目标防洪优化调度研究

为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融合动态规划、多策略协同阿基米德优化算法优势的DP-MSCAOA嵌套优化算法,并以资水某梯级水库为例,针对不同频率洪水进行多目标防洪联合优化调度,与常规调度结果和粒子群优化结果进行对比。结果表明,多目标联合优化调度模型削峰和错峰效果更优,验证了多目标联合优化调度模型的适用性及DP-MSCAOA嵌套优化算法的有效性,可为降低洪灾风险、缓解防洪压力提供技术支撑。

基于投资结构优化与经济均衡增长研究的动态模型

运用投入产出分析法建立一类动态宏观经济模型 ,讨论有时滞的开放的经济系统中 。

基于Seq2Seq模型的工作流动态调度多目标进化算法

将数据处理类工作流在云计算环境下的调度问题建模为动态多目标优化问题,同时为了解决静态多目标优化算法在环境参数动态变化下可能出现的种群多样性缺失问题,在NSGA-II算法的基础上结合Seq2Seq深度学习模型,提出了DNSGA-II-Seq2Seq算法,算法通过Seq2Seq模型学习连续历史环境下局部最优解的变化规律,在环境变化时预测新的解并将其加入NSGA-II算法的种群中,以解决多样性缺失问题,同时加速算法收敛。在改进的WorkflowSim上进行的实验表明,与其他经典的算法相比,DNSGA-II-Seq2Seq算法预测的解和最终结果在多项指标上均优于其他算法,验证了算法的有效性。

动态投入产出系统消费跟踪的优化生产策略

对动态投入产出系统消费跟踪模型 ,按实际消费要求进行了修正 ,同时引入了生产过程优化目标函数 ,提出了动态投入产出生产策略的优化问题 。

基于代理模型的大客车结构动态特性多目标优化

对某全承载式大客车进行了有限元分析,获得其在随机路面不平度输入下的结构动响应,并预测了其车身骨架结构的疲劳寿命。通过采用试验设计和近似方法构造响应面代理模型,对该客车结构的振动加速度特性、疲劳耐久性和车身骨架质量进行了多目标优化,有效降低了计算成本。多目标优化改善了该客车结构的动态特性,减轻了车身骨架质量。

完全信息动态多目标博弈优化模型及应用

利用多目标规划思想,通过子博弈精炼纳什均衡原理构建了完全信息动态多目标博弈模型。并针对优化模型进行了实例分析,为进一步深入研究动态多目标博弈问题提供了一种有效的分析方法。

基于多目标优化模型的无人机纯方位无源定位问题研究

本文主要研究了无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位问题。根据多目标优化模型,利用三角测位算法、贪婪算法、动态规划模型等,对被动接收信号无人机的定位位置信息进行估计,实现了对无人机遂行编队飞行位置的调整。针对问题一的(1)问,考虑无人机对自身的高度的感知,仅在二维空间考虑问题,建立极坐标系。根据被动接收信号的无人机与发射信号无人机之间的角度关系分成四种情况进行分类讨论,运用正弦定理、三角形的性质等几何知识找到无人机间的角度与距离的关系,求解出不同无人机对应的距离与角度,从而建立被动接收信号无人机的定位模型。针对问题一的(2)问,考虑发射信号无人机编号未知,无法直接用三角定位法求解,所以假设还需要两架无人机发射信号,将四架发射信号无人机根据双站交叉定位算法进行排列组合,利用三角测量定位法及正弦定理、三角形的性质等几何知识联立方程组,求解方程组得到唯一坐标解,从而证明假设成立,即除FY00和FY01之外,还有两架无人机发射信号。针对问题一的(3)问,考虑除FY00和FY01外其余无人机位置均略有偏差,利用贪婪算法并建立多目标规划模型,选择发射信号的无人机,使得每一架被动接收信号无人机位置偏差最小,进而总体圆形编队与规定圆周间的偏差达到最优解,从而得到调整方案。针对问题二,考虑到无人机不一定处于同一高度,所以在三维空间中建立直角坐标系。为避免误差较大,选取相邻三个无人机作为发射信号的无人机,采用动态规划及多目标优化模型依次找到无人机的最佳方位,从而得到调整方案。本文的特色在于将三角测量定位法、动态规划与多目标规划模型相结合,运用贪婪算法通过局部最优解来推导全局最优解,在保证求解精度的同时,极大减少了运算的时间和复杂程度,为日后无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位问题和定位调整问题提供了参考依据。