基于模糊随机机会约束规划的输电可靠性裕度计算

提出了基于模糊随机机会约束规划的输电可靠性裕度的数学模型和混合智能算法。将影响输电可靠性的重要因素表述为随机变量或服从正态分布的事件,例如将发电机和线路运行状态视为服从二次型分布的离散型随机变量,将用户需求看成服从正态分布的随机事件。在不确定因素随机化的基础上,将输电可靠性裕度问题转化为等价的模糊随机优化问题,输电线路开断、发电机开断和负荷模型的等约束条件退化为随机函数、模糊函数。文中提出的求解该机会约束规划模型的混合智能算法,在IEEE30节点系统上进行了仿真计算,验证了该方法的正确性和可行性。

供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型

提出了供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型 .模型中将各个需求地对产品的需求量以及各分厂的生产能力等难于确定的参数看成是模糊参数 ,并进一步讨论了如何将模型中的机会约束清晰化 .

再制造/制造系统集成物流网络模糊机会约束规划模型

在再制造/制造(R/M)系统集成物流网络中,回收产品的数量具有不确定性.根据这一特点,将各消费区域废旧产品的回收数量看成是模糊参数,提出了该集成物流网络的模糊机会约束规划模型.通过把模型中模糊机会约束清晰化,将模型转化为确定性的混合整数规划模型.利用实例数据,针对不同的置信水平对模型进行分析,其结果为该集成物流网络的设计提供了依据.

基于模糊机会约束规划的再制造装配车间调度优化方法

针对再制造零部件质量的不确定性导致工位装配时间波动范围大和调度模型难以准确描述的问题,采用基于可信性测度的模糊变量表示再制造零部件的装配时间,建立基于置信水平下的模糊机会约束规划调度模型,并提出求解该模型的混合智能优化算法:应用模糊模拟技术产生样本数据;利用反向传播算法训练多层前向神经网络逼近不确定函数;将训练后的神经网络与遗传算法相结合,以优化再制造装配车间调度问题。实例验证了该模型和算法的可行性。

基于模糊机会约束二层规划的配电网检修计划优化

建立了配电网检修计划优化的模糊机会约束二层规划模型。与传统模型相比,该模型考虑了配电网检修计划优化问题(DMSOP)涉及的不确定因素,并引入可信性理论来描述和处理检修计划优化过程中检修资源、负荷预测以及支路潮流上限等模糊性因素。采用模糊函数描述检修总成本,该函数计及了检修费用和各时段负荷转移情况。提出基于模糊模拟的混合智能优化方法求解模型,IEEE-RBTS测试系统的计算结果表明模型和方法是有效的,并可以得到强鲁棒性的配电网检修计划方案。

3PLS物流网络设计的模糊机会约束规划模型

以第三方物流企业的角度研究了在不确定环境下物流网络的建模和求解算法。首先,考虑运输成本及客户各市场需求量的模糊性,建立了多产品、多阶段的物流网络模糊机会约束规划模型;其次,先通过将模糊规划模型转化为确定性模型,然后设计出混合遗传算法求解对应的确定性模型。最后给出了算例,不同置信水平下用遗传算法求得的结果与分枝界定法求得的结果非常接近,误差率在10%以内,表明模型和算法具有较高的有效性。

模糊机会约束规划下的物流配送路径优化

针对模糊需求信息条件下物流配送路径优化问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的模糊机会约束规划模型,并构造了一种新的禁忌搜索算法进行求解。算例说明,该模型及算法对于模糊需求下物流配送路径优化问题具有一定的实用价值。

基于模糊机会约束规划的输电系统规划方法

可持续发展的输电系统规划对传统的规划问题提出了新的挑战,而模糊机会约束规划是解决包含随机模糊性的不确定因素优化方法,为输电系统规划提供了新的解决途径,为此将这一方法引入到输电系统规划研究。通过对规划中不确定性问题的分析,建立了规划的数学模型,将模糊随机模拟和遗传算法相结合,实现了解决这类规划的新方法。最后,用算例证明了方法的可行性。

模糊机会约束规划的混沌量子蚁群算法及收敛性

模糊机会约束规划因其非线性、非凸性及模糊性,对经典的优化理论提出了极大的挑战。设计了一种基于模糊模拟的混沌量子蚁群算法,为解决复杂的模糊机会约束规划问题提供了有力的工具。算法中每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特,采用随机干扰离散量子交叉,进行高斯量子变异,为量子旋转门更新设计基于梯度的转角计算方法。在每次迭代的当前全局最优解附近使用混沌量子搜索,搜索范围随迭代次数而逐渐减小,因而在初期能防止陷入局部最优,后期能提高搜索精度。证明了该蚁群算法的收敛性。数值案例研究验证了该算法的有效性、稳定性及准确性。

旅客交通方式选择行为的模糊机会约束规划模型

基于旅客出行心理 ,将其所考虑的因素归结为衡量客运产品服务质量的安全、舒适、方便、快速、准时、经济 6个因素 ;并通过分析这些因素之间的关系 ,导出并求解描述旅客出行意愿的模糊机会约束规划模型 ;然后采用理想交通方式模型得到旅客方式选择的结果 ;

模糊机会约束规划在雷达干扰资源优化分配中的应用

应用模糊机会约束规划理论,研究了不确定环境下的雷达干扰资源优化分配问题。在对雷达目标进行整合的基础上,综合考虑雷达干扰资源分配过程中的不确定因素,建立了双层模糊机会约束混合整数规划模型。并根据可能性测度理论得到双层混合整数规划模型,通过求解混合整数线性规划来获取模型的最优解。计算实例表明方法的优越性和有效性。

