基于向量评价遗传算法的化工园区无约束双目标安全规划

应用多目标优化的理论建立了一个适用于化工园区的无约束双目标安全规划模型,两个目标分别为潜在死亡人数最小化和总收益最大化,并基于向量评价遗传算法(VEGA)设计和实现了模型的优化过程。研究得出的结论为:(1)提出的模型和优化方法是可行的,能够搜索出部分Pareto最优解,它们对化工园区安全规划具有很好的参考价值。(2)使用的编解码方法简便直观,避免了计算染色体函数值时二进制和实数之间的转换问题,有利于算法的设计和实现。(3)在VEGA算法末尾引入的非劣剔除算子有助于从最终解中快速剥离出Pareto最优解。(4)VEGA算法搜索能力尚显不足,有必要研究性能更好的算法。

基于NSGA-Ⅱ的化工园区无约束双目标安全规划

化工园区安全规划是一个复杂的多目标决策问题,降低潜在事故风险、保证较高经济收益是化工园区安全规划的两个主要目标。应用多目标决策的理论方法,以潜在死亡人数最小化、工业总产值最大化为优化目标,建立了化工园区安全规划无约束双目标优化模型。选用非劣排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-II)求解该模型,得出如下结论:(1)建立的化工园区安全规划无约束双目标优化模型是可行的。(2)采用的NSGA-Ⅱ算法是有效的优化方法。(3)无约束情况下,示例中的化工园区只布置甲类、乙类易燃液体存储地块,优先布置乙类易燃液体存储地块,不布置其他类型工业用地。

基于奇异摄动法的受约束双连杆柔性机械臂组合控制

建立了受约束双连杆柔性机械臂动力学方程,基于奇异摄动理论,将系统模型分解为慢变及快变两个子系统。对慢变和快变两个子系统分别设计控制器,达到了力/位置精确控制的目的。仿真结果验证了采用组合控制方案的正确性。

改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题

针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。

双碳约束、能源消费结构与全要素能源效率

文章利用2007—2019年中国274个地级及以上城市的面板数据分析双碳约束对全要素能源效率的影响。结果表明,双碳约束引致的碳排速度变化对全要素能源效率的改善不显著。能源消费结构的优化极大地缩短了双碳约束下能源消费对全要素能源效率的反应时滞,改变了双碳约束下能源消费结构的跨期替代弹性,对全要素能源效率具有显著的正向影响。双碳约束情境下全要素能源效率的改善取决于能源消费结构的持续性优化,破除能源供求价格反应时滞的制度性壁垒,利用能源供求市场的杠杆机制推动全要素能源效率的改善。

考虑双资源约束的柔性机械加工车间逆调度问题研究

为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

露采境界双约束条件下的优化应用

露天境界优化是露天开采设计中的重要环节,尤其涉及矿山战略性规划和价值评估。在境界优化过程中,根据现场实际条件,开采往往存在各种约束,实现约束条件下的境界优化至关重要。以某露天金矿为例,在矿区北部有河流以及推断资源部分利用的双约束条件下,利用Surpac和Whittle软件进行境界优化,并与单约束(只针对河流约束,推断资源未约束)的优化结果对比。结果表明:双约束方案可减少推断资源利用率和废石剥离量,境界优化结果更加精确,更能贴近矿山实际生产,降低矿山生产风险。

稀疏标记下双结构约束脑血管分割网络

针对基于深度学习的脑血管分割方法难以在稀疏标记下分割出具有良好连通性的脑血管的问题,提出一种包括编解码和结构注意力模块的双结构约束脑血管分割网络.首先利用提取出的矢状特征与冠状特征构建剖面注意力;然后通过与通道注意力组合建立结构注意力机制,从网络层面建立脑血管结构约束;最后引入均衡系数改进中心线Dice损失函数并与Dice损失函数叠加,保留血管结构的连通性,从拓扑结构层面建立脑血管结构约束.在TubeTK数据集上的实验结果表明,与4种注意力网络相比,所提方法的Dice相似系数提升4.58%~6.86%,交并比提升5.07%~7.47%,中心线Dice提升3.26%~5.40%.

