不确定环境下物流中心选址鲁棒优化模型及其算法

研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型.分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法.以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型.利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险.

危险品运输线路问题的鲁棒优化模型

危险品运输直接关系到人民安全和经济的健康发展。文章针对气象因素对道路选择的影响及决策者的风险偏好,提出了危险品运输线路选择的鲁棒优化模型;并实现了模型的线性化,降低了求解的难度。

面向协同调度的公交时刻表鲁棒优化模型

为实现公共交通网络协同调度,以网络内总换乘负效用最小为目标,构建了考虑公交车辆运行随机性的时刻表鲁棒优化模型.线路间换乘衔接关系、公交车辆首站计划发车时刻、站点间运行时间和站点处停靠时间为模型主要输入参数,用于求解各线路首站计划发车时刻最优偏移量.由于所建优化模型为非凸规划模型,设计了包含蒙特卡洛仿真方法的遗传算法以获取模型近似最优解.最后,基于算例验证了公交时刻表鲁棒优化模型与遗传算法的可行性.结果表明,与现有时刻表相比,优化后时刻表可减少约22%的总换乘负效用,能有效改善公交网络内换乘服务.此外,与枚举算法求解结果的对比分析验证了遗传算法可行且高效.

生态工业共生网络中的鲁棒优化模型

生态工业共生网络(EISN)的稳定可持续运行是生态工业园中各企业实现经济和环境利益最大化的基本保障。在考虑政府激励因素的情况下,建立一个以n个生产者企业和m个分解者企业为核心的EISN利润最大化问题的最优化模型。在此基础上,为更真实反映EISN的运行情况,考虑到分解者企业利用次级原材料的单位成本及次级原材料转化率的不确定性,构建了EISN利润最大化问题的离散鲁棒优化模型,提出了基于网络最小费用流的模型求解方法,证明了模型解的存在性,并给出了相应的案例。

具有ISO的生态工业共生网络的鲁棒优化模型

生态工业共生网络(EISN)的稳定可持续运行是生态工业园中各企业实现经济和环境利益最大化的基本保障。在考虑信息服务外包(ISO)和政府激励等情况下,建立一个以n个生产者企业和m个分解者企业为核心的EISN利润最大化问题的最优化模型。在此基础上,为更真实反映EISN的运行情况,分析了ISO中诸多风险因素对生产者企业和分解者企业各自交易成本不确定性的影响,构建了EISN利润最大化问题的鲁棒优化模型,提出了基于强对偶理论的求解方法,证明了最优化问题最优解的存在性,并通过相关案例分析进一步验证了鲁棒优化模型的有效性。

含风电和电动汽车的VPP现货市场投标鲁棒优化模型

当风力发电商(WPG)和电动汽车(EV)聚合商组成的虚拟电场(VPP)参与市场投标时,风电出力的不确定性、预测出力偏差以及市场价格的波动性,都是VPP在参与市场投标时需要考虑的因素。在计及上述因素的影响下,文中研究了由WPG和EV聚合商组成的VPP在日前市场和实时市场的联合竞价模型:假定VPP是价格的接受者,综合考虑日前和实时价格的不确定性,在日前市场中根据风电出力和市场价格的预测结果进行日前竞价,然后在实时市场上参与实时竞价。VPP不但可以通过EV充放电平抑WPG投标偏差,还可以根据价格信号进行充放电投标,实现削峰填谷。通过引入偏差考核机制,在日前和实时市场结束后进行统一结算。基于合作博弈理论,利用Shapley值法将总收益在WPG和EV之间根据各自的贡献进行合理分配。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性,结果表明VPP参与日前和实时市场可以增加收益,降低出力和价格不确定性带来的风险,为新能源参与现货市场的建设提供参考。

多品种燃油海运库存路径问题鲁棒优化模型与算法

针对需求不确定下的多品种燃油海运库存路径问题(Maritime Inventory Routing Problem,MIRP),提出非专用舱室和非固定停靠供应港的船舶配送策略,通过设置供货商保守系数给定条件下的累积航次多品种燃油不确定需求预算阈值,构建以供货商燃油库存与配送总成本最小化为目标的MIRP非线性鲁棒优化模型,并设计了改进混合自适应遗传算法求解模型。算例结果表明,非专用舱室和船舶非固定停靠配送能有效降低供货商燃油库存与配送总成本;供货商在各需求港关于各品种燃油的保守系数均存在某个不同的恰当值,当保守系数超过恰当值时,客户服务水平变化趋于平缓。研究结论可为供货商多品种燃油MIRP提供决策参考。

