基于PMADS与共轭优化法的单元上下料口布局与AGV配置联合优化

在具有有限能力物料储运系统的单元流水式车间中,针对单元上料与下料(P/D)口位置布局与物料搬运AGV数量配置的联合优化问题,建立了以最小化平均运输总成本和AGV配置成本为目标的单元P/D口布局与AGV配置联合优化模型。由于P/D口布局与AGV配置具有不同的优化特点,为了提高算法效率和结果的质量,提出一种嵌入共轭优化法和粒子群优化的网格自适应直接搜索算法(PMADS),在优化过程中分别对新解的P/D口布局及对应的AGV配置进行再优化。将所提算法与其他对比算法应用于某精密制造企业新工厂规划项目,结果显示PMADS算法在性能和求解质量上均优于其他算法,有效解决了单元流水式车间单元P/D口布局与AGV配置的联合优化问题。结果验证了所提算法在求解车间单元P/D口布局与AGV配置问题上的有效性、高效性及实用价值,所提共轭优化法加强了算法搜索的方向性,提高了算法效率和解的质量。

基于网格自适应直接搜索和仿真的串行供应链控制策略优化

针对存在多类随机需求及允许订单拆分的多级串行供应链系统,对包括生产策略和配给策略的控制策略进行研究,建立了基于(R,T)库存策略的控制策略优化模型。鉴于求解的复杂性,提出一种基于网格自适应直接搜索与仿真的集成求解方法。集成求解方法中,利用Arena构建的串行供应链系统进行离散事件仿真并返回系统绩效指标;使用MATLAB实现的网络自适应直接搜索,对控制策略优化模型进行优化求解。实验结果表明,与遗传算法相比,所提集成求解方法能有效优化串行供应链系统的控制策略、降低平均总成本,从而验证了该方法的有效性。

基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法

针对网格自适应直接搜索算法寻优效率低和收敛速度慢的问题,提出了一种基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法。基于正交三角分解,提出一种产生探测方向集的算法,用于构建搜索步目标函数的二次模型函数和约束函数的线性模型函数。运用泰勒展开式、秩一校正及线性回归的思想,并改变部分参数解决子问题,得到局部最优解。在探测步中,以试验点为中心按照新的探测方向集进行局部搜索,在理论上证明了新算法的收敛性。通过对不同维数的测试函数分析可知,与原始的网格自适应直接搜索算法相比,该算法的迭代次数明显减少。

基于网格自适应直接搜索的随机库存决策模型

针对不确定市场需求和订货提前期不定条件下库存决策问题,构建了随机库存决策模型,并提出一种基于网格自适应直接搜索的求解方法。根据本文案例研究和仿真实验结果显示,该决策模型仿真求解结果具有稳健性且能够提高系统绩效,从而验证了模型有效性。

基于ACNS-MADS的上下料口布局与配置联合优化

针对单元流水式车间内单元上料与下料口(P/D口)的位置布局和容量配置的联合优化问题,以最小化总运输成本(包括拥堵成本)和最小化配置成本为目标,建立含有产出率和生产周期约束的优化模型。针对相邻工序P/D口之间的容量平衡以及P/D口位置与容量协同优化的问题特征,提出一种嵌入自适应协同邻域搜索算法的网格自适应直接搜索算法(ACNS-MADS),其中,ACNS算法用于再优化新解的P/D口位置布局与容量配置方案。实验结果表明,与其他对比算法相比,ACNS-MADS算法获得的总运输成本和P/D口配置成本分别减少2.99%和5.64%,算法时间减少17.95%以上。这验证了所提算法求解P/D口布局与配置联合优化问题是有效且高效的,具有实用价值。

基于GA-MADS混合算法的既有铁路平面线形自动重构

研究目的:既有铁路平面线形重构是铁路养护维修与增改建设计的重要基础,重构结果对列车运行安全、养护改建工程量将产生重要影响。既有方法通常先识别确定交点坐标,再逐交点优化半径缓长,属局部重构,难以实现全局优化;同时对约束的处理还不全面,重构的线形需要经过大量人工调整方可应用。对此,本文提出一种遗传算法混合网格自适应直接搜索(GA-MADS)的既有线路平面重构方法,实现线路平面整体自动优化重构。研究结论:(1)在遗传算法中融入MADS,有效克服了遗传算法在优化中随机性大、早熟收敛的缺点,实现平面线形整体重构;(2)各类约束在优化过程中被自动处理,无需人工后续调整;(3)研究成果已在各大铁路设计院6 000余公里的既有线增改建设计中成功应用,结果表明该方法可以自动产生满足工程约束的优化重构线形,大幅提高效率和质量。

约束优化模式搜索法研究进展

实际工程应用中的优化问题通常包含复杂的约束条件,其目标函数可能是非线性、非连续、不可微甚至随机函数;而约束函数可能是线性、非线性、离散变量集,甚至黑盒函数(例如,由程序代码生成的值集合);约束变量也可能是包含连续、离散或分类值的混合变量.这些复杂的情况,使得没有任何导数/梯度信息可供利用,因此无法利用现有的凸优化技术求解.文中研究如何利用模式搜索法对常见的混合变量约束优化模型进行求解.首先对直接搜索法的发展历史进行概述;特别地,给出模式搜索法统一的数学描述和收敛性分析.对约束条件从无约束(一般模式搜索)到线性约束(广义模式搜索GPS)、非线性约束(GPS过滤法)和混合约束(广义混合变量规划GMVP)的推广以及在边界约束条件下,算法搜索方向从有限集向紧致集的扩展(网格自适应直接搜索MADS),进行了全面分析;在此基础上对该领域尚存在的问题及进一步的研究方向进行了总结.

