复杂系统用“花费最小分配法”收敛的可靠度优化分配

介绍了复杂系统用“花费最小分配法”收敛的可靠度分配方法。文中简单介绍了“花费最小分配法”的概念,复杂系统使用“花费最小分配法”的想法及复杂系统用“花费最小分配法”收敛可靠度分配指标事先应做的准备工作。

最小资源分配网络在风功率在线校正预测的应用

采用最小资源分配网络(MRAN)研究了风功率超短期实时预测技术,以某风电场的实测数据验证了网络的有效性。针对传统MRAN具有过度估计网络误差和删减所选参数对网络结构影响大等缺点,提出了一种改进的MRAN,以柯西误差函数作为增加隐节点的判断依据,根据隐节点间线性相关关系精简网络结构。研究结果表明:采用MRAN的风功率预测系统的预测精度较高;改进后的网络较传统MRAN的预测精度略微提高,网络结构更加精简,预测速度显著提升。

基于扩展最小资源分配网络的热工过程辨识

针对热工过程中表现出的非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,在分析热工过程辨识实际需要的基础上,采用扩展最小资源分配网络,建立了热工过程的非线性在线网络模型.这种模型能较好地解决神经网络序列在线学习问题,其计算量小、计算精度较高.实例计算验证了这种建模方法的有效性和快速性,为热工过程非线性模型的建立提供了一种新的方法.

基于小波与最小资源分配网络的超短期风电功率预测研究

针对风电场实际风速和风电功率序列的波动性、间歇性等特点以及RBF神经网络结构一旦确定隐节点个数就不可变等缺陷,提出了基于小波分析和最小资源分配网络的超短期风电功率预测方法。首先将历史风速和风电功率序列进行小波去噪及多频分解,得到多组高频信号和一组低频信号。然后对各频信号分别建立神经网络预测模型对未来4 h风电功率进行超短期预测。最后将各预测结果通过小波重构得到最终的超短期预测功率。实验结果证明,该方法能有效提高预测精度。

基于最小资源分配网络的热工对象辨识

建立热工过程的全局非线性模型是热工控制系统全局优化的基础,而静态神经网络难于对非线性动态过程进行建模。资源分配网络(RAN)可以动态调整网络参数,而扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法可加快收敛速度。将上述方法有机地结合起来,在此基础上加入剪枝策略和滑动窗口RMS准则,形成了改进的最小资源分配网络(MRAN)。将改进方法应用于典型热工过程的非线性动态建模中,仿真结果表明MRAN网络结构紧凑,建模精度高,适合于在线应用。最后分析了网络初参数对其性能的影响。

基于最小资源分配网络的自适应PID控制

针对常规径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题,采用最小资源分配网络进行改进,并与单神经元PID控制相结合,提出了一种基于最小资源分配网络的自适应PID控制方法。该方法利用最小资源分配网络动态构建RBFNN,实现RBFNN结构和参数的在线优化,并用该RBFNN辨识对象的离散模型,然后由单神经元PID控制器完成PID参数的自适应整定。仿真结果表明,该方法中PID参数能够很好地适应系统输入信号的变化,对非线性系统控制效果较为理想。

基于最小流量的宽带电子设备通信容量分配算法设计

为在不增加带宽的条件下,增强宽带电子通信设备传输信道的传输效率,需要准确分配通信容量,降低非必要负载。提出一种宽带电子通信容量分配方法。组建宽带电子通信接入网信道模型,通过多模自适应通信终端控制技术,对接入网展开自适应控制以及扩频处理,完成通信容量计算。在计算得到通信流量的基础上,通过各个节点之间的通信流量,估算网络通信节点中各个输入通道的负载大小,引入模拟退火算法完成容量分配处理。仿真分析结果表明,所提方法能够使通信总容量处于较高值,带宽利用率高达82%,大幅减少响应时间,获取较好的通信容量分配结果。

