基于网状光传输网络容量需求的整型规划优化策略

光传输网络以高速率、大容量以及信号透明传输等特性正逐渐成为当今传输网络的主流发展方向 ,而如何有效地保证光传输网络的生存性对于它的普及和运营至关重要 .本文针对业界已提出的主流 OTN生存方案 ,通过整型规划来优化并比较不同生存方案需要的网络容量 。

基于网状光传输网络容量需求的整型规划优化策略

为解决网状光传输网络独立生存性问题,以网状光传输网络容量需求为切入点,介绍了OTN生存的必要性与OTN生存方案的限制条件,以OTN生存方案中的专用路径保护、共享路径保护、共享链路保护为研究内容,采用仿真实验对比3种生存方案的光纤容量要求。结果显示,共享路径保护方案对光纤容量需求最小,其次是专门路径保护方案,最后是共享链路径保护方案。

整型规划求解空间连续约束学校分区问题

我国城市义务教育学校采用单校划片或多校划片的方式确定招生范围,落实就近入学的法律要求.针对现有学校分区问题模型未考虑空间连续约束,构建空间连续约束单校划片和多校划片问题的整型规划模型.单校划片模型在满足学额、空间连续等分区约束的前提下,最小化学生入学距离;并在基本模型的基础上,将学额硬约束修改为软约束进一步改进模型.考虑到多校划片问题的复杂度极高,将该问题分解为学校分组和学生分派两个子问题求解.针对学校分组问题构建了基本模型和分区学额软约束模型.使用两个案例区对模型进行测试,结果表明:所设计的模型能够高效求解多校划片问题,也适用于一定规模的单校划片问题,其中软约束模型更容易求解.

基于混合整型线性规划的含分布式电源的配电网网架规划

针对当前大多数网架规划采用启发式算法求解所带来的计算效率低、计算结果不准确等问题,运用先进的混合整型线性规划(MILP)技术对配电网网架进行多类型导线规划建模.首先将关键的潮流计算部分用锥规划进行等效,然后通过等价变换移除二值变量和连续变量的乘积项,最后采用多面体建模方法将锥规划线性化.此外,在网架规划中添加分布式电源(DG)的选址定容规划,并通过引入生成树限制确保配电网的辐射性.对上述模型进行仿真计算,算例结果验证了所提模型的有效性和高效性.

用C语言编程求整型数规划问题

本文用C语言编程来解决一类整型数规划问题,从而求出一类整型数规划问题的最优解。

基于改进蚁群算法的校车路径规划问题研究

针对校车路径规划问题,基于约束条件及优化目标,考虑交通拥堵状况,建立了最小化校车数量和最小化校车行驶时间的混合整型规划模型,并用改进的蚁群算法进行求解。该算法分为2个阶段:(1)对所有站点进行区域划分,以最小化车辆数和负载均衡为目标,把所有站点划分为若干个规模较小的区域;(2)考虑交通拥堵情况,利用改进的蚁群算法进行区域内路线优化。仿真结果表明:该算法收敛速度较快,适合大型校车路径优化问题。

基于混合系统与终端不变集约束的混合整数规划优化控制

首先给出了混合系统的混合逻辑动态(Mixed logic dynamic,MLD)模型建模;提出了基于终端不变集约束的混合整数规划优化控制,通过建立Lyapunov函数证明了该方法的可行性:利用混合整型二次规划(Mixed-integer quadratic programming,MIQP)的方法对终端不变集约束混合系统的优化控制进行求解;最后通过一个实例进行建模、仿真,证明了本方法的可行性与优越性.