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。

产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解

为解决项目网络计划中产品开发方案的时间、成本、质量的不确定优化问题,在模糊机会约束规划的框架下分别建立了基于关键路线的项目周期优化模型、基于资源使用的项目周期-成本优化模型和基于质量功能展开(QFD)的产品周期-质量优化模型,在此基础上构建了项目周期-成本-质量多目标优化模型;在使用模糊模拟技术处理3个目标函数约束的过程中,构建了一个基于遗憾度的适应度函数,然后利用离散微粒群算法对多目标优化模型进行求解.最后,以滚珠丝杆副产品开发项目的方案优化为例验证了文中模型的合理性和算法的有效性;实验结果表明,周期-成本-质量多目标优化模型的求解得到的方案能够取得时间、成本和质量的平衡优化,为产品开发项目的规划提供了定量、可靠的决策依据.

基于随机模糊机会约束的主动配电网分布式风电双层规划模型

针对风速兼具随机性和模糊性的多重不确定特征,提出一种主动配电网分布式风电容量配置的随机模糊机会约束双层规划模型。通过随机模糊模拟描述分布式风电出力不确定性,并考虑其时序特征建立风电出力时序性随机模糊模型,结合随机模糊模拟及潮流分析获取节点电压、支路功率及系统倒送功率等系统静态安全指标的随机模糊机会测度,采用兼顾随机性和模糊性的可信度作为评价分布式风电容量配置方案的指标;进而考虑系统功率平衡、静态安全指标机会测度约束及主动管理措施,以年利润随机模糊期望值最大为上层优化目标,以通过主动管理使分布式风电有功削减随机模糊期望值最小为下层优化目标,通过判断上层方案静态安全指标是否满足随机模糊机会约束的置信水平进行上下层规划协同,从而构建一种分布式风电容量配置随机模糊机会约束双层规划新模型;最后提出结合随机模糊模拟、前推回代潮流计算和遗传算法对模型求解。IEEE 14节点算例仿真过程及结果表明模型和算法的有效性和优越性。

供应链库存的模糊机会约束规划模型

研究了不确定环境下的供应链库存优化问题。考虑需求为模糊量,且可能在一定条件下不满足约束条件的决策前提,用三角模糊数表示需求,结合可能性理论中的可信性测度,建立了多品种联合补充的模糊机会约束规划模型,目标函数为最小化供应链订货成本和库存成本的期望值。用遗传算法对优化模型求解,以目标函数值作为染色体适应度,给出了编码方案及选择、交叉、变异算子。用数值实例进行了仿真计算,证明了模型和算法的有效性和性能,并给出了不同置信水平下的计算结果。

模糊机会约束规划下的投资组合模型

资产的过去数据和专家对资产未来表现的判断是资产收益率的两个重要信息,本文用基于上述两个信息的可能性分布描述证券收益率的不确定性,结合可能性测度和必要性测度,建立了基于模糊机会约束规划的乐观型和悲观型投资组合模型,并且得到了各模型的最优解的解析式。最后给出了算例予以说明。

基于模糊机会约束规划和鲁棒优化的绿色多式联运路径优化研究

【目的】探究在运输时间、中转时间、等待时间和运输货损率混合不确定条件下的绿色多式联运路径优化问题,为绿色多式联运路径决策提供理论依据。【方法】在考虑运输过程中碳排放和噪声污染的基础上,以最小化运输成本、运输时间、碳排放量、噪声污染以及货损量为目标建立不确定条件下的绿色多式联运路径优化模型,并将其扩展为模糊机会约束模型及鲁棒优化模型来处理不确定参数。使用MATLAB编程并调用CPLEX对算例进行求解,得到多式联运路径优化方案。对置信水平进行灵敏度分析,并将鲁棒解与确定条件下的最优解进行比较,验证所建模型的鲁棒性。【结果】将优化方案的计算结果与5个目标函数的最优值进行比较后发现:由模型所得最优运输方案的计算结果与各目标函数最优值之间的相对距离分别为0.0964、0.0271、0.1946、0.0184、0.0327,均接近最优值。【结论】本研究所建模型能降低多式联运的决策风险,也能为决策提供合理、有效的依据。

模糊机会约束规划下的可追加订购的报童问题

研究了模糊环境下的可追加订购的报童问题,针对需求量及追加最大订购数量均为梯形模糊变量情况,建立了以收益为目标函数的模糊机会约束规划模型,并将其转化为清晰等价模型来求解出最优订购量及追加定购量,并举出了数值例子。

山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型

能源-经济-环境系统科学发展是区域可持续发展的关键。根据山东省"十二五"规划,选取目标参数与决策变量,视三次产业单位投资产值、主要污染物产生系数与单位治理投资去除量等参数为模糊变量,构建山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型,应用混合智能算法进行求解。实证分析结果验证了模型的可行性与有效性,为山东省能源-经济-环境系统发展提供决策支持。

求解模糊机会约束规划的混合智能算法

模糊机会约束规划是一类重要的模糊规划,它广泛地存在于许多领域中,微粒群算法已实现了对其的有效求解,但求解速度仍不能满足大规模模糊机会约束规划问题的求解,为了寻找更为高效的求解模糊机会约束规划的算法,通过采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近模糊函数,然后应用微粒群算法并以逼近模糊函数的神经网络作为适应值估计及检验解的可行性,从而提出了一种求解模糊机会约束规划的混合智能算法。最后通过仿真结果说明了算法的正确性和有效性。