基于QoS多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型

为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题,优化服务推荐效果,提出一个基于服务质量(Quality of Service,QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先,考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价,兼顾数值、比值、自然语言、打星等多种异质评价形式,并利用基于情感词典的情感分析等方法对异质评价进行客观衡量,构建了包含服务时间(t)、成本(c)、可用性(av)、可维护性(ma)、可信任性(tru)和满意度(sat)六大QoS指标的多方异质评价体系;其次,构建了考虑供需双方匹配要求的双约束服务推荐模型,对多目标优选问题进行求解并对优选服务进行综合评价,最终得到融合客观优选与主观偏好的服务推荐列表。最后,以在云平台发布的一款小型遥控汽车加工服务为例,验证了所提模型的合理性与有效性。

“双碳”约束下煤炭企业公司管理与高质量发展

“双碳”背景的约束下给煤炭行业发展带来新的挑战,也对煤炭企业发展提出了新要求。煤炭企业如何在“双碳”约束下高效清洁发展已成为现阶段煤炭行业发展的重要课题。从煤炭企业碳排放治理和煤炭企业转型高质量发展进行研究,系统介绍了煤炭企业的碳排放治理情况,分析了在“双碳”背景下煤炭企业发展所面对的问题,从而提出了“双碳”约束下煤炭企业高质量发展的新路径,为实现煤炭企业高质量发展提供新的发展思路和建议。

双屈服点屈曲约束支撑-钢框架结构抗震性能研究

针对传统钢框架-屈曲约束支撑结构的薄弱层控制难题,本研究提出了一种面向结构最大层间变形控制和薄弱层控制双重需求的并联式双屈服点屈曲约束支撑。相比于已有双屈服点屈曲约束支撑,具有刚度和耗能能力利用率高的优点。基于某钢框架-支撑原型结构,设计了2个传统屈曲约束支撑案例和3个新型双屈服点屈曲约束支撑案例,通过对比各案例的关键地震响应,明确了新型支撑的结构最大变形控制效果和薄弱层控制效果。结果表明:罕遇地震作用下,相比于屈曲约束支撑,新型支撑的最大层间位移角峰值可降低6.2%~21.6%;表征薄弱层损伤集中程度的层间位移角集中系数分别由1.54和1.51最低降至1.29,绝大部分楼层具有了相近的位移角,且小于屈曲约束支撑结构,表明新型支撑引导了薄弱层的迁移,显著减轻了结构变形损伤集中问题。本研究的相关成果可为钢框架-支撑结构的地震响应控制提供参考。

双资源约束下的船舶管件柔性生产车间调度优化

针对船舶管件柔性车间的复杂制造环境,建立以完工时间为主要优化目标、以设备资源和辅助资源为约束条件的双资源约束柔性生产车间调度问题模型,设计一种改进布谷鸟算法对其进行求解。针对问题特征及复杂性,在布谷鸟算法核心框架不变的基础上,提出一种莱维飞行自适应步长因子;同时,设计基于2种局部搜索的巢寄生策略,并引入模拟退火算法,以解决工序维、设备维和资源维的调度优化问题。将该算法应用于企业实际生产模型,结果表明:改进算法能有效避免设备资源冲突,具备较好的综合调度特性。

双约束二阶锥变分不等式的最优性条件分析

为研究双约束二阶锥变分不等式问题的最优性条件,通过对原始问题进行等价转换后,借助所得出的广义鞍点问题,建立极小极大问题模型,将其等价为变分不等式组问题,得到该变分不等式组对应的karush-kuhn-tucker(简记为KKT)条件。进一步应用Lagrange对偶理论推导出所研究的双约束二阶锥变分不等式问题的一阶必要性条件。基于约束集合的切锥、二阶切集公式及对偶理论,可以推导出双约束二阶锥变分不等式问题的二阶充分性条件。双约束二阶锥变分不等式问题的最优性条件分析对该问题解的存在性及收敛性研究给出了理论支持。

基于双趋势约束二分法测井环境校正的研究与应用

准噶尔盆地阜东斜坡区侏罗系石树沟群发育规模河道砂体,具有断裂和砂体共同控藏特征,但由于砂岩和泥岩均受井眼垮塌等因素影响,导致测井曲线严重失真,常规曲线校正方法难以实现砂泥岩的准确回归,直接影响砂体落实及油气检测精度。通过区内综合对比分析,在明确砂岩低阻抗、泥岩高阻抗特征的基础上,首先应用井眼扩径率对密度的影响,实现砂泥岩整体背景趋势校正;其次选择与砂岩对应良好的核磁总孔对砂岩趋势进行控制,保证砂岩、泥岩相对关系合理,并通过叠合密度振幅变化细节,最终实现测井曲线的精细校正。创新形成基于双趋势约束的“二分法”测井环境校正方法,有效提高测井曲线质量,为研究区储层预测、油气检测等提供可靠数据。该方法的应用较好地解决阜东地区多年来河道砂体预测不准的地质难题,并指导后期井位部署工作。

