考虑Pareto最优的列车运行图与维修天窗协调优化

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理想时长总偏差最小的双目标混合整数规划模型;对困难约束设置中间辅助变量将模型线性化以提高求解效率,并设计约束转换算法求解双目标模型的Pareto最优;微观化处理铁路线,将站内资源和站间资源细化为一系列行车资源单元,得到更加符合实际旅客运输需求的运行图。以某地区铁路线夜间开行列车及维修天窗开设计划为研究背景,调用商业软件求解双目标函数模型的Pareto最优,并对双目标模型的最小支配解和最优支配解进行对比分析;针对最优支配解下的列车进入、离开行车资源单元的时间、停站作业时间及维修天窗的开始时间及开设时长,绘制列车运行图。求解结果表明:模型在满足维修天窗最小开设时长的同时,能够兼顾列车运行总时间最小和维修天窗开设时长更充裕。基于最优支配解绘制的列车运行图表明:微观路网下的列车运行时刻表优化结果更符合实际旅客运输生产作业需要。研究结果可为铁路运营管理部门进一步优化列车运行图编制与维修天窗开设提供参考。

基于Pareto遗传算法和TRIZ理论的数控装备加工参数智能优化

针对数控装备加工参数优化问题,提出了一种基于Pareto遗传算法结合TRIZ理论的优化算法.首先建立优化目标为切削效率和刀具耐用度的多目标优化模型,基于Pareto遗传算法实现先寻优后决策的求解模式,并得到Pareto最优解集;其次,基于TRIZ发明问题解决理论,从最优解集中分析技术矛盾并建立矛盾矩阵表,根据技术问题解决原理进行最优解的决策,有效地避免了基于经验和偏好选择的弊端,实现合理寻优和理性决策的良好组合.最后,通过采用4组切削参数分别进行铣削后的表面粗糙度实验验证了该方法的可行性和有效性.

基于时空理论的团队最优区分管理框架研究

如何管理团队中的一致性(“同”)和多样性(“异”)是重要的研究问题。最优区分理论提供了一个认识该问题的重要视角,个体既有与特定群体保持相似的“同属”需要,也有表现个人独特一面的“区分”需要。这两种心理需要间有内在张力,能否较好地满足和平衡二者会给个体和团队带来影响。本研究指出,该理论存在一些局限性。研究基于领导和管理的时空理论,结合最优区分和团队管理研究,构建了在团队管理中如何实现和促进最优区分的理论。研究阐述了如何用时空理论理解团队管理,分析了团队中的“同属”和“区分”在空间(维度、层次)和时间(动态)上的表现与特征。研究提出了基于时空理论的团队最优区分管理框架,指出领导者可以在维度、层次上动态地采取不同措施,以实现对看似对立需要的协调统一。研究借助重心隐喻阐述了该理论框架对综合、系统地考虑多要素的强调,建构了最优区分的时空平衡和时空最优解。研究最后讨论了理论贡献、实践意义和未来展望。

基于Pareto最优均衡理论的商用车路径跟踪与抗侧倾协同控制研究

针对商用车路径跟踪横向控制与抗侧倾控制相互耦合的问题,将横向控制和抗侧倾控制视为动态博弈过程中的参与者,提出一种基于Pareto最优均衡理论的横向-抗侧倾协同控制策略。首先,建立商用车横摆-侧倾耦合模型,并利用车辆的横向位置、航向角和道路预瞄信息将其增广为智能车-道路闭环模型;其次,基于线性二次型最优(LQR)控制理论设计了分散式横向-抗侧倾控制器作为对比,在分散式最优控制器基础上,进一步充分考虑博弈参与者之间的控制交互,设计了一种基于合作式Pareto最优均衡理论的横向-抗侧倾协同控制策略;最后,选取蛇形线工况对两种控制策略进行仿真验证,结果表明,相比于分散式最优控制器,本文中提出的基于Pareto最优均衡理论的协同控制器能在有效提高路径跟踪精度的同时保证较好的侧倾和操纵稳定性。

