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 ;

基于机会约束规划模型的应急物资库存与运输一体化问题研究

应急物资库存与运输问题是应急管理领域中2个重要研究方向,针对受灾点对应急物资需求的不确定性,将应急物资库存和运输2个环节相结合,采用机会约束规划模型的思想,建立应急物资库存与运输优化模型,采用遗传算法对模型进行求解,并通过具体算例说明模型的有效性,进而给出1个应急物资库存周期内,应急物资储备中心最佳订货量及应急物资运输车辆的最佳配送路径,从而保证整个系统运行费用最小。

基于机会约束规划模型的灌溉管网不确定优化研究

【目的】弥补管网优化设计确定性模型虽然简化了计算,但忽略了一些不确定参数对优化结果影响的不足。【方法】将管段设计流量、节点最小工作水头和管道粗糙系数等参数作为随机变量,分别建立了基于随机模拟技术的重力和泵站加压两种输配水系统的机会约束规划模型;在随机模拟技术基础上,用列队竞争算法对该模型进行求解。【结果】工程实例验证表明,不确定参数对优化结果有显著影响,随着不确定参数变化范围的增加,系统的泵站扬程和投资费用也随之增加。【结论】研究建立的优化方法与工程实际情况更接近,弥补了确定性规划模型的不足。

不确定机会约束规划模型及在TPTCL中的应用

基于不确定规划理论以及不确定规划模型,研究目标函数在一定置信水平下取得最值的一类不确定机会约束规划模型,给出求解不确定机会约束规划模型的算法。并研究了运输能力限制下的运输问题(TPTCL)的不确定机会约束规划模型,通过对不确定环境下TPTCL进行分析、建立其不确定机会约束规划模型和数值求解,说明该模型和算法的合理性和有效性。

基于资金约束规划模型的分布式电池储能系统协同规划策略

分布式电池储能系统在能量密度方面具有功率快速吞吐、灵活运行等较大优势,已被大量配置于电力系统中,是当前解决光伏并网和消纳的有效手段之一。针对当前储能成本高、收益模型不清晰等问题,提出一种基于资金约束规划模型的分布式电池储能系统协同规划策略,用于在配电网中优化分布式电池储能系统的配置和选址,提高可再生能源在配电网系统中的渗透率,提高其经济性能,并为电力市场提供辅助服务。所提模型将分布式电池储能系统在电网市场机制中的调节、下调和备用等辅助服务表示为利润最大化的混合整数线性规划问题,在支持不平衡配电网运行的同时,最大化参与辅助服务市场的总利润。仿真结果和灵敏度分析验证了所提规划模型的经济性,并验证了线性化非平衡配电网模型的准确性。

一类网络扩张的机会约束模型与算法

在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,而使网络瓶颈扩张的费用最小.带有随机单位扩张费用的网络瓶颈容量扩张问题,可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式.将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值案例.

随机型网络瓶颈容量扩张的机会约束模型与智能算法

文章研究的问题为,在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,以至于网络瓶颈扩张的费用最小。本文假定每一条边的单位扩张费用wi是一个随机变量,服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式。随后,本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法。最后,给出数值案例。

一种多约束条件下基于XGBoost的业务动态路径规划方法

针对多业务的动态路径规划问题,提出综合考虑用户级别、业务种类、任务属性、QoS要求、网络资源状况等多条件,抽象表示为多要素,建立规划约束模型,同时在约束图中标识上述要素,获取实时网络资源情况,根据实时网络资源和拓扑视图信息,基于XGBoost进行最优节点的训练和选择,在更新后的拓扑上计算最优规划路径,在多个约束条件下达到最优规划,在资源最大化利用的前提下满足用户和业务的QoS要求,最后以实例进行仿真验证。提出了一种满足多约束条件的按需业务动态规划方法,设计了一种求解该问题的启发式算法。

不确定性下C2组织结构的“任务—平台”关系设计模型及算法

针对经典"任务—平台"关系设计(task-platform relation design,TPRD)中忽视了指挥控制(com-mand and control,C2)组织所处战场环境不确定性的不足,研究了更符合作战实际的不确定性下C2组织结构的"任务—平台"关系设计(task-platform relation design under uncertainty,TPRDU)问题。考虑了使命成功不确定性、使命执行时间不确定性和平台的能力损耗不确定性,建立了以使命成功概率(mission success probability,MSP)最大为目标的机会约束规划模型。设计了用于求解该模型的分散搜索(scatter search,SS)算法,该算法在生成新解时采用平台冗余设计(platform redundancy design,PRD)策略。最后的计算实验表明了TPRDU问题的实际意义和分散搜索算法的有效性,并验证了PRD策略对MSP的提高作用。

不同风险偏好下虚拟企业风险规划研究

针对虚拟企业风险规划问题,在分析其各种风险具有随机性的特点的基础上,运用随机规划理论,分别建立风险规划的期望值模型和机会约束规划模型来描述决策者在不同风险偏好下的决策行为。针对所建立的模型,分别设计了基于蒙特卡罗模拟的粒子群优化算法、遗传算法和蚁群算法对其进行求解。仿真分析表明期望值模型较好地描述了风险中性决策者的决策行为,机会约束规划模型随着其偏好系数取值的不同描述了不同风险偏好(风险厌恶、风险中性、风险爱好)决策者的决策行为。通过对三种算法仿真结果的比较分析,表明基于蒙特卡罗模拟的粒子群优化算法在寻优能力、稳定性和收敛速度等方面优于其余两种算法,是解决此类风险规划问题的有效手段。

