多目标免疫的风景园林植物布局规划模型

常规景观植物布局规划模型构建方法主要采用大数据技术,通过构建双层规划模型实现景观园林布局规划目标,无法有效剖析植物景观布局影响因子的作用机制,导致模型求解出的目标值高于实际布局规划方案的目标值。基于多目标免疫算法构建风景园林植物布局规划模型,对植物景观布局的影响因子进行分析,明确其作用机制,以此为数据基础,利用多目标免疫算法提取景观群空间尺度特征信息。基于特征信息提取要素,以景观关联度最高、生态环境破坏度最小和空间利用度最大为目标构建综合景观植物布局规划模型,实现风景园林植物布局的合理规划。以实际公园为测试对象,对构建的景观植物布局规划模型进行性能验证。结果证明:所提模型求解出的风景园林植物布局规划目标值均优于对比方案的目标值,提高了景观关联关系值、降低了生态环境破坏值和空间利用实现最大化。

公交-合乘车道优化设计的多目标双层规划模型

为提高公交专用道利用率,构建了公交-合乘车道(bus-HOV lanes)优化设计的多目标双层规划模型。该模型上层最小化交通总阻抗、公交运营成本和车辆排放;下层考虑非合乘车、合乘车和公交车实现多方式交通网络用户均衡;由快速非支配排序遗传算法求解,其下层由相继平均法和连续权重平均法求解;并使用Nguyen-Dupuis网络验证模型及其求解算法。结果表明:所给算法能有效获得公交-合乘车道设置方案的Pareto最优解集;合理的公交-合乘车道设置方案能有效促进合乘出行;相比不设置公交-合乘车道,全部和部分合乘车进入公交-合乘车道分别使交通总阻抗降低-0.007%~1.088%和0.038%~4.493%,使公交运营成本上升1.057%~3.864%和4.011%~5.611%,使车辆排放减少-7.598%~-1.111%和-0.677%~3.526%;当起讫点(OD)对客流量不低于其临界值,设置公交-合乘车道有利于增加公交车客流量。

基于多目标规划模型的轨道交通周边土地优化研究

土地是否合理使用关系到城市空间布局的合理性,直接影响城市是否能够快速健康地发展。为优化轨道交通站点研究范围内的土地布局,本文提供一种基于多目标规划函数的定量研究方法,以保障客流量、保证民生质量及开发合理化作为影响土地优化为目标,对模型参数提前假设,选取西宁地铁一号线博文路站作为研究对象。通过调查,发现研究区域内存在就业机会少、周边居民配套设施不足等问题,将模型应用于研究对象,利用Matlab计算得到研究区域内土地优化后的方案。运算结果表明,新方案能够提高商业用地与基础设施用地占比,并给出具体的占比量值,对于轨道交通站点周边的土地优化具有可操作性。

基于Logit模型和宏观交通模型的规划目标实证

近年来苏州市机动化出行水平不断提升,古城核心区出行品质逐年下降,相关规划从不同角度提出了古城交通发展目标以提升出行品质,但相关规划由不同部门分别编制,规划各自实施后是否均能达成目标缺乏验证。利用多项Logit模型分析居民出行选择特征,并利用宏观交通模型分析各规划实施后规划目标是否能够达成。结果表明,持续提升包括轨道交通、常规公交在内的公共交通服务水平有助于降低小汽车使用率,但与相关规划目标相比仍存在一定差距。

复杂动态环境下多无人机目标跟踪的分布式协同轨迹规划方法

针对复杂威胁环境下多无人机协同跟踪动态目标的问题,提出了一种多策略改进灰狼优化算法(multi-strategy improved grey wolf optimization,MSIGWO)的分布式模型预测控制方法。通过对多无人机跟踪动态飞行目标场景问题描述,考虑无人机运动学、相对运动学、战场复杂威胁、机间距离和视场传感器等约束,建立了多无人机协同跟踪动态目标的数学模型;基于分布式模型预测控制设计了多无人机协同轨迹在线优化求解框架,提出了一种改进灰狼算法作为分布式轨迹规划求解策略,通过控制参数自适应调整策略,最优位置学习更新策略以及跳出局部最优解策略来增强种群多样性,进而提升算法的优化求解能力;应用数值仿真和半实物仿真验证了所提出策略和方法的有效性。仿真结果表明:提出的多无人机分布式协同轨迹规划方法能够在有效避开动态环境障碍的条件下协同跟踪动态目标,具有较优的跟踪效能。

