基于直觉模糊联盟合作博弈的我国主要流域水资源优化配置研究

我国水资源地区分布不均,呈现南多北少的特点。随着人口增长和社会经济的不断发展,水资源需求量日益增加。为了提高水资源的综合利用效率,在完成水资源初始配置后迫切需要开展水资源跨区调配实现二次优化配置。如何选择水资源调配合作对象,如何兼顾公平与效率,如何共享合作收益,成为水资源再配置需要解决的核心问题。本文提出将直觉模糊联盟合作博弈运用到水资源优化配置问题中,通过构建基于清晰联盟合作博弈和模糊联盟合作博弈的水资源优化配置模型及合作收益函数,运用直觉模糊集、区间Choquet积分、连续有序加权平均算子等方法,推导出基于直觉模糊联盟合作博弈的水资源优化配置模型及合作收益函数,运用直觉模糊Shapley值求解最优解。选取我国南方地区的长江流域和北方地区的黄河、海河和淮河流域等水资源一级区作为研究对象,选择工业用水作为调配用水,将工业用水收益率高低作为水资源配置“优先原则”,比较分析三种不同的模型下我国主要流域水资源调配的合作对象及合作收益分配方式。结果表明:①各地区参与水资源二次配置,都能取得相较于不合作更好的合作收益;②参与直觉模糊合作联盟获得的收益全部都高于参与模糊合作联盟获得的收益;③在直觉模糊合作联盟中,不应盲目追求联盟的规模,应根据地区自身实际情况决定。以上研究结果表明,直觉模糊联盟合作博弈方法为解决跨区域流域水资源配置提供了一种新的解决方案,这将为我国主要流域开展跨区域水资源调配,优化水资源配置提供科学决策依据。

《水资源优化配置理论及应用案例》指导下计算机技术在水资源优化配置中的应用

水资源是人类生存发展的重要资源,对人类生命健康、生产生活都具有重要作用。随着人类对水资源开发的不断深入,如何更好地分配、利用水资源已成为社会发展的主题,于是人们将计算机技术引入水资源的监测与优化配置过程中,利用算法构建水资源优化配置模型与系统。《水资源优化配置理论及应用案例》系统阐述构建水资源优化配置模型以及求解的具体方法,为相关从业人员与科研人员提供参考。该书前言部分简单介绍水资源优化配置这一课题研究的背景、现状、意义和研究内容。

机场安检排队系统资源优化配置

机场安检作为航班离港的重要环节,降低安检区运营成本和减少旅客等待时间是非常必要的。针对安检排队系统中的瓶颈问题,提出优化布局的思想,并利用安检排队系统中现有的资源,根据资源优化思想,以深圳宝安国际机场为例,建立安检排队系统双目标优化模型。通过NSGA-Ⅱ算法,获得资源配置方案的Pareto最优解集,然后使用逼近理想解排序法(technique for order preferency by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对Pareto最优解集进行排序,得出综合效益最优的配置方案:Ⅰ级系统开放通道数为17个,Ⅱ级系统开放通道数为35个。结果表明,该研究方法消除了运营成本和等待时间量纲间的差异,为存在博弈的优化目标提供了解决思路。

基于《水资源优化配置理论及应用案例》探索计算机技术对水资源优化利用的辅助作用

我国水资源的显著特点是水资源短缺且分布不均,加上水污染问题日益突出,水资源的利用状况不容乐观,制约了社会经济的高质量发展。水资源的优化利用能有效增加水资源的利用效能,引入先进的计算机技术,并将其应用于水资源的优化配置和利用中,具有重要的现实意义。《水资源优化配置理论及应用案例》一书以水资源优化配置和解决区域性缺水问题为导向,用实际案例系统阐述水资源优化利用与管理的工作机理,为水资源优化配置提供了可靠依据。

面向高质量发展的缺水地区水资源优化配置模型及应用

科学合理的水资源配置方案是实现北方缺水地区高质量发展的重要基础。在系统梳理相关研究成果的基础上,分析北方缺水地区水资源特点和未来配置需求,提出面向高质量发展的北方缺水地区水资源优化配置模型框架。从目标函数、约束条件、参数设置、算法设计等方面开展系统建模,并从惯性权重与学习因子两个角度对传统粒子群算法进行改进和有效性检验。最后,将模型和算法应用于北方典型缺水城市阳泉市的水资源配置方案研究。结果表明:阳泉市工业和生活用水具有较大节水潜力,平定县是最大用水户;规划水平年节水情景显著提升了缺水地区的需水满足程度和水生态环境承载能力;构建的高质量发展目标和北方缺水地区关键约束的水资源优化配置模型具有可行性。

