模糊优化理论在多目标多阶段决策系统中的应用

多目标多阶段决策系统是工程和管理领域的复杂系统,系统的求解和优化一直是理论界和工程界的难点。本文把模糊理论引入到这类系统的求解中,通过有序二元比对模型对系统解进行优选;并把这些方法成功地应用到了国家863项目“淮河水资源保护和管理应用网格”中。

基于鲁棒增广e约束法的综合能源系统多目标多阶段供能优化配置方法

综合能源园区供能优化配置是实践现代能源体系建设、实现能源高效清洁利用的重要技术手段,然而现有规划配置方法存在多能耦合转换模型各异、忽视建设时序性与缺乏多维目标选优上的不足。为此,该文建立综合能源系统多目标多阶段供能优化配置模型,该模型为一个多目标混合整数线性优化问题。为实现多目标问题的高效求解,提出了基于鲁棒增广e约束法(robust augmented e-constraint method,AUGMECON-R)的Pareto解集求解方法,并结合综合权重与逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),选取最契合园区多维评价偏好的建设方案。通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,该模型能适用于各地各类型园区的供能优化配置决策。

光伏幕墙辅助双源热泵系统在不同地区的多目标优化配置

为克服单一可再生能源应用的局限性,提出一种光伏幕墙辅助双源热泵系统。利用TRNSYS建立仿真模型,以系统能耗和生命周期成本为目标函数,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),对不同地区系统配置规模进行多目标优化设计,并利用加权和法确定均衡解。结果表明:哈尔滨、长春、沈阳3个地区优化后的系统运行能耗比优化前分别增加5.9%、5.0%和3.9%,生命周期成本降低13.6%、17.1%和12.9%;与单目标优化相比,多目标优化在兼顾性能的前提下能明显降低生命周期成本,具有明显的优势。

多阶段多目标决策系统模糊优选理论及其应用

本文提出多阶段多目标决策系统模糊优选理论,它可以应用于复杂水资源系统中的方案优选,是多目标水资源系统一条新的优化途径,最后文中给出一个算例.

多阶段多目标系统的模糊优化决策理论与模型

本文将文[1]提出的模糊优选理论,拓广应用于多阶段多目标决策系统。发展了文[2]提出的多阶段多目标系统的模糊优化(也称优选)决策理论、模型与解法。并给出实例。

基于三角直觉模糊数的多阶段任务系统可靠性评估

针对多阶段任务系统(Phased Mission System,PMS)可靠性评估中对系统或部件退化规律认识不清、主观知识不完备、环境变化等原因造成部件的信息不足或不精确问题,基于三角直觉模糊数(Triangular Intuitionistic Fuzzy Number,TIFN)和二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)模型,提出了一种PMS可靠性评估方法。首先,定义了TIFN的指数运算法则,证明了其满足的性质;其次,通过多位专家对部件平均故障时间(Mean Time to Failure,MTTF)进行评估,利用TIFN量化专家意见,建立了直觉模糊失效率评估模型,构建了一种计算TIFN的隶属度和非隶属度的方法,根据TIFN的运算法则和指数分布函数定义了部件的模糊失效函数;最后,运用示例说明了该方法的有效性,并与传统PMS-BDD方法、模糊故障树方法和直觉模糊故障树方法进行了对比分析。

基于多仿射决策规则的电-氢耦合系统多阶段鲁棒优化调度

在电-氢耦合系统优化研究中,现有工作未充分挖掘氢负荷灵活分配方式对提升系统运行经济性以及应对新能源发电不确定性的作用。文中分别刻画长管拖车运氢、管道运氢、就地售氢3种氢负荷的运行特性,构建了计及储氢特性的氢负荷在不同时段间优化分配策略。为应对新能源发电的不确定性,以氢负荷作为日前决策量,而储氢、制氢在日内随着随机变量的实现顺序决策,构建了电-氢耦合系统多阶段鲁棒优化问题。为解决传统单仿射决策规则保守性较强的问题,提出了基于多不确定性集的多仿射决策规则求解方法,对随机变量的不同实现采取不同的决策方式。仿真结果表明,氢负荷凭借储氢环节实现了灵活分配,提高了电-氢耦合系统运行的经济效益;多仿射决策规则所得结果的经济性优于单仿射决策规则,并为系统实时运行提供了调度方案。

基于风险企业系统演化的投资合作多阶段多目标决策分析

本文从风险企业的特性出发,指出风险投资双方进行分段投资的合理性。以企业价值评估为基础,按照风险企业系统演化进程这一逻辑线索,找出了投资合作的安全合理区域,建立了基于风险企业系统演化的投资合作的多阶段多目标决策模型。

双目标优化的动车组系统多阶段机会维修决策

为保证在动车组可靠运行的前提下,尽可能提高其运用效率,在传统机会维修策略的基础上提出一种双目标优化的多阶段机会维修决策策略.该策略将维修机会窗口等距划分为多个阶段,对维修时机位于不同阶段的部件实施差异力度的维修.针对多部件维修任务分配问题,提出两名维修人员的任务分配算法,并将该算法引入到多属性决策中,使模型具有良好的多属性优化性能.算例分析验证了多阶段机会维修策略在优化可用度和平均成本率方面的有效性,同时探究权重因子对模型优化倾向的影响.