“双碳”目标约束下企业CO_(2)协同减排路径研究

由于企业CO_(2)的大量排放,对环境造成了不可逆转的破坏,为此,在“双碳”目标的约束下,针对企业提出一种CO_(2)协同减排路径研究方案。采用核算指南和温室气体核算体系,确定制浆造纸联合工厂的核算边界,核算其CO_(2)排放量;通过分析企业CO_(2)排放量的影响因素,确定其与能源消耗间的关系,能耗增加势必是会引起CO_(2)排放量的增长;给出三点CO_(2)协同减排路径方案,从技术水平、管理水平和绿色创新能力三方面共同实现企业CO_(2)的减污降排。通过展开实验测试,结果表明,应用所提方法后,企业的能源利用率、化石燃料燃烧率均得到显著提升,CO_(2)排放量得以控制,企业每年支付能源的费用有所减少。

“双碳”约束下组团式山地城市低碳交通发展路径研究

多核心组团状分布的组团式山地城市组团间、组团内出行特征差异明显,研究组团式山地城市减碳交通发展路径,对促进组团式山地城市生态文明建设具有重要意义。以贵阳市为例,文章对组团式山地城市低碳交通发展影响因素和面临的问题进行了分析,综合考虑其形态特征、路网特征、出行特征和交通特征,从城市规划、交通规划和政策设计等层面设计了组团式山地城市低碳交通发展路径。

双资源约束作业车间调度算法研究

针对存在差异性工人的双资源约束作业车间调度问题,提出一种混合蚁群算法进行求解。该算法借鉴禁忌搜索思想,基于工艺约束为每只蚂蚁建立候选解空间,通过压缩蚂蚁搜索空间提高解搜索效率;引入各种启发式资源选配策略,在蚂蚁寻径过程中渐进地为各工序配置最优的设备、工人双资源组合;以模拟退火算法作为局部搜索机制,对每次迭代的最优解进行退火优化,增强算法全局收敛能力。证明了该混合算法的搜索过程是一个有限非齐次不可约马尔科夫链后,基于马尔科夫链知识对其全局收敛性进行理论分析。最后采用仿真试验及统计分析方法确定最优的参数组合和资源选配策略,通过该混合蚁群算法与其他算法对随机算例运算结果的对比分析,表明所提算法搜索性能较强且鲁棒性较优。

基于自适应参数混合蚁群算法的双资源约束作业车间调度

文章针对以生产成本最小为目标,考虑差异性工人的双资源约束作业车间调度问题,提出参数按算法迭代结果自适应调整,基于蚂蚁流量自适应控制路径选择的混合蚁群算法,在算法前期扩大解搜索空间,后期加快算法收敛,实现算法性能的分阶段性能优化。通过对仿真实验结果的分析,该混合蚁群算法能有效求解双资源约束车间调度问题,且能够在保证得到较优调度结果的同时,具备优秀的收敛性能。

改进的双约束稳健Capon波束形成算法

传统双约束稳健Capon波束形成算法采用牛顿迭代法求解最优加载量,存在计算精度低且运算量大的问题。该文提出一种改进的双约束稳健Capon波束形成(DCRCB)算法,该算法对信号协方差矩阵进行重构,基于期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优,将重构后的干扰加噪声协方差矩阵投影到噪声子空间,得到基于噪声子空间的双约束算法模型。该算法中通过模约束的辅助约束作用,将改进的双约束算法模型转化为单约束问题,最终解得最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明改进算法能通过调整主瓣宽度优化波束旁瓣,有效提高了抗矢量偏差的鲁棒性,同时降低了运算量。

求解扩展双资源约束作业车间调度的分支种群遗传算法

根据扩展双资源约束作业车间调度问题的特点,构造了一种混合遗传算法进行求解:以分支种群为载体继承遗传进化经验,利用精英进化算子、基于扇形分割的轮盘赌选择算子及邻域搜索等机制,进一步优化了算法性能。通过分析策略对比仿真、算法性能对比仿真等实验,结果表明上述各种优化机制可行,且对于算法运算效率与寻优性能的优化效果均有良好表现。