超声速无尾飞行器最小阻力增量控制分配方法

针对超声速无尾飞行器操纵面冗余度高、舵效非线性强、超声速巡航阻力大的问题,提出了一种最小阻力增量控制分配方法。在增量非线性控制分配框架下对超声速无尾飞行器的控制分配问题进行重构,然后在操纵面幅值与速率约束下,构建增量形式“分配精度-阻力”混合优化目标,并使用有效集二次规划求解,形成了一套完整的最小阻力控制分配方法。在超声速巡航条件下进行仿真,结果表明该方法可有效分配虚拟控制指令,减小飞行阻力。

一种APON上行带宽分配方案

文中介绍了APON(ATM无源光网络 ) ,在此基础上提出了APON上行带宽动态分配的一种方案———“最小分配”方案 :即光线路终端 (OLT)在分配上行带宽时 ,首先满足各光网络单元 (ONU)的基本带宽需求 ,以保证电话等实时业务的传输 ;同时又以特定的算法使ONU中的上行发送缓冲队列最短。最后 ,使用仿真手段对本方案与“平均分配”方案进行了性能比较。“最小分配”方案的平均信元接入时延、ONU上发缓冲区尺寸、上行带宽使用效率和信元丢失率等性能指标均优于“平均分配”方案。

数字化变电站系统最优可靠性分配方法

分析了数字化变电站系统的最优可靠性分配问题,提出了一套面向工程应用的系统优化方案。以花费最小分配法为基础,引入可行性-成本模型建立非线性规划,并使用广义既约梯度法求解。得到最优可行解后,对等效冗余系数最高的元件增加冗余,实现对系统可靠度贡献最大、成本最省的冗余配置策略。为验证上述方法的有效性,对典型110kV数字化变电站主变间隔的保护系统进行了可靠性分配计算,并设计了工程上易于实现的冗余配置方案。

PON上行带宽的改进分配方案

文章在介绍PON(无源光网络 )的基础上提出了PON上行带宽的一种改进分配方案———动态微时隙 (mini-slot)分配的动态时分复用分组预约多址访问协议 (PRMA/DTDMA) ,对该协议的性能进行了分析 ,实验结果表明动态微时隙分配方案的平均信元接入时延 ,上行带宽使用效率和信元丢失率等性能指标均优于最小分配方案。

复杂系统的可靠度优化分配

阐述了复杂系统可靠度优化分配的一种方法———花费最小分配法及其应用。介绍了花费最小分配法的概念、复杂系统可靠度分配模型、花费最小分配法进行可靠度分配前的数学处理及花费最小分配法的应用实例。指出 ,花费最小分配法与其他方法结合进行复杂系统可靠度分配 。

LTE-A异构网络中新的用户选择接入和资源分配联合方法

将信干噪比估计不确定问题引入到有几乎空白子帧存在时的异构网络中,在异构网络中提出一种新的用户选择接入和资源分配联合算法。为了用最少的无线资源满足用户的传输速率需求,将问题建模为最小-最大差值广义分配模型,然后进行求解。仿真结果验证了本文方法的可行性。

基于最小二乘法的变电站监控信号压缩与优化策略

在国家电网大运行模式实施以后,海量的监控信号的关键信息提取和优化分析工作已提上日程。为了方便目前调度控制中心接收和处理变电站监控信号工作,本文将针对监控信号本身,借助最小二乘数学模型将同一类数据进行权重分配处理,实现设备源端监控信号压缩上传的过程;同时按照信号紧急程度在最小二乘数学模型的基础上设立有限加窗过滤的方式,将监控信号实现既定优先级下的优化上报。通过采用以上策略,达到了压缩海量监控信号并同时优化优先级上报数据的效果。

基于最公平最小核心法的大受端电网过江断面阻塞费用分摊研究

针对现货市场建设初期阶段我国东部某省受端电网过江断面偶发性的阻塞问题,基于英国电力市场阻塞管理的再调度思路,构建基于合作博弈的阻塞费用分摊模型,提出最公平最小核心分配方式,并将其用于过江断面阻塞管理。算例分析验证了所提分摊方法的合理性和有效性,其兼具公平性和稳定性,有助于参与者形成稳定的联盟,避免由于分摊机制不合理造成参与者退出联盟的非理性行为。