基于粗糙集理论和优劣解距离法的多目标决策方法研究

为降低多目标决策中评价指标的权重单一赋值的不足,提出一种基于粗糙集理论和优劣解距离法的多目标决策方法.按照粗糙集理论中的属性重要度和属性依赖度分别计算评价指标的客观权重,并将其与二元对比法得到的指标主观权重进行合理的综合,得到评价指标的综合权重.在此基础上对系统各个设计方案的决策矩阵进行规范化,并将评价指标的综合权重赋予决策矩阵从而得到评价指标的规范化加权决策矩阵.应用优劣解距离法计算备选方案中最优和最劣设计方案,并计算各个设计方案与最优最劣方案的距离,继而计算出各个方案所对应的贴合度,从而决策出最优的设计方案.最后将其与层次分析法进行了对比,通过某数控机床制造企业的刀库换刀系统设计方案的决策案例验证了此方法的合理性和适用性.

交互式多目标决策新方法及其在水资源系统规划中的应用

在目标满意度和目标总体协调度的基础上构造了一种新的交互式多目标决策方法,运用欧式距离判断来描述目标总体协调度,避免了目标权重人为确定的任意性,且能充分体现决策者的主观愿望,便于实际操作应用。水资源系统规划的多目标决策实例分析表明该方法有效可行。

有约束多目标系统的模糊匈牙利决策及其应用

首先将指标值矩阵转化为模糊关系合成矩阵 ,再将模糊关系合成矩阵与解决指派问题的匈牙利方法结合起来 ,提出了有约束多目标系统的一种新决策方法———模糊匈牙利法 ,并建立其模型 ,该模型可用著名的匈牙利算法来求解。最后应用该法于文献 [1～ 3]中的实例 ,通过比较 ,方法简便 。

油气勘探目标经济评价与决策系统EDSys1.0

油气勘探目标经济评价与决策系统EDSys1.0包括3个部分:①数据处理与管理部分,既是提取被评价目标地质评价结果、资源量评价结果等外部基础参数的工具,也是进行经济评价与决策分析的基础,包括对基础数据、通用参数的管理和测算勘探投资、开发投资、其他投资、成本费用等内容;②经济评价部分,是进行经济评价的核心技术模块,包括财务评价、盈亏平衡分析、敏感性分析、概率分析、极限经济指标估算等功能;③决策分析部分,用于勘探开发决策分析,包括单目标多方案优选、多目标优选、优化投资组合等功能。应用EDSys1.0系统能够更好地进行目标优选,使投资组合达到最优化,从而为勘探开发部署提供决策依据。

混合目标系统多人多目标决策方法研究

针对由定性目标和定量目标构成的混合多人多目标决策系统 ,以辩证唯物主义方法论和从定性到定量的系统分析思路位指导 ,提出一种面向内容的综合决策方法 ,应用中效果良好。

工程系统设计方案多目标灰色关联度决策模型及其应用的研究

本文从模糊数学和灰色系统的基本理论出发，认为用灰色关联度分析方法来建立工程系统设计方案离散点多目标决策模型是可行的。文中首先提出最优方案关联度概念，据此构筑判断矩阵和决策模型。最后，结合具体实例进行研究，效果较好。

具有模糊信息的多目标系统解模糊决策方法

对于具有模糊信息的多目标系统提出了一种模糊多目标决策方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结各方案的模糊综合评价值 ,然后改变传统方法中对模糊数进行排序的做法 ,利用一种解模糊算法 ,直接对模糊综合评价值实行解模糊来进行方案优选 ,方法直观、简单 ,易于实现。

铁路线路方案多目标决策系统及其应用研究

在分析铁路线路方案比选特点的基础上,运用多目标决策分析原理建立了铁路线路方案多目标决策系统,并以洛阳-湛江铁路通道方案比选为实例进行验证。

遗传算法多目标优化及其在决策支持系统中的应用

针对区域经济发展的现状,提出了改进的经济多目标优化模型。并用多目标遗传算法来对模型进行优化计算与仿真。在此基础上,通过将MATLAB与W eb技术相结合,提出了一种新的基于B/S模式的决策支持系统的解决方案。

多目标决策法在矿井通风系统优化改造中的应用

在确立矿井通风系统评价指标的基础上,详细介绍了多目标决策法的理论基础及应用原理。在矿井通风系统优化改造过程中,应用该方法能够客观公正地确定出最优方案,从而加快设计速度,避免大量资金损失。因此将多目标决策法广泛应用到现场实际中,将具有较大的实用价值。

基于二元决策图的多阶段任务系统可靠性分析

分析了多阶段任务系统(PMS)可靠性分析中传统二元决策图(BDD)建模方法的不足,提出了一种将多阶段任务失效事件分解为互不相容的阶段失效事件,然后分别建立可靠性BDD模型的新方法。通过该方法建立的PMS可靠性BDD模型不但可以计算总体任务失效概率,同时也能计算任务在各阶段发生失效的概率。最后,给出了一个算例,验证了该算法的有效性。