铁路空车调配问题的随机机会约束模型及遗传算法

提出一类特殊的随机机会约束模型来求解铁路空车调配问题。这类随机机会约束可转化为相应的确定性等价类,应用遗传算法求解。通过对实际空车调配问题的数值计算和分析,表明了不确定性优化模型和所设计遗传算法的有效性并在铁路运输中有广泛的应用前景。

基于随机机会约束规划的班轮联盟舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上,研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验了方法和模型的有效性与实用性.

基于模糊随机机会约束规划的输电可靠性裕度计算

提出了基于模糊随机机会约束规划的输电可靠性裕度的数学模型和混合智能算法。将影响输电可靠性的重要因素表述为随机变量或服从正态分布的事件,例如将发电机和线路运行状态视为服从二次型分布的离散型随机变量,将用户需求看成服从正态分布的随机事件。在不确定因素随机化的基础上,将输电可靠性裕度问题转化为等价的模糊随机优化问题,输电线路开断、发电机开断和负荷模型的等约束条件退化为随机函数、模糊函数。文中提出的求解该机会约束规划模型的混合智能算法,在IEEE30节点系统上进行了仿真计算,验证了该方法的正确性和可行性。

基于随机机会约束规划的最优电价决策

提出了一种配电市场初期进行最优电价决策的方法。根据负荷和实时电价随机性的特点,将两者构成随机向量,基于随机机会约束规划(CCP)建立了数学模型。以减小用户成本为目标,以配电公司利润保证为约束,同时考虑配电公司面临的市场中的风险。通过这个数学模型可以有效地确定最优零售电价,并可以使配电公司对实时市场的风险进行规避。算例分析了各个因素对零售电价的影响,并通过随机量不同形式的概率分布验证了模型的合理性。

随机机会约束的多式联运多目标优化

多式联运具有参与对象多、运作环节复杂等特点以及经济性、时效性上的要求。考虑在途时间和中转时间的随机性、交货时间窗以及不同运输方式的班期限制对多式联运的影响,将一般的多式联运路径优化模型扩展为随机机会约束规划模型。该模型以总期望成本与总期望时间为优化目标,引入货物在规定时间内交付的概率以直观反映运输服务水平。设计了蒙特卡洛模拟和改进的自适应NSGA-II相结合的混合启发式算法(MO-ANSGA-II)求解,通过具体算例验证了模型及算法的有效性。研究结果表明:班期限制和随机性因素会对运输方案的成本、时间、准时率产生影响,从而改变帕累托最优运输方案组;考虑多式联运中不确定性因素更加符合实际,研究可为制定并优化多式联运方案提供决策支持。

基于随机模拟与PSO算法相结合的随机机会约束规划算法

随机机会约束规划作为一类重要的随机规划,广泛存在于许多领域中。为了寻找更有效的求解随机机会约束规划的算法,通过采用随机模拟来逼近随机函数,并在微粒群算法PSO(Particle Swarm Optimization)中利用随机模拟实现估计适应值和检验解的可行性,从而给出了求解随机机会约束规划的新算法,最后,测试其性能并与遗传算法进行了比较,实例结果表明该算法的正确性和有效性。

求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用

为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。

客专大站到发线运用随机机会约束模型与算法研究

在考虑到发线运用过程中不确定性因素的基础上,研究旅客列车停站时间和接续时间随机变动情况下客专大站到发线运用优化问题,以提高车站作业效率和方便旅客乘降为优化目标,建立了到发线运用的随机机会约束规划模型。通过将模型中的随机机会约束转化为相应的确定性等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并设计了解决该问题的蚁群算法。算例表明该随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的到发线运用计划。

油田措施随机机会约束目标规划模型及算法

油田措施规划是一种提高油田措施增产效果的重要手段。引入随机机会约束目标规划理论,同时考虑措施增油量、措施增油成本等目标,建立了油田措施随机机会约束目标规划模型,并给出了融随机模拟、神经网络、遗传算法于一体的混合智能算法。最后给出一个实例来说明该模型与方法的有效性。

求解随机机会约束规划的混合智能算法

随机机会约束规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后在微粒群算法中利用神经网络计算适应值和实现检验解的可行性,从而提出了一种求解随机机会约束规划的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。

产品设计方案费效权衡的随机机会约束规划模型

针对产品设计方案费效权衡中由于未考虑生产过程中不确定性因素影响而导致的权衡结果易产生偏差的问题,提出将不确定优化理论引入产品设计方案费效权衡模型中。在对关键设计参数敏感性分析的基础上,将敏感性变量以及费用估算的偏差描述为随机变量,构建基于产品设计方案费效权衡的随机机会约束规划模型,并采用嵌入蒙特卡洛模拟的遗传算法求解,得到考虑不确定因素影响的最优产品设计方案。最后以混凝土泵车为实例,验证了模型的有效性。研究表明,采用费效权衡随机机会约束规划模型得到的产品设计方案,更能反映生产实际,可以最大程度保证不确定条件下产品设计决策目标的实现。

