基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法的无分流换热网络综合

针对单层优化算法求解换热网络不易找到最优解以及传统的双层优化算法计算成本较高的问题,研究以年综合费用最小值为优化目标,提出了基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法求解无分流换热网络综合。该算法在优化初始阶段对内层变量优化时以抽样平均近似方法为基础,根据随机挑选的部分粒子信息快速评价外层的换热网络结构,而外层优化通过结合变异算子的量子粒子群算法对模型结构进行优化。待缩小最优网络结构的范围后再通过竞争群算法深度优化热负荷等连续变量,从而得到最优的年综合费用。研究所提出的算法通过抽样平均近似方法对外层结构模型进行初步筛选,避免了大量非最优解网络结构下热负荷等连续变量的优化,从而减少了双层优化过程的计算量,提高了优化效率,同时在缩小网络结构范围后采用竞争群优化算法提高了优化精度,保证了优化效果。通过对两个典型算例的测试可知,研究的方法相比传统的双层算法在求解时间上缩短了近90%,在求解效果上也能达到较好结果。

随机二阶锥互补约束优化模型的一般光滑化SAA方法

讨论一般随机二阶锥互补约束问题的求解算法.为处理模型中的不确定性,算法采用样本平均近似(SAA)抽样技术.不同于之前的工作,设计了一般光滑化SAA算法框架,可以在满足要求的一类光滑化函数中根据需要进行选择,从而构造光滑化SAA算法,并保证收敛性.具体的,若SOCMPCC线性无关约束规范等条件成立,则算法构造子问题的稳定点和最优解分别以概率1收敛到原问题的C稳定点和最优解.最后具体给出两个光滑化函数与其对应光滑化SAA算法的例子,由一般光滑化算法框架可得这两种算法收敛.

基于代客充电模式的电动汽车充电站布局优化

当新能源汽车用户自行前往充电站充电,将会产生时间成本和等待焦虑。而代客充电服务能够有效解决这些问题,但是其服务成本受到充电站布局与社区用户分布等因素的影响。为探究充电站布局对代客充电服务模式的影响,本文建立基于充电时间的等待焦虑程度量化模型,引入代客充电服务比率量化用户的服务选择行为,同时考虑用户需求的随机性,以最小化充电站建设成本与用户前往充电站充电的行驶成本、最大化代客充电业务利润为优化目标,建立多目标两阶段随机混合整数规划模型,并使用Epsilon约束法与抽样平均近似方法进行求解。本文在对模型及其参数进行数值分析的基础上,以合肥市瑶海区为背景设计案例研究,发现在充电站建设数目一定的前提下,通过改变充电站布局可以提升代客充电业务利润,但同时也会导致用户充电行驶成本的升高。

出入立体库的环形有轨穿梭车布局设计与优化

文中考虑由环形有轨穿梭车-堆垛机输送机组成的出入库系统为研究对象,通过对比方案同在环形有轨穿梭车中间增加输送机的方案,分别构建了整数随机规划模型,对环形有轨穿梭车-堆垛机输送机系统总成本进行了测度,采用抽样平均近似算法对问题进行求解,进而有效地解决了系统的物流仓储出入库布局设计与优化问题。分析结果表明,对减少出入库作业的总时间、提高仓储作业整体效率具有重大意义。

考虑多风电场出力相关性的电力系统随机优化调度

考虑多风电场出力之间的尾部相关性,借助Gumbel-Copula函数构建多风电场出力的联合概率分布,提出含多风电场的电力系统随机优化调度模型。通过抽样平均近似(SAA)法处理机会约束条件,将随机优化问题转换为可计算的确定性非线性规划问题,并采用粒子群优化(PSO)算法进行求解。通过算例分析联合概率分布、机会约束置信水平和抽样次数对优化调度结果的影响,结果验证了基于Gumbel-Copula联合概率分布的随机优化调度的合理性。

考虑失效风险的救灾物资储备库选址模型研究

为确保灾民在救灾物资储备库失效情况下仍然能得到急需的生活物资,用情景建模方法构建考虑救灾物资储备库失效风险的随机规划选址模型。模型以期望总成本最小为目标,以储备库位置和在不同情景下储备库服务范围为决策变量。其中,期望总成本由储备库建立成本和失效后的期望运输成本构成,约束条件包括储备库能力约束和救灾物资运达灾区的时间限制约束。由于可能的情景数较多,用样本平均近似算法(SAA)求解。以云南省昭通市的相关数据为背景设计算例,验证模型的有效性。结果表明:在考虑救灾物资储备库失效风险条件下,救灾需求和到达受灾点的运输时间是储备库最佳选址方案和救灾物流成本的主要决定因素。