基于CPU-FPGA混合步长实时仿真的资源优化方法

随着大量的高频电力电子设备接入电网系统,基于CPU实时仿真器由于串行计算的原因难以实现更小步长的仿真计算,采用基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)与CPU混合步长仿真逐步成为研究热点。然而在含有大量分布式电源的电力系统中,FPGA的资源消耗成为了仿真规模的限制因素。针对这一问题,提出了一种适用于CPU-FPGA联合实时仿真的资源优化方案,搭建了电力系统暂态联合实时仿真平台。以双馈风电系统为例,将整个系统划分为CPU部分与FPGA部分,两部分之间以千兆以太网进行异步通信,在FPGA部分内使用优化后的仿真流程以此降低对硬件资源的占用率。最后,通过实时仿真结果与Simulink离线仿真和传统仿真模型进行比较,证明采取该方式能在保证仿真精度的前提下有效减少对FPGA资源的消耗。

区域资源优化在炼化企业集群中的应用研究

随着油价回调以及成品油需求逐步向好,企业炼油板块利润水平大幅提升;下游终端需求复苏缓慢,化工板块盈利持续承压。严峻的市场环境下,炼化协同优化、产销协同优化成为企业应对市场波动的重要手段。同时,随着新建产能的集中投放,行业竞争加剧,以区域为单位,整合区内资源,打造炼化企业集群,有利于现有产能保有市场竞争力。此外,区域资源优化能够将互供物料“优化真空区”变为创效增长点。文章介绍了区域资源优化的重要性和必要性,以及区域资源优化模型的建模思路。基于AspenPIMS软件,以某炼化企业集群为例,构建区域资源优化模型,并根据实际生产经营数据,开展优化方案测算及结果分析,证明区域资源优化方法的有效性,分析重点互供物料的创效空间,为炼化企业集群生产经营优化提供思路和方法。

面向低轨卫星多维资源优化的用户分配技术

低轨卫星通信技术能够为地面用户提供广覆盖、大容量、高可靠的服务,是未来网络的关键支撑技术之一。手机直连低轨卫星技术具有便携、低成本和用户规模大等优势,具有广阔的市场和应用前景,同时其对低轨卫星的服务资源也有了相应的需求。面向低轨卫星资源受限的场景,提出了一种综合考虑通信、感知、计算和存储的资源模型,并据此提出一种用户分配策略,仿真结果表明,该策略相比于其他3种方法,能够达到更高的资源利用率,服务更多手机用户,也为手机直连卫星技术的发展提供了理论支撑。

基于HHO的跨流域调水工程受水区水资源优化配置研究

跨流域调水工程是解决我国水资源时空分布不均和缓解水资源供需矛盾的重要措施。山东省黄水东调工程、引黄济青工程和胶东调水工程是缓解胶东地区潍坊、青岛、烟台、威海四市水资源紧缺问题的重要跨流域调水工程。为充分发挥调水工程社会和经济效益,在考虑受水区缺水量、工程输水能力及沿途分水口门设计流量等基础上,以受水区四市综合缺水率最小和调水工程经济效益最大为双目标,构建了胶东地区跨流域调水工程水资源优化配置模型,采用哈里斯鹰优化算法(HHO)求得现状水平年和规划水平年在50%、75%和95%频率时3种不同目标协调机制(以综合缺水率最小为主导、以调水工程经济效益最大为主导及两目标均衡)16个分水口门的调水方案。结果表明:(1)通过调水工程调引黄河水和长江水,使四市缺水量大幅减少;(2)当经济效益目标所占比重越大时,计量水价越高的分水口门供水量越大;(3)从三个调水工程利用程度来看,黄水东调工程利用程度最高,其次为引黄济青工程和胶东调水工程。本文为山东省胶东地区跨流域调水工程的水资源配置提供了决策支持。