社会工作如何践行需求为本?——以农村留守者为例

需求为本虽是社会工作者必须遵循的最基本的伦理守则,但在实践中却常常遭遇挑战:服务对象的需求可能与其他主体的期待相左而被替代决策;以自由为基础的"需求为本"和"社会正义"的专业价值存在可能的冲突。文章以农村留守者为例,分析服务方案由谁决定、服务对象不能决策的原因以及社会工作如何践行需求为本的服务。发现:服务对象、社会工作者、监护人、照顾者、家庭成员、学校、机构和项目资助方等均可能是服务方案的裁决者;服务不能需求为本的原因在于:服务对象的"弱者"标签化,相关服务制度构建的不对等的权力结构,不完全的社会服务体系,社会工作者的价值选择。建议:社会工作践行需求为本应以最小分配正义为原则,策略地确定服务方案,建构服务对象的主体性,重视服务对象环境系统中的资源整合,并将反思性贯穿服务始终。

求解01背包问题的贪婪蛙跳算法

01背包问题是经典的组合优化问题,被广泛应用于生活中的多个领域,如货物装载、预算控制、资源分配和资产管理等。因此,长期以来许多科学家在该领域不断钻研,并取得了丰硕的成果。尽管01背包问题已被研究多年,但由于该问题已被证明为NP完全问题,因此找到最优解并不容易。近年来,大量的智能算法不断被提出并被用来求解01背包问题,如化学反应优化算法、遗传算法、粒子群算法、蛙跳算法、人工蜂群算法、爬山算法和模拟退火算法等。通过对智能算法和01背包问题的探索,文中提出了贪婪蛙跳算法(GFLA)来解决01背包问题。不同于传统的蛙跳算法,GFLA总会在每次模因搜索过程中更新全局最优解,以便在接下来的全局搜索过程使用最新的全局最优解进行搜索,从而扩大解的搜索空间。除了蛙跳算法这类传统的局部搜索和全局搜索策略之外,针对01背包问题,在计算适应度值的阶段,本工作提出了贪心策略并分别将其应用于drop和add两个步骤。在drop阶段,若背包超重,则将其中价值密度最小的物品移出并更新解决方案。在add阶段,若背包还有承载物品的能力,则将未放入背包的重量最小的物品放入背包,并对背包信息进行更新。这样,便大大提高了利用蛙跳算法来求解01背包问题的能力。将贪婪蛙跳算法与蜂群算法、化学反应优化算法、遗传算法和量子演化算法进行对比,结果显示,贪婪蛙跳算法取得了最好的结果,从而表明了该算法是求解01背包问题的有效算法。

以效率和低NO_x排放为目标的锅炉燃烧整体优化

基于效率和低NOx排放目标的锅炉燃烧整体优化是指实时地提出同时优化效率和低NOx排放目标的操作,而其中锅炉效率和NOx排放模型的精度以及优化算法的效率尤为重要。该文基于改进MRAN算法的锅炉燃烧效率和NOx排放模型以及基于实数编码的遗传优化算法,对电站锅炉的燃烧过程进行优化仿真。结果表明,改进的MRAN算法和基于实数编码的遗传算法应用在电站锅炉的效率和低NOx排放目标燃烧优化上是有效的,可以得到按一定目标函数的锅炉效率和低NOx排放目标的实时整体优化效果。

一种神经网络PID自适应控制及其应用研究

为提高PID控制的自适应性能,提出了一种神经网络PID自适应控制算法。最小资源分配网络(MRAN)是一种可以在线调整隐节点的RBF网络,具有泛化能力强、计算精度高的优点。通过对MRAN的剪裁策略进行改进,使改进的网络具有更加紧凑的结构;把改进的MRAN和PID控制相结合,提出了一种基于动态RBF网络的PID自适应控制策略,并应用到对电站锅炉过热汽温的控制上。仿真结果表明,所提出的控制算法与常规的控制算法相比具有更好的控制品质。

雷达记录系统的可靠性设计

基于最小努力分配准则 ,对雷达记录系统各单元的可靠度进行了优化配置 ,并对该系统的可靠度进行了分析 ,其结果达到预期目标 .说明从可靠性出发对控制系统进行结构设计是可行的 .