复杂环境下多无人机协同目标跟踪路径规划

为解决多无人机在复杂环境下协同目标跟踪的路径规划问题,提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)和先进自适应化学反应优化(advanced adaptive chemical reaction optimization,AACRO)算法相结合的方法。基于目标跟踪模型,使用集中式MPC作为路径规划问题的实时控制框架,设计5个指标成本函数在多种约束条件下优化跟踪性能,获取无人机的最优跟踪路径;针对上述多维问题的复杂程度,使用一种新型智能算法解算MPC控制策略。仿真结果表明:该方案具备有效性和可行性,对无人机群协同目标跟踪具有重要的应用价值。

基于数学规划模型的生产企业原材料的订购与运输

企业需根据产能确定原材料的供货量、每周的订购量及其间损耗的转运量,可利用TOPSIS优略解距离法计算指标权重综合得分,排序确定最重要的供应商。建立整数规划模型并用程序模拟迭代求解,制定未来24周每周最经济的原材料订购方案与损耗最少的转运方案。建立多目标规划模型,制定尽量多地采购A类和尽量少地采购C类原材料来减少转运与仓储成本及转运损耗率的订购方案及转运方案。计算24周平均每立方米原材料所需单位成本,可知订购方案较为经济,所得结果合理有效。将数学规划模型应用于企业制定订购转运方案中,可对各类订购问题提供指导。

基于多目标模糊规划的水电机组运行负荷分配方法

为减少耗水量,在满足电量需求的基础上提高电站效益,对此,研究基于多目标模糊规划的水电机组运行负荷分配方法。以满足约束条件下使总耗水量达到最少为目的构建水电机组经济运行数学模型;利用数学组合理论建立机组联合动态振动区;采用多目标模糊规划算法划机组用水量;按照机组权重大小进行级别判定,完成水电机组运行负荷的分配。经实验论证分析,所提方法有效避免了机组的振动区和机组的频繁开关机情况,具有良好的负荷分配效果,所提方法负荷分配的水电机组耗水量明显减少,提高了经济效益,证明所提方法更具可靠性。

基于NSGA-Ⅱ的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划

为实现智能化电铲实时节能的挖掘,提出了一种基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划方法。首先,通过拉格朗日方程建立智能化电铲工作装置动力学模型;然后,使用高次多项式对挖掘轨迹进行插值,将挖掘轨迹寻优问题转化为多项式系数寻优问题,最后,以挖掘时间最短及单位体积物料的挖掘能耗最小作为优化目标,以电机性能与挖掘过程中几何条件等作为约束,利用多目标优化平台PlatEMO,将NSGA-Ⅱ作为多目标优化算法,指定待优化问题的目标函数及约束函数,获取到多目标优化Pareto最优解集,基于决策偏好设置权重并根据TOPSIS法获取最优解,得到多目标最优挖掘轨迹规划结果。结果表明,优化后挖掘轨迹满足实时节能的挖掘要求。

基于多目标优化模型的扇叶最优分组与排列方案

衡量某种机械单片扇叶结构优劣的指标有“质量”与“转动频率”两种参数,为了合理地装配整个风扇,需要相邻组的扇叶质量差达到最小,同时相邻叶片的频率差达到最大。首先构建一个单目标优化的质量分组模型,其后引入递推型动态规划算法,使得相邻组的扇叶质量差达到最小。同时考虑转动频率的影响,再建立一个多目标优化的质量分组模型,采用动态权重线性加权法,通过对比不同权重下相邻扇叶组的最大质量差和相邻扇叶的最大频率差,发现当A目标和B目标的权重均为0.5时,该模型所给出的方案效果最佳。

基于多目标规划的铁路大型装车点选址模型设计

文章采用多目标规划方法,通过对铁路大型装车点选址模型进行假设,定义相关变量,以最小化成本和最大化客户满意度为目标,对模型进行构建,利用优先级与软件优化对模型进行求解,可以降低成本,推动铁路货运业务的发展。

考虑水体污染控制的多目标线性排污规划模型研究

水体污染控制受污水处理不恰当的影响,污水指标逐渐攀升。文章提出考虑水体污染控制的多目标线性排污规划模型研究。依照水域排污规划特点考虑污染扩散过程,针对各污染源的排污指标建立多目标排污规划模型,确定污染指标和控制方案。水体污染控制的多目标线性排污规划模型实验结果表明:在粒子模糊算法下,对污水出口进行合理布置,使污水指标在可控范围之内,降低对水体的污染。