面向不确定性影响源的社会网络影响力传播抑制方法

社会网络中影响力传播的有效抑制是社会网络影响力传播机制研究所关注的问题之一。该文针对未知影响传播源,或传播源信息具有不确定性的情况,提出面向不确定性影响源的影响力传播抑制问题。首先,为有效提高抑制算法的执行效率,讨论竞争线性阈值传播模型下影响源传播能力的近似估计方法,进而提出有限影响源情况下,期望抑制效果最大化的抑制种子集挖掘算法。其次,对于大尺寸不确定性影响源的情况,考虑算法运行效率和抑制效果之间的有效折中,提出基于抽样平均近似的期望抑制效果最大化的抑制种子集挖掘算法。最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验测试验证了所提出方法的有效性。

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

随着风能、太阳能等可再生能源的开发利用,基于分布式电源的微电网安全经济调度日益引起人们关注。本文考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及储能蓄电池中能量的不确定性,提出在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,建立基于机会约束理论的微电网随机经济优化模型。该模型以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,并采用粒子群算法进行寻优求解。最后,通过对随机优化模型和确定性模型进行了对比,并研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响,算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。

基于机会约束理论的微电网随机优化调度

近些年,风能、太阳能等可再生资源为主的分布式电源在微电网中得到广泛应用。为寻求微电网的随机经济优化,在满足系统功率平衡约束和运行约束的条件下,本文提出基于机会约束理论的微电网随机经济优化调度模型。该优化模型考虑了风能和太阳能的随机性和互补性,以及蓄电池中能量的不确定性;以微电网用电总费用最小为目标函数,利用抽样平均近似(SAA)法将机会约束条件转化为确定性条件,再采用粒子群算法进行寻优求解;同时研究了置信度水平和抽样次数对调度的影响。最后,对随机优化模型和确定性模型进行了对比,比较结果证明随机优化模型性能优于后者。算例结果表明了该随机优化模型的合理性和有效性。

从统计技术看统计推算性质

从统计技术看统计推算性质东北财经大学计统系李培军在统计实际工作中，应树立统计工作效益观念。本文拟从几种基本的统计技术加工、分析统计数字的角度，探索统计数字的准确程度，阐明统计技术方法的假定性、推算性，以此回答某些统计数字具有推算的近似性质。１．平均指...

采用随机规划模型的云资源分配算法

针对云资源提供问题,为了降低云消费者的资源使用成本,提出了一种采用随机规划模型的云资源分配算法.同时考虑按需实例和预留实例,采用两阶段随机整数规划对云资源提供问题进行建模,在资源预留阶段,根据长期的工作负载情况,确定预留实例的类型和数量,在按需分配阶段,根据当前的工作负载,确定动态分配的按需实例的类型和数量.采用抽样平均近似方法减少资源提供问题的场景数量,降低求解复杂度,并提出了一种基于阶段分解的混合进化算法求解资源提供问题.仿真实验结果表明,采用随机规划模型的云资源分配算法能够在较短时间内获得近似最优的云资源预留方案,有效降低了云消费者的资源使用成本.

货架管理模型的选品与布局启示--以自动售货机为例

随着中国在线支付技术的发展,货架管理问题已成为零售企业面临的热点问题。具体而言,出于日益增加的商品种类数量与有限货架空间之间的矛盾,如何科学地决策自动售货机的商品种类以及设计货架商品布局以提高零售企业收益尤为关键。本研究提出了同时决策选品与货架布局的货架管理模型,目标是最大化期望总收益,约束是满足某些真实商业规则。然而该模型的约束中存在二次项难以直接求解,本研究进一步通过线性化技术将原始货架管理模型转化为整数线性规划模型,并提出与零售价、边际利润以及需求相关的管理启示,以指导零售商进行选品以及设计货架布局:一方面,当需求与边际利润满足某些关系时,随着N增大,决策将由需求导向转变为边际利润导向;另一方面,当需求与零售价满足某些关系时,决策始终是零售价导向的。其优势在于零售商可以直接根据商品历史零售价、边际利润以及需求信息,决策选品以及设计货架布局,而无需求解一个整数规划模型。最后,本研究提出原始货架管理模型的抽样平均近似模型,并给出数值例子验证管理启示。

初等概率的实际应用

目前中学里已列入概率初步知识,这很有必要.因为初等概率不仅是概率论与数理统计的基本知识,而且本身也有着相当广泛的实际应用.现介绍某些问题的实际背景及几个实例.一、初等概率教材中某些问题的实际背景就教材本身来讲,许多内容本身是有实际背景或者是在解决实际问题时必须具有的基础.但限于篇幅或者在介绍实用时还要涉及另一些知识。

年龄别生育率的一个实用算法

a岁育龄妇女在T年的年龄别生育率ASFRT,a,这个指标的人口学定义是简单明了的。即 ASFRTT,a,=a岁妇女在T年间生育的活产子女数/a岁妇女在T年的平均人数在实际计算中经常使用的是一些近似公式,即用T年初a岁妇女人数与T年末a岁妇女的算术平均值或几何平均值或直接用T年年中人数来代替上面定义式中的妇女年平均人数。但是。