基于随机机会约束规划的内燃机车减排技术评价优化模型研究

利用不确定规划理论,提出基于随机机会约束规划的机车减排技术决策评价优化模型及其算法。模型的目标函数为期望运营成本最小,决策变量为减排技术种类及减排效率,约束条件为排放污染物致癌风险及对健康影响情况不超过一定概率等。将随机模拟和智能算法相结合,设计求解模型的双层混合智能算法,并利用此算法对算例进行求解,说明模型和算法的可行性和有效性。

带时间窗约束的集装箱空箱调运随机机会约束模型研究

集装箱空箱调运是集装箱运输中的重要环节。现实中集装箱需求和供给具有不确定性,需求方对集装箱运达时刻上有时间窗的约束。基于此,提出了基于运达时间约束的集装箱空箱随机机会模型。首先确定了空箱供给和需求的随机变量,然后构建了集装箱随机到达时间约束的满意度函数,最后分别将集装箱运输费用和到达时刻满意度作为优化目标,建立了集装箱空箱调运双目标随机机会约束模型,并设计了基于TOPSIS的限定参数区间搜索算法。算例表明,与供需确定的情况相比,所建立模型的集装箱空箱调运费用节省了6.2%,运达时刻满意度提高了16.5%,验证了模型的有效性。

油田措施配置的随机机会约束规划模型

以油田措施增产最大化为目标,兼顾成本、措施量等目标,建立了油田措施配置的随机机会约束规划模型,并给出了模型的混合智能算法。实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田措施配置提供了新的决策依据。

铁路旅客选择列车的随机机会约束目标规划模型

旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关.分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型.列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量.根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解.结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议.

基于随机机会约束模型的时差定位最优布站算法

针对无源定位站点部署研究存在的局限,从误差准则、截获准则和协同准则出发,建立了无源定位系统布站优化的随机机会约束模型。对三站定位问题进行了仿真,利用混合智能算法得到了不同情况下的最优布站策略。

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。

重载组合站列车组合方案随机机会规划模型及算法

重载铁路组合站在重载运输中扮演着至关重要的角色。通过分析重载组合站的组合作业特点,引入组合模式变量对重载组合站组合方案进行优化,在考虑组合规则、到发线数量、列车发车时间间隔调整以及组合作业时间的不确定性等约束的基础上,以重载列车在站停留时间和前方站分解时间最小为目标,构建非线性随机机会规划模型。将随机机会和非线性约束等价转换为线性确定约束,同时借鉴行生成算法的优化思想,分解复杂的到发线数量约束,运用商业求解器GUROBI求解。最后,以大秦线湖东站为案例进行分析,结果表明相比于实际生产中的经验方法,优化后的组合方案使总时间消耗降低7.5%,且更加均衡可靠,验证了模型与算法的可行性。

考虑碳税的热泵-冷热电三联供系统随机机会约束规划

冷热电三联供(combined cooling, heating and power,CCHP)系统和地源热泵(ground source heat pump,GSHP)技术共同为建筑楼宇供能,可以显著提高能源利用效率,缓解能源资源短缺的问题。针对碳税政策下,当能源需求随机时不同类型建筑楼宇CCHP-GSHP联供系统最优化运行问题,构建了联供系统的随机机会约束规划模型。以系统运行成本最小为目标,运用CPLEX求解该模型以获得最优化结果。以4种不同类型的建筑楼宇为例进行试验,分析可靠性水平和碳税的变化对最优化运行成本和碳排放量的影响,验证了所构建模型的有效性。

基于随机机会约束的铁路旅客列车车底套用优化模型

合理的铁路旅客列车车底套用可以减少车底在站的非生产停留时间,提高旅客列车车底的利用率.在不改变车底配属制的前提下,利用随机机会约束规划的方法,以旅客列车车底在站的接续时间、车底接续时的列车等级和车底运用等为约束条件,以始发终到旅客列车车底在站非生产停留时间最小为目标函数,建立基于随机机会约束的铁路旅客列车车底套用优化模型.以某四个大型客运站为例,利用遗传算法设计求解优化模型,验证模型和算法的有效性.结果表明:提出的车底套用模型及其优化算法,可缩短车底在站停留时间和车底需要数量,提高了铁路客运能力.