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%。

大规模逆向物流网络非线性优化模型的研究

随着人们环保节约意识的增强,逆向物流系统的研究越来越受到关注.以最小化逆向物流网络整体成本为目标,建立了大规模多回收产品非线性逆向供应链模型,并针对模型用改进的遗传算法求解.最后,用一个具体算例验证其可行性与有效性.

一种求解整数规划与混合整数规划非线性罚函数方法

证明了任何一个变量有界的整数规划问题 (IP)和混合整数规划问题 (MIP)都可以转化为一个等价的非整数 (或连续化 )规划问题 (NIP) ,并给出一个用非线性精确罚函数法来求解该等价 NIP的方法 ,从而达到求解 IP或 MIP的目的 ,数值实验表明了算法的可行性。该方法可广泛用于各应用领域里IP和 MIP的求解 ,特别是为非线性 IP和 MIP问题提供了一条通用的求解途径 。

遗传算法在过程综合混合整数非线性规划中的应用

针对过程综合混合整数非线性规划问题提出了一种混合遗传算法，该算法对整数变量进行编码，而对连续变量则采用连续化遗传算子进行处理，使得算法与原问题的对应更加自然，也更有效。另外，还针对常见的提前收敛或局部最小现象提出几种算子，实例表明本算法具有较强的全局优化能力。相对于传统遗传算法具有速度快、精度高、可操作性强等特点。

多路径下应急资源调度的非线性混合整数规划模型

本文通过对地震、瘟疫、恐怖袭击等灾害发生的特点与调运应急资源的机理进行分析,兼顾已发生地点的需求和其它地点潜在发生事故的可能性,建立非线性混合整数规划模型。从资源调运过程中的多路径以及不同的路径由于所受到不确定性的干扰和阻碍,往往引起随机的调运效率降低等情况进行考虑,最小化资源救助点到不同资源需求点的时间总量,同时对于已出事点与潜在出事点,利用发生概率作为权重进行轻重区别,由此使研究更贴近实际应用。最后给出算例对模型进行分析求解,验证了模型的可行性。

求解混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题的特点,在差分进化算法的变异操作中加入取整运算,提出了一种适合于求解各种混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法.同时,采用时变交叉概率因子的方法以提高算法的全局搜索能力和收敛速率.用四个典型测试函数进行了实验研究,实验结果表明,改进的差分进化算法用于求解混合整数非线性规划问题时收敛速度快,精度高,鲁棒性强.

用粒子群优化改进算法求解混合整数非线性规划问题

针对混合整数非线性规划(MINLP)问题,改进了粒子群优化算法(PSO),提出了一种粒子迁移策略,改进了粒子速度更新策略,使之成为一种解决MINLP问题的新算法.实验表明,新算法精确度好、收敛快.

解决混合整数非线性规划问题的混沌局部搜索差分进化算法

为提高差分进化算法的局部搜索能力和避开罚函数方法中罚参数选择问题,提出一种混沌局部搜索策略的差分进化算法(CLSDE)用于解决非线性混合整数规划问题.CLSDE中,只对目标函数中的变量进行编码,约束条件函数中的变量随机产生,每代进化完毕后,对最优个体进行混沌局部搜索.6个基本的测试函数实验结果证明CLSDE比MIHDE具有较好的寻优能力.

全局优化搜索新算法——列队竞争算法(Ⅰ) 解非线性和混合整数非线性规划问题

提出了一种称为列队竞争算法(LCA)的群体搜索算法,该算法在进化过程中始终保持着独立并行进化的家族,通过家族内部的生存竞争和家族间的地位竞争这两种不同的竞争方式,使群体快速进化到最优或接近最优的区域.根据家族的目标函数值大小排列成一个列队,按列队中家族地位的不同分配不同的搜索空间,使局部搜索与全局搜索达到均衡,同时,应用逐步收缩搜索空间技术加速收敛速度.数值计算表明,列队竞争算法的搜索效率优于遗传算法和模拟退火法等算法.

一个解非线性0-1整数规划问题基于罚函数的混合粒子群优化算法(英文)

利用罚函数思想把非线性0-1整数规划问题转化为无约束最优化问题,然后把粒子群优化和罚函数方法结合构造出一个基于罚函数的混合粒子群优化算法,数值结果表明所提出的算法是有效的.

