基于两阶段鲁棒优化的可靠性物流网络设计

针对网络中存在节点及线路损坏不确定性的可靠性物流网络设计问题,提出一种基于两阶段鲁棒优化的可靠性物流网络设计方法。以供应和中转节点选址,节点连通关系确定,流量分配作为决策变量,构建两阶段可靠性物流网络设计模型,追求网络总成本和总运行时间两个独立目标的最小化。其中,网络总成本目标函数包含两个阶段的成本,第1阶段,计算网络建设成本及网络正常状态下的运行成本;第2阶段,计算网络损坏情景不确定集下的网络运行成本。网络总运行时间目标函数用于计算网络正常状态下的运行时间。设计具有双层编码结构染色体的混合进化算法,以NPGA(Niched Pareto Genetic Algorithm)作为主算法框架,设计大邻域搜索机制优化个体连通关系基因层,同时,嵌套基于聚类的交叉和变异策略提升算法对解空间的搜索能力。以多组不同规模的可靠性物流网络设计问题进行案例分析,验证模型及算法的合理性和有效性。研究结果表明:两阶段可靠性物流网络设计模型能够通过少量增加前期网络建设成本的投入,显著降低网络在受损情况下的运行成本,有效提升网络可靠性。在5个供应节点、10个中转节点及15个需求节点的案例对比中,该模型求得的成本偏好及时间偏好的两组Pareto解,相比于传统多目标物流网络模型的两组对应偏好解,在同一网络损坏情景集中最多能够分别节省20.6%和28.2%的网络运行成本;设计的混合进化算法在迭代初期就收敛到较优的目标值,表现出较强地搜索和寻优性能,能够实现对两阶段可靠性物流网络设计模型的有效求解。

支持异构数据通信的IEEE 802.15.4实时带宽分配算法

IEEE 802.15.4协议的GTS分配机制能够支持实时和延迟约束的应用,目前已经应用于医疗健康、工业控制和楼宇自动化等物联网领域。但是,在高速实时异构数据传输应用中仍然存在局限性,它不能解决多于7个设备需要实时服务、时延约束小于超帧长度以及不同周期异构数据传输等问题。为了摆脱这些限制,提出一种新的支持异构数据通信的IEEE 802.15.4实时带宽分配算法,其根据不同周期任务的数据传输信息,调整部分传输任务的发送时间。性能分析显示,该算法可以严格遵循时延约束条件,满足异构数据通信,提高带宽利用率,提升整个网络的性能。

NPGA-GW在地下水系统多目标优化管理中的应用

在地下水系统管理问题中,涉及到多个相互冲突的目标函数常常被简化为不同形式的单一目标函数来求解,这种通过单一目标函数的优化方法只能给出一个解,由此确定的方案有时会违背决策者的意愿。而通过多目标优化方法可以得到一系列供决策者权衡选择的解集。将地下水流模拟程序MODFLOW和溶质运移模拟程序MT3DMS相耦合,采用基于小生境技术的Pareto遗传算法进行求解,开发了一个用于地下水系统多目标管理的应用程序NPGA-GW。并将该程序应用于一个二维地下水污染修复问题的多目标优化求解,结果表明,该程序能够在较短的时间内得到一系列Pareto最优解,解的跨度足够决策者进行适当的选择,具有很好的应用前景。

基于小生境Pareto遗传算法的混凝土桥面板维修优化

混凝土桥面板是桥梁组成部分中最易损坏的结构单元,维修频率最高.研究了在各种约束条件下如何得到混凝土桥面板最佳维修策略问题.建立了桥面板维修的多目标优化模型,同时满足费用最小化以及性能最大化等多个相互冲突的目标,并采用小生境Pareto遗传算法(NPGA)求解.结果表明,基于NPGA的桥面板维修优化方法提供了一系列可行解供桥梁管理者根据偏好进行挑选,增加了维修策略的选择范围.这种方法既可以避免单目标优化无法考虑其他影响因素的缺点,又可以克服多目标优化传统解法的某些不足,提高了维修决策的科学性、合理性,适于指导桥梁维修工程实践.

基于佳点集的多目标遗传算法

佳点集遗传算法是利用数论中的佳点集的理论,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计的GA算法。该算法不仅提高了求解的效率和精度,还能有效地避免"早熟"现象。对其部分机制作出改动,使其可以应用于多目标优化问题。并将其引入一个典型的多目标遗传算法NPGA中。文中给出的仿真算例证实了改进方法的有效性。

四旋翼机动动作最优控制模型设计

针对目前四旋翼机动控制方法效果较差的问题,设计了一种基于非线性规划遗传算法(NPGA)优化控制量变化率的机动动作控制模型。首先,建立了四旋翼的非线性动力学模型;其次,设计了机动动作最优控制模型,并以筋斗动作为例,建立了筋斗动作控制模型;然后,使用NPGA算法求解该模型,得到最优控制量变化率序列;最后,将得到的筋斗动作控制量序列输入四旋翼数学模型中进行仿真验证。实验结果表明,依据该控制量序列四旋翼可以完成预期的筋斗动作,机动动作控制模型有效可靠。