拥挤网络下OD需求重构的双层规划模型

提出了在拥挤网络下利用密度作为观测变量对Origin-Destination(OD)需求进行重构的双层规划模型。上层目标为极小化各个估计值与观测值之间的误差,下层为用户均衡模型。采用KKT条件法将该双层规划转化为相对容易求解的均衡约束规划模型,再用Scholtes松弛化方法求解转化后模型。数值实验结果表明,在拥挤网络下的OD重构问题中,利用密度作为观测变量优于流量作为观测变量,同时在求解方法上,利用KKT条件转换为单层模型的求解方法优于上下层交替求解法。

用微分代数方法求解半定规划

探讨先用大M法转化原半定规划问题,然后用微分代数方法求解,数值实验结果表明,用微分代数方法求解半定规划是切实可行的。

多学科可靠性设计优化的协同求解方法

多学科可靠性设计优化被认为是解决不确定性因素影响下复杂产品设计优化问题的有效方法。然而,目前的多学科可靠性设计优化仍是嵌套或顺序执行模式,易造成复杂产品设计时学科自治性差、效率低等问题。因此,为提高多学科可靠性设计优化的学科自治性及计算效率,提出一种多学科协同可靠性设计优化方法。该方法基于性能测量法建立多学科优化的可靠性约束,利用KKT条件将多学科可靠性约束等效为确定性约束,并以等效后的多学科约束为基础,将多学科可靠性设计优化问题分解为几个并行的单学科优化问题,利用一致性约束对各学科进行协调,实现多学科可靠性设计优化的并行求解。数值算例和复合缸设计优化问题用来验证所提方法的可行性和有效性。