基于Pareto遗传算法和TRIZ理论的数控加工参数优化

针对数控加工参数优化问题,提出了一种基于Pareto遗传算法和TRIZ理论相结合的优化方法。首先建立以加工效率、刀具耐用度和加工成本为优化目标的多目标优化模型,采用Pareto遗传算法得到加工参数Pareto最优解集;其次,基于TRIZ发明问题解决理论,从最优解集中分析技术矛盾并建立矛盾矩阵表,根据问题解决原理进行最优解的决策,确定最优加工参数,最后,通过凸轮加工实验验证该方法的可行性和正确性。根据TRIZ理论对Pareto解集进行最优解决策,避免基于经验和偏好选择的弊端,实现合理寻优和理性决策的良好组合。

大规模离散MU-MIMO:低复杂度、信息理论最优检测与多用户编码

研究了一种实际的大规模离散多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统,涵盖了大规模天线与用户、实用的信道编译码、任意输入分布、仅接收机已知信道状态信息、一般右酉不变信道矩阵、模数转化器等实际通信约束。针对理想和低分辨率模数转换器下的大规模离散MU-MIMO系统,分别提出了低复杂度、信息理论最优接收机和多用户码设计准则,并给出实际多用户低密度奇偶校验码(LDPC)设计。数值实验证实所设计的多用户LDPC比现有的单用户LDPC获得了2~5dB性能增益,同时还解决在信道恶劣和低分辨率模数转换器下单用户码无法准确恢复信息的难题,揭示了现有贝叶斯最优接收机与单用户码直接结合不再是最优方案。

基于Pareto解集的工业园区微网优化配置研究

工业园区各类能源耦合性较差,不同能源系统独立运行,能源利用率较低,需从多类能源互联集成和互补融合入手,提高能源的综合利用效率和可再生能源的利用率。提出了一种工业园区综合能源微网方案,以总成本、污染治理费、电网可靠性、风光互补性为目标函数和约束条件,建立了多能微电网优化模型。设计了一种基于Pareto最优解集的多目标差分算法并采用熵权法确定每个评价指标的权重,将多目标运算转化为单目标运算。仿真结果表明,该算法在微电网端可有效降低传统能源的消耗,加强清洁能源的有效利用,减少碳排放量并降低系统运行成本。

基于最优传输理论的无人艇编队任务分配方法

无人艇编队的任务分配问题是无人艇编队协同控制领域的一个重要研究问题。合理的任务分配方案将有助于无人艇编队快速决断和高效执行。现有方法在对无人艇编队的任务分配问题进行建模时,鲜有将无人艇的姿态和动力学模型纳入考虑。首先,建立带姿态的无人艇编队的任务分配问题模型;接着,通过将该模型与流形上的最优传输问题联系起来,得到离散求解形式;最后,仿真实验表明对于无人艇编队的任务分配中考虑无人艇姿态的必要性,以及提出的计算方法的有效性。

基于锥切割理论的系统故障状态优化调整方法研究

为了在系统故障演化过程中控制系统故障状态,提出了一种系统故障状态优化调整方法。其主要根据锥切割理论,以及非优理论和Hat投影建立方法的数学模型,设置了分析系统并给出了分析步骤。首先论述了相关理论的基本思想;其次研究了系统故障状态优化调整的基础和关键,描述了需要研究的问题;再次建立了系统故障状态优化调整方法模型及分析步骤;最后通过实例展示了方法流程,得到了定量结果和优化调整最优方案。结果表明:系统故障状态的优化调整可通过影响因素实现;通过比较原系统故障状态和新系统故障状态与目标系统故障状态的内积,基于非优理论选择需要实施的优化调整措施。当措施是优化调整措施时计算继续;是非优化调整措施时计算停止,这时得到的按照实施顺序组成的措施集合即为优化调整最优方案。最后论述了方法的先进性和有待研究的问题。