基于多目标规划模型MOP的轨道交通站点周边用地开发研究

以轨道交通车站影响范围为切入点,对直接影响范围内的用地开发进行了研究。通过构建以各类用地容积率为决策变量的多目标规划模型为突破口,寻求轨道交通车站周边用地开发的优选方案。最后以西宁市城市轨道交通1号线博文路为例做了分析论证。

基于系统动力学和多目标规划整合模型的土地利用总体规划方案研究

土地利用总体规划是土地资源管理的“龙头”,是对土地资源进行合理配置和实现国民经济宏观调控的基本手段,在我国土地资源管理事业中具有极其重要的作用。论文介绍了国内土地利用规划方法,分析了该方法的不足,并提出了基于系统动力学和多目标规划整合模型(SD_MOP)的土地利用总体规划方案,探讨了SD_MOP整合模型的可行性和优越性以及模型的整合过程和构建方法,为土地利用总体规划方案研究摸索出了一套新的方法。

一种基于二阶Markov目标状态模型的多帧关联动态规划检测前跟踪算法

传统的动态规划检测前跟踪(Dynamic Programming Track-Before-Detect,DP-TBD)算法在每一阶段的数据关联中,仅用当前帧的观测数据与前一帧的指标函数进行关联积累,对目标状态在连续相邻帧间的相关性以及目标运动特征的考虑不充分,这样在低信噪比时,容易发生目标关联错误,严重影响了DP-TBD算法的检测和跟踪性能。针对此问题,该文提出了一种基于二阶Markov目标状态模型的DP-TBD算法,该算法以目标状态的条件概率比最大为准则,采用二阶Markov模型描述目标状态的相关性,并根据目标运动特征给出了一种与目标转弯角度相关的状态转移概率模型。在此基础上,实现了多帧数据关联的DP-TBD算法。通过仿真实验与传统的DP-TBD算法进行了比较,验证了该算法的检测及跟踪性能。

基于AHP和目标规划的物流配送中心选址模型

论述了物流系统配送中心选址所涉及的众多影响因素,这些因素中既有定性因素,又有定量因素。首先用层次分析法对这些影响因素进行处理,得到了各备选点的权值。针对层次分析法无法解决条件约束问题,提出了用层次分析法和目标规划方法相结合用于物流配送中心选址的模型,建立了6个约束方程,1个系统约束方程,以确保只有在配送中心建立的情况下,才能在该配送中心配送物品,而且配送量不能超过它的建设容量。最后通过示例表明该模型能有效地处理物流配送中心选址问题。

油田产量优化的目标规划模型

在现有开采条件下确定油田经济效益最大时的产量组合 (最佳经济产量 )的过程称为油田产量优化。分析了影响油田最佳经济产量的因素 ,将油田产量细分为自然产量、措施产量和新建产能产量 ,提出了自然油变动成本、措施油变动成本和新建产能油变动成本的计算方法。在此基础上 ,提出了多约束条件下以利润最大化为目标的油田产量优化模型。该模型的建立可为油田的中、短期开发规划提供定量的决策依据。

科研项目选择的0-1目标规划模型

本文论述了科研项目选择问题的重要性,对常用的科研项目选择方法进行了述评。为克服常用方法的缺陷即无力解决具有资源约束的、多目标相互冲突且计量单位不可比的科研项目选择问题,本文提出了基于资源分配的科研项目选择的0-1目标规划模型。最后,对模型进行了测试运行,并对运行结果给出了详细的经济学解释。

基于多目标动态规划模型的水库优化调度研究

针对以灌溉为主要供水任务的水库,阐述了多目标动态水库调度模型的组成,引入罚函数将多目标单一化处理,并给出了迭代算法。实例结果表明,本文方法可以为水库优化调度提供有益的参考。

基于QFD的产品多目标规划模型

基于带有模糊系数的模糊回归及模糊优化理论,提出了一种确定关联函数及自相关函数的数学方法,进而建立了基于质量功能展开的产品多目标规划模型·仿真研究表明,该模型适合于各种工程设计问题,尤其是在不确定的、模糊的条件下,能够有效地确定关联函数及自相关函数,帮助开发人员优化顾客需求的满意水平,优化工程特性目标值,在资源约束下使产品的顾客满意度最大·