智能反射面辅助无人机中继的资源优化算法

为了解决无线通信系统中基站和用户之间受复杂地形影响不能直接通信的问题,同时为了提高通信系统的传输速率,本文提出了一种基于智能反射面(IRS)辅助无人机(UAV)中继的资源优化算法。所提算法联合优化用户调度、无人机轨迹、IRS相移和基站发射功率,实现了通信系统中最大化用户最小平均吞吐量。涉及的用户最小平均吞吐量优化问题是一个难以求解的非凸优化问题,为了解决该非凸问题,通过块坐标下降法(BCD)将该问题转化为四个非凸子问题,并通过引入松弛变量、连续凸近似(SCA)等方法对子问题进行转换求解。通过仿真验证,本文所提算法能够有效提高用户最小平均吞吐量,并且具有良好的收敛性。

居民户用分布式光伏储能系统资源优化

合理规划分布式光伏与储能系统之间的资源配置关系可为电网提供长期、持续和稳定的电源支撑。基于居民户用分布式光伏储能系统,参考光伏发电的平准化度电成本模型,加入储能电池的度电成本函数,考虑电池充放电时电网的实时电价以及储能电池的充放电成本进行资源优化配置。结果表明:资源优化能够有效降低系统的使用成本;光伏发电和储能电池的加入能够明显提高微电网系统的独立性和稳定性,并大大增强了微电网系统抵抗恶劣天气和电网突发情况的能力。

江西省吉泰盆地水资源优化配置探析

吉泰盆地存在农业旱灾问题突出、水资源配置体系不健全、灌溉体系布局不完善等问题。分析了该区水资源状况及开发利用现状,提出了实现水资源优化配置的建议,即建设一个基本覆盖全域、功能健全、互联互通、丰枯互济、调控自如、保障有力的新灌区,推进灌区信息化建设,加强灌区管理。

高校体育教育资源优化与配置策略研究

随着高等教育体系的快速发展,高校体育教育资源的优化配置已成为提高教育质量的关键因素。本研究从高校体育教育资源的内涵和分类入手,分析了当前高校体育教育资源配置的社会需求,着重探讨了人力资源、环境资源、技术资源以及经济资源的优化策略。通过对不同类型资源的深入分析,提出了一系列优化配置的策略,旨在更有效地支持高校体育教育的发展,实现资源的最大化利用,本文强调了体育教育对于培养学生德智体美劳全面发展的重要性,以及提高教学质量和育人成效的必要性,为高校体育教育资源配置提供科学、系统的理论支持和实践指导,推动学校体育工作全面加强和改进。

基于云计算平台的0.4 kV低压带电作业任务调度与资源优化算法的研究

针对电力系统维护中低压带电作业的复杂性和高风险性,提出了一种综合考虑资源利用率和任务完成率的优化模型。该模型以最大化资源利用率和任务完成率为目标,通过引入烟花算法等优化算法,实现了任务的高效调度和资源的合理分配。结果表明,所提算法在提高作业效率的同时,能有效降低带电作业的安全风险,具有良好的实用性和可行性。

土地流转对农户多维相对贫困的影响及机制研究——基于生产资源优化配置视角

研究目的:探讨土地流转对农户多维相对贫困的因果影响、作用机制及异质性,为进一步深化农村土地制度改革、构建缓解农村相对贫困的长效机制提供实证依据和有益启示。研究方法:利用2010—2018年中国家庭追踪调查数据,构建了多维相对贫困评价指标体系,通过BP神经网络赋权模型和双界限法测度农户多维相对贫困状况,然后使用工具变量法探讨土地流转对农户多维相对贫困的影响及作用机制。研究结果:(1)土地流转显著减轻了农户的多维相对贫困状况,且土地流出对5个子维度的相对贫困均存在稳健的减贫作用,而土地流入的减贫效应主要集中于家庭可行能力、发展机会、社会保险3个维度。(2)土地流转主要通过优化农户的土地和劳动力资源配置实现多维度的减贫效应。(3)土地流转对西部地区和农业产值较低县域的农户,以及家庭劳动力年龄较低和土地价值较低的农户的减贫效应更为明显。研究结论:土地流转有助于提升相对贫困群体的内生动力,培育自我发展的长效机制,其福利效应可以缩小地区间和人群间差异。基于此,为实现共同富裕的发展目标,需要进一步建立健全统一的土地经营权流转市场,促进土地规范有序流转。