不确定需求下应急食品调度鲁棒优化模型

1.前言2020年,全球突发性公共卫生事件爆发。其中武汉应急食品的调度存在各种各样的不确定性因素。公共卫生事件出现期间,武汉进入紧急战役状态,超市库存不断减少,当地果蔬供应中断,因为这些原因导致我们无法获得食品需求量等数据,所以受影响区域的食品需求量是不能准确确定的。考虑到各种不确定性因素对应急食品调度优化模型的影响,我们来讨论在不确定需求下疫情应急食品调度鲁棒优化模型。通过构建模型,探究公共卫生事件中应急食品物资调度现状,通过建立疫情中食品应急调度模型,为实现满足受影响地区人民对应急食物的需求。

农业灌区资源优化中的区间阶段鲁棒优化模型分析

水资源是人类生存发展过程中必不可少的资源,随着经济的发展,水污染的问题越来越严重,导致缺水的问题更加突出。因此,提升水资源的利用率成为当前重要的问题。农业生产中用水量比较多,尤其是灌溉环节,为提升灌溉的水资源利用率,需要对灌区的水资源进行优化配置。

联网型中原农宅综合能源系统鲁棒优化调度

设计农村住宅综合能源系统与电网互动的优化调度方案是提高农宅节能效果及经济性的关键。针对综合能源系统规划中光伏出力及用能负荷等不确定性因素,建立了完善的电-冷-热综合能源系统模型框架,提出考虑需求响应的两阶段鲁棒优化方法。同时,考虑需求侧调控对能源优化调度的作用,根据实时电价以及相关激励措施,灵活调整用电需求,以达到优化与大电网购售电互动的目的。通过算例分析,分别得到日前、日内的具体调度方案。结果表明:优化调度后的农宅节能效果和成本节约均有显著提升。优化方案能够充分利用光伏发电,合理安排电力、冷热负荷,并根据实时电价进行灵活调整,实现农宅与电网的有效互动。

基于两阶段鲁棒优化的电力系统运行灵活性容量评估模型

具有强随机性和波动性的可再生能源大规模并网以及按时序产生的净负荷波动对电力系统运行灵活性提出了更高要求。为了定量评估电网的运行灵活性容量,提出了一种基于两阶段鲁棒优化方法的电力系统运行灵活性评估数学模型。第一阶段,假设可再生能源出力是确定的,以运行成本、弃风、切负荷最小化为目标函数;第二阶段,考虑可再生能源出力的不确定,对第一阶段的运行调度策略进行调整。针对不确定因素,构建一类可调的鲁棒集进行刻画。采用对偶理论和大M法(Big-M)对模型进行转化,使之成为具有可解析形式的优化模型。采用列和约束生成算法(CCG)对模型进行求解,在改进的IEEE RTS 24节点测试系统上进行数值模拟,验证评估方法的有效性。

基于鲁棒优化模型的排水管道疏浚污泥量测算

在调研武汉市排水管道日常疏浚污泥量的基础上,运用鲁棒优化理论建立模型,预测2025年武汉市日常疏浚污泥量将达到437036 m^(3)。根据鲁棒优化模型运行结果研究疏浚频次对疏浚污泥量的影响,得到较优疏浚频次为4次/年。分流制排水管道的疏浚污泥量明显少于合流制管道;不同用地功能对疏浚污泥量的影响程度为:商业区>文教区>居民区>综合服务区;此外,PVC管材的疏浚污泥量明显低于钢筋混凝土管,疏浚污泥量与管道管径呈正相关。

固废管理问题的区间模糊鲁棒优化模型

通过有效配置三个社区运往两个处理设备的固体废物量实例,模拟固体废弃物管理系统的实际状态和运行情况,建立一个可以充分反映系统复杂性、动态性及不确定性的区间模糊鲁棒优化模型。对目标函数引入权重系数把区间参数化为确定性参数,对约束条件先用水平截集把模糊参数化为区间参数,再用改进的区间可能度方法把含区间参数的约束转化成确定性等价类。最后用LINGO软件求解该模型,并分析了数值结果的合理性。

具有遗憾值约束的鲁棒物流集散点优化模型研究

本文在现状调研和发展需求分析的基础上,针对物流系统内部运输成本较大和商品流通效率较低的问题,应用具有遗憾值约束的不确定鲁棒优化模型,在已设置集散点的区域内进行该区域下物流集散点优化研究。研究结果显示,不确定鲁棒优化模型适用于物流集散点的高效率利用,可以给出合理的集散点设置的建议。

具有偏好图信息的动态格序群体决策问题的鲁棒优化

针对方案对之间关系的识别框架为H={>,‖,≥,≤,≈,<,φ},决策者在各时刻的偏好信息以动态偏好Hasse图的形式描述,且偏好图包含的方案可能不完整的动态群决策问题,提出了一种融合偏好冲突与相容测度的鲁棒优化分析方法。在偏好、偏好序列及偏好图等概念的基础上,对偏好序列间的关系进行了定义;定义了能反映决策者动态偏好的相容与冲突支持等决策函数;集结出各决策者在各时段的权重,基于格上偏好关系建立了融合相容测度的强鲁棒和弱鲁棒分析模型,通过求解模型确定鲁棒策略解空间,得到方案对之间的强鲁棒和弱鲁棒关系,给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。