化工过程综合问题MINLP算法中整型变量的连续化

化工过程系统综合问题需要同时考虑设备结构参数和工艺操作参数,一般用整型变量表示设备的取舍,用连续变量表示操作参数,这就构成一个流程的超结构,在数学形式表现为一个混合整型非线性规划(MINLP)问题。混合整型非线性规划问题的求解成为化工过程综合优化的关键。今根据超结构中整型变量的特征,提出整型变量连续化处理的思路,将MINLP问题简化为NLP问题,然后采用罚函数法求解。最后将该算法运用于加氢脱烷基化(HDA)过程综合的实例研究,结果表明该算法克服了传统方法在处理整型变量时出现的麻烦,为有效快速地进行化工过程综合优化问题提供了一种新的途径。

多波次导弹发射中的规划问题

结合常规导弹发射的任务分配特点建立模型,基于Dijkstra算法找到起点到发射点的最短路径集,并通过建立0-1整型规划,获得了导弹部队运输最短且最合理的路径,并求得作战部队完成两个波次发射任务的整体最短暴露时间。解决了导弹部队的机动运输问题,提高了导弹作战的战斗效率。

配电网中分布式风电可调鲁棒优化规划

随着分布式风力发电接入配电网的比例不断提高,考虑风电出力随机性的分布式风电规划成为了配电网规划中的重要研究内容。提出了一个计及风速不确定性的鲁棒优化规划方法,为了简化配电网中鲁棒优化的计算,首先对配电网的潮流计算进行了线性化处理,然后又利用线性优化强对偶理论将鲁棒优化模型转变成了一个混合整型线性规划(mixed integer linear program,MILP)问题。接着又引入了可调鲁棒优化规划模型,通过不确定度弥补鲁棒优化偏于保守的不足。最后通过商业软件CPLEX对上述问题进行求解计算,算例分析表明,使用所提的鲁棒优化模型可以快速有效的计算出规划结果,可调鲁棒优化模型可以提高系统的性能鲁棒性。

使用基于多例学习的启发式SVM算法的图像自动标注

在基于内容的图像检索中,按照图像的语义内容进行自动标注是一个具有挑战性的难题.将解释语义内容的关键词当做图像类别标签可使自动标注问题转化为图像分类问题.对于多数训练数据,关键词仅仅是针对整幅图像来标注的,并不是针对图像中的具体区域.为了克服这个问题,提出了多例学习(MIL)框架下基于支持向量机(SVM)的启发式算法HSVM-MIL.使用迭代的启发式最优化算法来解决多例学习中复杂的整型规划问题,以使分类风险最小化.每次迭代试图改变一个样例的类别以最大化普通SVM的分类间隔.在图像数据库和多例学习的经典数据集MUSK上的实验表明,HSVM-MIL算法具有优良的分类性能.由于该算法针对个体样例的正负分类进行判断,因而能够确定图像区域与关键词之间的对应关系,克服了大多数多例学习算法的缺点.

三维货物装箱问题的研究进展

基于问题的复杂度、优化模型的现实度以及求解算法的适合度3方面,对三维装箱问题的研究现状进行分析,着重对货物与箱体的规模与异构性、优化目标与约束条件的实用性和求解方法的优缺点进行归纳;其次,总结三维装箱问题在以上3方面存在的不足;最后,从整体问题复杂化、优化目标多样化和约束条件现实化、假设条件最小化、求解方法实用化等5方面对三维装箱问题的研究进行展望。

奥运会临时超市网点的优化设计

在对[1]提供的问卷调查数据进行处理的基础上,运用商圈理论,就2008北京奥运会比赛主场馆周边地区临时超市网点(MS)的设计问题,在满足购物需求、分布基本均衡和商业上赢利三大基本要求上,建立起整数线性规划数学模型,并得到较为理想的优化设计结果.