随机仓库布局问题模型与算法研究

通过讨论随机条件下仓库布局问题,建立了随机仓库布局问题机会约束规划模型,并设计出基于随机模拟的禁忌搜索算法求解模型,最后利用算例来验证算法的有效性。

道路养护中的带随机时间变量的弧路径规划问题

研究高速路网日常维护中的养护车辆路径优化问题,考虑车辆养护服务时间和移动时间的不确定性,通过科学的规划手段和精确有效的决策方法,可以减少以前依赖人工决策导致的资源浪费。将问题定义为一个带随机时间变量的限容量弧路径规划问题,分别使用机会约束规划模型和带修正的随机规划模型进行描述。针对问题的随机性,提出自适应大规模邻域搜索算法,在优化过程中根据各个删除策略和插入策略对解的表现对其进行评分,根据轮盘赌原则自适应地选择删除策略和插入策略。与分支切割算法进行比较,解的差距只有1.45%~3.15%,但计算时间有显著提升,证明了自适应大规模邻域搜索算法的有效性,能够适用于中大规模问题。通过真实路网算例,显示了带修正的随机规划模型在特定情况下相对于机会约束规划模型的优越性。还对置信水平α和变异系数CV这2个重要变量进行了敏感性分析,显示了其对解的影响程度。

模糊车辆路径问题模型及算法研究

分析模糊需求信息条件下车辆路径问题,考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性,运用模糊数学的可能性理论建立以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型,并将模糊模拟、神经元网络和遗传算法结合在一起,设计出混合智能算法对该问题进行求解。通过实例说明算法的有效性。

废弃矿山资源与开发模式探究

废弃矿山中可能包含未开采的矿产资源,这些资源可重新开采或通过现代技术进行提取。废弃矿山通常伴随着地表和地下水污染,高效的开发模式可修复这些环境问题,减少水和土壤的污染,改善生态系统。基于废弃矿山二次开发模式与现状,构建废弃矿山资源开发约束规划模型,通过对决策指标变量范围施加限定条件,寻找最佳解决方案,为废弃矿山选取二次开发模式提供帮助。

太阳能小屋设计的数学模型

针对2012年全国大学生数模竞赛B题"太阳能小屋的设计"中提出的问题,建立多个约束规划模型进行求解,求出了最优电池铺设方案、最优倾角、最优朝向角和小屋的最优尺寸设计.

城市道路交叉口转弯比例反算模型的一般解法

从转弯比例一般方程组入手,提出了用于反算交叉口转弯比例的约束非线性规划模型;采用矩阵描述模型,简便地利用Matlab优化工具箱完成对模型的求解,从而建立了对该转弯比例反演模型的一般解法.通过算例分析,证明该算法得到的转弯比例与实测值有较好的吻合.

含缺陷产品的模糊报童模型研究

建立了具有缺陷产品和库存能力约束模糊报童问题的期望值模型(EVM)、机会约束规划模型(CCP)和相关机会规划模型(DCP)。借助可信性测度理论,推导了EVM模型的期望利润函数及其性质,并利用有限维变分不等式获得了该模型最优订购策略;结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了求解CCP和DCP模型的混合智能算法,并引入了神经元网络以加速计算;通过数值算例验证了算法的有效性,并对缺陷率、置信水平、目标利润以及需求的模糊性进行了灵敏度分析。计算结果表明:随产品缺陷率变大,产品最优订购量增加,利润减少;随着置信水平的降低,产品的最优订购量和最大利润将增加。当决策者的目标利润升高时,产品最优订购量增加,实现目标的风险亦增大;当需求的模糊性增大时,最大利润或实现目标利润的机会将降低。

基于混合集合规划的赛程问题建模研究

循环赛的比赛在各种体育赛事中非常常见,比如篮球赛,组球赛,但赛程的安排是一个NP-Hard难题,此文基于混合集合规划思想,运用自然约束语言,根据赛程问题的约束条件建立约束规划模型。通过对大西洋海岸联盟(ACC)篮球赛程安排问题的求解证明了此方法的有效性。

宿迁市自来水阶梯水价定价模型分析

对宿迁市宿城区自来水定价问题进行了分析研究,将自来水阶梯水量和阶梯水价设定为调整变量,综合考虑居民抱怨度和自来水公司收益,建立约束规划模型,求解得出更优的自来水阶梯定价。目前我国很多地区自来水公司都在亏损运转,不合理的提高水价会影响人民的生活,甚至会影响到社会的安定。

基于优化理论的网络部署与分配模型

文章对接入网中的网络部署优化问题进行研究,讨论了在指定情况下满足微波能量散射的阵列天线波束配置问题。针对微波问题一:以旁瓣电平最小为目标函数,合成功率及站点干扰为约束条件,构建以单元移项器配置为自变量的非线性约束整数规划模型。通过遗传算法求解得到波束配置列表,合成波束的最小旁瓣电平为14.6762dBm。针对微波问题二:自行定义凹坑偏差系数,并以最小波束个数、最小偏差系数为目标函数,区域平均功率达到35dBm为约束条件建立多目标规划模型,转化为单目标规划并通过遗传算法得到最优波束配置列表,波束合成前后的空间幅度分布图像显示阵列天线的空间扫描效果较好。