基于自适应聚合时间的半同步联邦资源优化算法

联邦学习是一种高效的分布式机器学习方法,其中多个设备使用自己的本地数据进行分布式模型训练,不需要交换本地数据,仅通过交换模型参数来构建共享的全局模型,从而保护用户的隐私。为了平衡模型性能和通信延迟,在半同步联邦学习场景下,使用权重参数建立了一个最小化模型性能和聚合时间的加权和的优化问题。优化变量包括进行全局模型更新的聚合时间、用户调度以及参与上传的用户的带宽和发射功率,通过使用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)将所提混合整数非线性规划(Mixed Integer Non-Linear Programming, MINLP)问题分解为两个子问题进行求解。仿真实验证明,所提算法能够以牺牲4%模型性能为代价,降低73%的聚合时间,显著提高了通信效率。

基于沥青产品性质预测的全局资源优化模型研究

全局资源优化模型通常采用线性规划模型搭配二次非线性模块的数学模型表征炼油厂加工流程,能解决全厂超多变量最优化问题。优化模型中的常减压模块通常采用线性收率并固定原油品种,以约束各加工线路。模型表达能力有限,对于渣油组分生成沥青产品的优化能力较差,测算方案难以准确执行,无法做到全局资源最优化计算。该研究提出了一种针对沥青生产的建模优化方式:使用沥青生产数据训练线性回归模型表征沥青产品关键指标性质,并集成到资源优化模型中,转化为二次非线性约束项,实现全局优化。研究结果能帮助企业更精准地测算最佳原油调合配方以生产合格沥青产品,并完善渣油组分效益比较测算方式。采用该建模优化方式对某炼油企业进行了测算,结果表明,采用该研究中的沥青调合建模方法能进一步优化企业的原油资源配置,保证沥青产品质量。

多光储微电网系统海量资源优化配置方法研究

多光储微电网在运行过程中,受接入新能源间歇性与波动性的影响较大。为提升其灵活性与适应力,设计一种多光储微电网系统海量资源优化配置方法。以系统成本最小化、多光储微电网系统利用率最大化以及多光储微电网系统优化配置为目标,构建多光储微电网系统海量资源优化配置的目标函数。对于构建的目标函数,制定其储能电池电量方面的约束条件、可靠性约束条件与负荷转移约束条件。通过回溯搜索算法求解目标函数,实现海量资源的优化配置。测试结果表明,该方法在考虑100%经济性、100%可靠性、70%可靠性的情况下,配置结果分别处于-150~220 kW、390~410 kW、270~320 kW之间,具有较平稳的配置结果,消耗的有功功率较低。

复杂约束条件下的无线资源优化:AI视角下的方法和洞察

针对无线资源优化问题中普遍存在的复杂约束条件,详细梳理了各种基于AI的优化方法。尽管现有基于AI的优化方法在各种功率分配和波束赋形设计问题上取得了巨大成功,但大多数方法考虑的问题都仅仅配备较为简单的约束条件(例如功率预算约束条件),这些约束条件可以通过简单的投影操作得到满足。然而,对于更为复杂的约束条件,例如非凸的服务质量约束条件,其优化变量和无线信道通常是耦合的,如何有效处理非凸耦合的约束条件仍然是一个较大挑战。针对复杂约束条件下的无线资源优化问题,将现有基于AI的优化方法分为三类:监督学习方法、惩罚学习方法和拉格朗日对偶方法,并对这三类方法的适用性和不足作了细致的分析。最后,提出了一种基于增广拉格朗日法的惩罚-对偶学习框架,通过交替训练两个独立的神经网络,分别用以推断原问题的解和相应的拉格朗日乘子。此外,将所提出的惩罚-对偶学习框架应用于两个典型的无线资源优化问题上,并通过仿真实验表明,所提出的惩罚-对偶学习框架在约束违反和计算时间方面,分别优于当前最先进的AI和传统优化方法。

基于BIM5D的施工阶段动态管理及资源优化研究

通过总结传统施工资源管理现状,分析了BIM技术在施工资源管理中的适用性,以某活动中心施工为例,研究基于BIM5D的施工阶段资源管理、成本管理、进度管理及资源和成本优化。结果表明:基于BIM5D技术进行建筑工程施工阶段动态管理,使资源配置、成本控制、进度安排可视化且相互适配,有效提高管理效率,为施工阶段精细化管理和优化提供理论依据和技术支持。