基于四边形网格剖分的可计算区域填充方法

针对在一定形状限制条件下的可形变填充问题,提出一种可计算填充方法。对目标区域和填充样板进行四边形网格剖分。给出在样板拼接、边界、旋转、最小形变等约束条件下的整型规划,使用填充样板在填充区域中进行离散拼接,并通过全局优化迭代样板形变,以达到理想的填充效果。实验结果表明,该填充方法对目标区域的有效覆盖率以及边缘拟合度与约束限制无直接关系,在指定约束条件下,能较好地达到区域填充效果。

苯氯化侧反应精馏过程的模拟优化与系统实现方法

针对侧反应精馏集成过程反应能力与分离能力最佳匹配条件设计问题,提出基于独立反应量的非线性解耦优化设计方法.研究以综合生产成本最小且反应能力最大为优化目标的多约束混合整型非线性规划问题,并给出了集成优化与模拟系统程序实现方法.将该方法应用到苯氯化侧反应精馏过程集成优化设计中,实现了反应能力与分离能力的最佳匹配,证明所提出的优化设计方法是有效的.

汽车喷漆批次重组建模与优化

焊接车间按车型组织生产,同一车型又有多种颜色。按焊接生产序列进行喷漆作业,必然导致油漆喷头的反复冲洗和频繁更换,不仅增大了生产成本,还加剧了环境污染。基于某汽车厂喷漆车间的作业现状,进行喷漆生产序列重构。采用混合整型线性规划方法,以油漆喷头更换次数最小化为目标,在缓存区入口和出口处分别建立了批次分离和批次合并的混合整型线性规划模型,并用GAMS/Cplex完成其求解。结果表明,利用该方法对车辆序列进行优化后,喷头更换和冲洗次数可减少约（68~92）%,年度可节约成本1088.64万元。

中厚板材料组板优化设计与实现

通过对中厚板管理信息系统中材料申请流程介绍,说明组板设计在中厚板生产中的重要作用,根据生产的实际例子分析了,以整型规划设计为指导建立数据模型,调用LINGO求解软件求解,得出优化剪切方式和原材料的数量。指导中厚板实际生产,提高了生产效率,减少了材料浪费,提高企业核心竞争力。

基于异步时钟的SoC功耗约束测试调度优化

测试调度是一种能有效减少片上系统(system-on-chip,SoC)测试耗时(test application time,TAT)以降低测试成本的经典技术.然而,随着功耗问题的日益加剧,功耗约束成为测试调度中必须考虑的重要问题.可以调节各测试周期长度的异步时钟测试在对单个电路进行测试用时优化时效果显著,但直接将其应用于SoC测试调度并非总能获得最优的调度结果,使用传统测试调度模型往往会产生明显非最优的结果.在结合图论中团(clique)的概念,并分析异步时钟机制的特点后,提出一种将异步时钟特性应用于功耗约束SoC测试调度的方案.使用测试兼容图(test compatibility graph,TCG)和混合整型线性规划(mixed integer linear programming,MILP)建立相对应数学模型,理论分析和在ITC02基准SoC集上的模拟实验结果表明,该方案能有效地减少测试耗时.

基于聚类的异步时钟SoC测试

为进一步减少片上系统(System-on-Chip,SoC)测试耗时、降低测试成本,本文结合异步时钟测试机制,提出一种基于聚类的测试调度方法.该方法利用了SoC各测试的特征以及异步时钟测试的特点,对测试数据进行预处理.在ITC’02基准SoC集上,将本文方法与未采用异步时钟机制以及基于混合整型线性规划模型求解的方法进行对比.结果表明,本文的方法分别能平均减少测试耗时20.39%和5.53%,提升了调度算法的优化效率.并且在功耗约束较强时,最终调度结果与耗时下界仅相差0.9%.

基于任务调度的电力终端多核芯片能耗优化技术

作为智能电力系统建设的核心,电力相关芯片的快速普及使得芯片的能耗也成为了电力系统的能耗中不可忽视的一部分。针对电力终端多核芯片的能耗问题,首先基于原有的任务调度技术,提出了考虑任务运行时间概率分布(task execution time probability,TETP)的任务内调度方案;并利用混合整型线性规划(mixed integer linear programming,MILP)将该问题建模,以求用数学方法得到该调度方案能获得的最优解。最后,通过建立实验验证平台对此方法加以验证,结果显示文中提出的调度方案相比于传统调度方案平均减少的能耗在30%以上。