考虑碳交易机制的海港综合能源系统电-热混合储能优化配置

随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益.

频率捷变雷达跟踪海面低空目标的频点自适应优化技术

针对雷达跟踪海面低仰角目标产生多径效应引起的仰角测量误差问题,本文建立了海面多径反射和频率捷变下低角误差测量模型,提出了一种基于频率捷变自适应优化的改善低角测量误差方法。该方法通过宽带频率捷变去除目标信号与多径反射信号的相关性,利用网格自适应直接搜索算法(Mesh Adaptive Direct Search Algorithms,MADS)优化频点技术,根据不同距离、不同高度和不同海情产生多径效应的大小自动选择频点改善误差,形成了雷达自适应频率捷变对抗海面低空目标多径的方法。仿真结果表明,该方法能根据不同情况自动选择低误差频点,控制每一个距离的低角测量误差在±2 mrad内,基于网格自适应直接搜索的频点优化算法也大大提高了频点选择速度,减少了迭代次数,表明了该优化算法的有效性。

间隔和幅相联合优化的密集假目标干扰算法

针对典型密集假目标干扰排列形式简单、易于识别等问题,在设置密集假目标区域和稀疏假目标区域的基础上,设计了间隔和幅相联合优化的密集假目标(Interval-Phase-Amplitude Optimization Dense False Target,IPAO-DFT)干扰模型。提出了基于网格自适应直接搜索算法(Mesh Adaptive Direct Search Algorithms,MADS)的密集假目标干扰波形优化算法。以恒虚警率(Constant False-Alarm Rate,CFAR)检测门限均值和峰值功率作为目标函数和约束条件,形成了多参数、多约束的混合整数优化密集假目标干扰模型。仿真表明,与相同峰值功率的密集假目标干扰相比,基于MADS算法的IPAO-DFT干扰模型使CFAR检测门限均值提高了3 dB以上。

计及电池寿命和经济运行的微电网储能容量优化

针对微电网系统中储能容量优化配置问题,为保证规划储能容量对于系统未来运行具有更好的适应能力,在规划阶段详细考虑了含储能微电网的经济优化运行,并量化评估了运行中的储能寿命损耗,提出了一种同时计及系统经济运行和电池寿命的微电网储能容量双层优化模型,针对模型中运行变量与规划变量混合,且求解时微电网期望运行成本与储能容量呈现出难以解析的"黑箱"特性,提出了一种网格自适应直接搜索算法与改进粒子群算法相结合的两阶段模型迭代求解策略,通过多种场景的对比分析,结果表明:所提出的储能容量优化配置方案在保障系统运行经济性的同时,有效避免了储能的深度充放电,延长了储能使用寿命,具有更好的整体经济效益;两阶段求解方法也有效降低了模型的计算规模和求解难度,计算效率更高。仿真结果证明了模型和求解方法的有效性,可为微电网系统储能容量的配置提供一定的参考。

考虑电池寿命和运行控制策略影响的风电场储能容量优化配置

为了满足电网对风电场功率变化率的要求,提出了一种改进的风电场储能容量优化配置方法。该方法计及电池使用寿命以及由此带来的电池更换成本,能够更加精确地反映风电场寿命周期内的储能系统经济性。以风电场寿命周期内储能系统初始购置及更换总成本最低为优化目标,建立了储能容量优化配置模型;将电池寿命和运行控制策略纳入优化模型;并将计及风储联合长期运行的优化模型视为黑盒函数,采用网格自适应直接搜索算法对该黑盒函数进行搜索求解,得到满足风电并网相关技术规定的最佳配置容量。在算例分析中采用实际风电场1 a发电数据进行仿真计算,对比了改进前后优化方法对优化结果的影响,采用改进后的优化方法,风电场寿命周期内储能投资总成本可以降低15%~20%,验证了所提模型及其求解方法的有效性。

计及充电负荷不确定性的充电站储能鲁棒优化配置方法

针对充电站充电负荷的波动性和不确定性特点,提出了计及充电负荷不确定性的充电站储能鲁棒优化配置方法。首先,建立了多面体不确定集描述电动汽车充电负荷的波动性与不确定性。随后,建立了储能系统容量优化配置模型,同时,在优化配置模型中利用储能电池可变寿命模型,实现多约束条件下的储能系统综合成本最小化,使得充电站可以在增加较少综合成本的情况下应对负荷的随机波动。最后,基于鲁棒优化理论实现不确定模型从随机参数到确定性参数模型的转换,结合网格自适应直接搜索算法得到储能系统最佳配置参数。算例通过与确定性算法的对比,验证了所提方法的可行性。

考虑机器故障的串行生产系统控制策略优化

针对多级串行生产系统,考虑存在机器故障和随机需求,对生产及雇佣的控制策略进行研究。以最小平均总成本为目标,建立基于(Q,r)库存策略的优化模型;鉴于求解复杂性,提出一种改进的网格自适应直接搜索算法(MADS-GA),为避免陷入局部最优和提高收敛速度,算法中加入了停滞阻止策略;对研究实例进行求解,并与已有算法比较。结果表明,所提出的算法收敛速度和寻优能力更优,能有效优化串行生产系统的控制策略,降低平均总成本。