计及过负荷风险的输电网多目标期望值规划

建立以方案总投资费用贴现值和平均网损功率期望值为目标函数的多目标动态电网规划的标准期望值模型。在应用随机变量的标准差对支路潮流过负荷风险进行控制的基础上,进一步提出了计入标准差的期望值规划模型。采用随机直流潮流实现了各随机变量的相关计算。采用SPEA(strength pareto evolutionary algorithm)对所提模型进行了求解,针对SPEA应用于动态电网规划问题中的种群初始化冗余问题和具体的进化操作实现2个环节进行了重点探讨。以18节点系统为算例验证了所提方法对过负荷风险评估和控制的效果。

基于免疫优化的单目标多模态期望值规划

为了求解未知随机变量分布下单目标多模态期望值规划,通过引入检测候选解是否为局部最优解的随机函数,将该期望值规划问题转化为多目标期望值规划问题,并进一步探寻问题的转化关系,获得在一定条件下有效解是最优解的结论;根据样本平均近似化思想,将多目标规划转化为非恒定样本采样的近似化模型,并基于克隆选择和免疫记忆的机理,通过设计递归非支配分层、样本自适应采样和自适应繁殖与变异方案,引导进化种群往优质个体所在区域转移,提出了求解该近似化模型的免疫优化算法.仿真结果表明:与参与比较的多目标优化算法相比,该算法搜索多个最优解方面有明显优势,搜索效果稳定,噪声抑制能力强;求解低、高维标准测试问题获得最优解的数量分别平均提高了20%和70%.

基于随机期望值规划的输电网规划方法

电力市场环境下输电网规划面临大量的不确定因素的影响,运用不确定规划理论建立了输电网随机期望值规划模型,采用随机数来描述新增发电机节点出力,新增节点负荷变化值,新增线路造价的不确定性因素,利用Monte-Carlo仿真和改进小生境遗传算法求解模型,修改的18和46节点系统验证了所提模型和方法有效。

不确定性物流中心选址问题研究

结合物流中心选址过程中的不确定因素,从仓储和运输管理的角度出发,建立基于库存策略的物流中心选址问题随机期望值规划模型。模型以综合成本(包括库存成本、运输成本和建设成本)最小为优化目标函数,运用混合智能算法对选址问题的随机期望值模型进行求解,结合比较算例与既有文献的计算结果,得出建设成本在时间段影响下综合成本的结论。

一类具有随机生产费用和随机需求的连续生产存贮系统的动态控制策略

建立了具有随机生产费用和随机需求的连续生产存贮系统的期望值规划模型,运用动态规划方法给出了最优控制策略。

噪声环境下RSSI定位问题及其求解的果蝇优化算法

针对未知节点的定位过度依赖于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)物理测量的精度问题,将传统RSSI定位模型转化为非约束期望值规划模型,进而设计随机环境下的新型果蝇优化算法寻找未知节点的位置。该算法利用弧形分组将果蝇群均衡划分为子群,对果蝇个体实施混合变异,加速寻优进程,提高收敛速度和寻优精度。比较性的数值实验显示,该算法的收敛速度快,对未知节点的定位精度高,其应用于RSSI定位问题是可行的。

给出方案偏好值的模糊多属性决策方法

针对属性值均为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案偏好值的模糊多属性决策问题给出了决策方法。该方法通过建立一个模糊期望值目标规划模型来确定属性的权重,基于简单加权平均法则来计算方案的模糊综合评价值,利用比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序。最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性。

项目投资的交互式决策分析

本文以某个企业技改项目投资决策为例,给出了一个交互式多目标决策过程.该过程充分考虑了企业进行决策时的实际情况及环境和人的主观偏好,所得结果更合理.

已知方案偏好信息的模糊多属性决策方法

针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但已知方案偏好信息为模糊互反判断矩阵的模糊多属性决策问题,给出决策方法。首先通过求解一个模糊期望值目标规划模型获得属性权重,然后基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合评价值,再根据比较模糊变量大小的期望值方法对方案进行排序,最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。

国际班轮燃油补给优化策略研究——基于随机燃油价格视角的分析

为帮助班轮运营者降低燃油成本,本文探讨港口燃油价格随机下的班轮燃油补给策略优化问题。以班轮某一航次的燃油成本最小为目标,建立随机期望值规划模型,并设计一种动态规划算法进行求解。利用某航运公司的亚洲—欧洲航线实例对模型进行仿真实验,对比实验发现:本文设计的模型和算法具有有效性和通用性,可有效降低燃油成本。