非线性混合整数规划问题的改进差分进化算法

针对非线性混合整数规划问题,本文采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件、用混合整数编码技术处理连续变量和整数变量,并在基本差分进化算法中加入一种新型的凸组合变异算子和一种指数递增交叉算子,由此构造出了一种求解非线性混合整数规划问题的改进差分进化算法。实验表明,所提出的算法全局收敛速度快,精度高,鲁棒性强。

基于种族优生的进化规划用于混合非线性整数规划

混合非线性整数规划是在许多工程应用中经常遇到的重要问题。本文提出一种基于种族优生的进化规划算法用于求解混合非线性整数规划。一方面,该算法基于多种群并且每一代都选择各种群的最优秀个体作为下一代的种群祖先。另一方面,该算法的进化步长、种群规模和处理约束条件时所取的参数在进化过程中是动态变化的。实验表明该方法求解混合非线性整数规划问题的仿真结果优于现有的研究成果(GA,ES,SA)。

混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。

求解非线性混合整数规划的算法设计与仿真

针对目标函数具有多峰值、变量规模较大的非线性混合整数规划问题,设计了一种序贯选择式的扩展时间Petri网模型,并给出了该模型的构建算法。改进了传统的蚁群算法,并引入遗传演化的思想,设计了局部和全局演化算子,提出了基于非线性混合整数规划问题的最优解搜索算法。该算法解决了离散变量和连续变量的进化问题,同时保证了搜索广度和收敛速度。仿真结果表明,该算法在求解准确性、普适性、稳定性以及收敛速度方面具有更好的性能,适应于解决复杂的大规模非线性混合整数规划问题。

混合整数非线性规划与化学工程系统最优化设计——(Ⅱ)换热器网络的最优合成

本文讨论了用系统方法进行换热器网络的最优合成问题.建立了该系统的超结构及其混合整数非线性规划(MINLP)模型,并成功地应用了前文导出的MINLP算法对一算例进行求解.计算结果表明,本文所采用的方法在对系统的结构与操作参数同时进行优化方面,优于以往一些方法.

混合整数非线性规划与化学工程系统最优化计设——(Ⅰ)一个用于工程系统最优设计的混合整数非线性规划方法

化学工程系统最优化设计问题一般可被直接描述为混合整数非线性规划问题.本文着重导出一个求解上述问题的混合整数非线性规划方法.推导中,分解、投影等概念的引入使此方法易于实施.本文举例对算法进行了验证,并表明此方法是适于化学工程系统最优化设计的有效工具.

一种求解混合整数非线性规划的新算法

针对混合整数非线性规划求解难的问题,本文给出了一种新的求解策略——混合序列差异演化算法,该算法采取混合编码的形式以便处理连续变量、整数变量以及混合整数变量的优化问题。最后通过数例检验算法的优越性,仿真结果表明该算法求解效率高、收敛速度快、全局搜索能力强。

0-1非线性混合整数规划的罚函数解法

本文中我们对一类0-1非线性混合整数规划的解法进行了探讨,通过罚函数把有约束问题化为相应的无约束问题,我们证明了可通过求解一个无约束非线性规划问题得到原问题的ε近似极小解,数值试验表明算法是有效的.

混合整数非线性规划问题的全局最优性条件（英文）

本文给出了带界约束的混合整数非线性规划问题全局极小点的必要条件,该问题包含连续优化问题和离散优化问题为特殊情形,得到了带界约束的混合整数非线性规划问题的充分全局最优性条件,其中规划问题的目标函数只需要二次连续可微.如果目标函数是二次的,则所得的全局最优性条件易于验证.数值例子说明了全局最优性条件的意义.

混合整数非线性规划的自适应变异差分进化算法

提出了一种求解混合整数非线性规划(Mixed integer nonlinear programming,MINLP)的混合差分进化(Differential evolution,DE)算法。为提高DE算法的优化性能,设计了混沌初始化种群、可平衡全局探索与精细开采能力的混合变异版本、基于种群进化停滞代数记录的自适应二次变异算子等新型策略。将前述策略融入DE算法,形成面向MINLP的自适应变异差分进化(Adaptive mutation differential evolution,AMDE)算法。6个MINLP数值实例的对比实验表明了新算法的有效性和可靠性。最后,应用AMDE算法求解齿轮传动体积最小化工程优化设计实例,显示了该算法的工程应用价值。