基于模糊机会约束规划和鲁棒优化的绿色多式联运路径优化研究

【目的】探究在运输时间、中转时间、等待时间和运输货损率混合不确定条件下的绿色多式联运路径优化问题,为绿色多式联运路径决策提供理论依据。【方法】在考虑运输过程中碳排放和噪声污染的基础上,以最小化运输成本、运输时间、碳排放量、噪声污染以及货损量为目标建立不确定条件下的绿色多式联运路径优化模型,并将其扩展为模糊机会约束模型及鲁棒优化模型来处理不确定参数。使用MATLAB编程并调用CPLEX对算例进行求解,得到多式联运路径优化方案。对置信水平进行灵敏度分析,并将鲁棒解与确定条件下的最优解进行比较,验证所建模型的鲁棒性。【结果】将优化方案的计算结果与5个目标函数的最优值进行比较后发现:由模型所得最优运输方案的计算结果与各目标函数最优值之间的相对距离分别为0.0964、0.0271、0.1946、0.0184、0.0327,均接近最优值。【结论】本研究所建模型能降低多式联运的决策风险,也能为决策提供合理、有效的依据。

基于改进两阶段鲁棒优化的主动配电网经济调度

针对多源配电网运行面临的供电电压不合格和运行经济性欠优的问题,该文提出了基于改进两阶段鲁棒优化的主动配电网经济调度策略。首先,量化分析了全电驱动的移动式储能(mobile energy storage,MES)的时空转移特性,评估了基于变频空调的建筑虚拟储能(virtual energy storage,VES)的调节能力,建立统一的多类型储能模型。进而,考虑预测误差,通过离散不确定域,改进现有的鲁棒优化方法,获得更加精确的"最恶劣"场景。在此基础上,针对优化模型中的min-max-min结构,提出了主–子问题交互迭代的求解方法。基于41节点配网的仿真结果表明,采用改进两阶段鲁棒优化模型的主动配电网经济调度切实可行,相应的求解算法具有高效性。该方法为配电网安全、经济运行提供了一个崭新的视角。

含智能软开关的主动配电网分布式光伏准入容量鲁棒优化

考虑分布式光伏和负荷功率的不确定性,建立了二阶段鲁棒优化模型,用于评估主动配电网(ADN)的分布式光伏的最大准入容量。若干主动管理(AM)措施被应用于ADN中,包括带储能的多端智能软开关(E-SOP)调节、有载调压变压器(OLTC)调节、无功补偿、分布式光伏无功调节和网络重构。基于凸松弛技术,原问题可以分解为主问题和子问题。主问题优化典型日AM措施模拟运行策略,以计算待选节点上分布式光伏最大准入容量;子问题寻找不确定性的最恶劣场景。针对凸松弛引入的间隙,提出了一种将渐紧线切割算法和列与约束生成算法相结合的求解策略,以获得间隙足够小的原问题最优解。在改进的IEEE 33节点ADN上验证了模型和算法的有效性,分析了不确定性和AM措施对ADN中分布式光伏最大准入容量的影响。

计及充换储一体站的主动配电网鲁棒优化调度

该文提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的两阶段鲁棒优化调度模型。基于多面体不确定集合分别描述电动汽车快充站、风机和光伏模型。针对地理信息系统建立计及网络拓扑结构的交通流量模型,利用电动公交车发车时刻表和线路安排,结合速度-流量实用模型建立电动汽车换电站模型。在风机、光伏、微型燃气轮机和电动汽车充换储一体站接入的主动配电网中,建立两阶段鲁棒优化调度模型并将其转化为混合整数二阶锥模型,采用分层列和约束生成算法对其进行求解。以某地区实际道路情况为例,并结合改进的PG&E69节点系统验证了本文所提方法的优势。

基于云计算的服务型制造网络流程优化与决策模型

服务型制造网络是制造与服务融合发展的新型产业形态,为解决客户需求的多样性给服务型制造产品与服务设计带来的动态变更,构建了基于云计算环境下的以制造企业、服务企业以及客户为主体的服务型制造网络云结构,通过情景分析将客户需求的不确定性用盒式集合进行描述,以总成本、交付时间和服务质量为优化目标,运用鲁棒优化方法构建服务型制造网络流程的优化模型,采用对偶理论对模型进行简化。应用MATLAB 9.3进行仿真,实验结果表明客户需求的不确定性会影响服务型制造网络的制造流程,而制造流程的选择根据客户的偏好会有很大差异。