在首届山东省“音乐理论与创作理论成果”推优活动暨“齐鲁乐谭”学术研讨会上的致词

尊敬的张天文副秘书长、马述兴副主席,各位领导、各位来宾:大家上午好!在千山叠翠、生机盎然的初夏时节,来自省内外的各位专家学者相聚在齐鲁首府、泉城济南,在这里共同参与和见证首届山东省“音乐理论与创作理论成果”推优活动暨“齐鲁乐谭”学术研讨会的召开。首先,我谨代表山东艺术学院,向各位领导、各位专家学者和朋友们的到来,表示诚挚的欢迎和衷心的感谢!向活动和论坛的顺利开幕表示热烈的祝贺!

基于Pareto最优均衡理论的无人驾驶汽车稳定跟踪控制研究

针对无人驾驶车辆在高速转弯工况下轨迹跟踪精度及稳定性下降的问题,通过将轨迹跟踪控制和稳定性控制视为动态博弈过程中的参与者,提出了一种基于Pareto最优均衡理论的轨迹跟踪与稳定性协同控制策略。首先,基于模型预测控制,设计了车辆轨迹跟踪控制及稳定性控制模型。其次,根据轨迹跟踪与稳定性控制的代价函数设计了全局代价函数,通过Pareto最优均衡理论对两者的权重进行动态博弈,在满足约束条件下实现目标任务全局性能最优。最后通过Simulink&CarSim建立联合仿真模型,在双移线工况下对所提方法进行对比验证。仿真结果表明,所提方法相较于定权重路径跟踪与稳定性协同控制器,能有效提升车辆轨迹跟踪控制精度并保证较好的行驶稳定性。

国有企业融资策略研究——基于优序融资理论

国有企业作为国家经济的重要组成部分,在融资过程中面临着诸多挑战和困境,因此研究国有企业融资策略具有重要意义。本文以优序融资理论为基础,对国有企业融资策略进行研究。首先,通过回顾优序融资理论的基本原理和发展历程,探讨其在国有企业融资中的应用。其次,分析了国有企业融资的特点和问题,并探讨了优序融资理论在国有企业融资策略中的作用。最后,对不同类型国有企业的融资策略差异进行了讨论。通过研究和分析,本文得出了一系列结论,并对未来国有企业融资策略研究的展望进行了探讨,同时也提出了研究的局限性和可能的改进方向。本研究为国有企业融资策略的制定和优化提供了理论依据和指导。

基于优序融资理论的“专精特新”企业总体融资规划研究

一方面,中美贸易摩擦以来,逆全球化的趋势逐步加强,我国对于科技创新能力的重视程度日益提升,而我国70%以上的技术创新来自中小企业,中小企业是主要的创新主体;但另一方面,由于企业规模不大,融资方式有限,我国中小企业融资渠道长期不畅,融资障碍成为制约中小企业快速发展的最主要瓶颈之一。2021年初,中央财政启动支持“专精特新”中小企业高质量发展政策,旨在促进我国中小企业队伍迅速发展壮大。本文基于优序融资理论就如何运用好“专精特新”发展政策展开论述,针对不同的企业发展阶段,帮助我国“专精特新”中小企业建立总体融资规划思路,打通融资渠道、克服融资障碍提出了较为系统的解决方案。

基于Pareto最优的电力系统有功-无功综合优化

针对纯粹依据能耗或成本指标进行发电调度的不合理性,以系统总发电成本最小和电网有功损耗最小为目标函数,建立了电力系统综合节能降耗的有功-无功协调优化模型。借助λ乘子把多目标优化问题转化为单目标优化问题,通过对Pareto最优前沿集上综合效益最优解的定义,求解λ乘子的最优值,同时还提出了λ的近似求解方法以及有网损率约束情况下λ值的求解方法,可以为协调系统总发电成本与电网有功损耗之间的矛盾、省级电力调度部门从传统发电调度模式转变为节能发电调度模式提供参考。通过IEEE 30和IEEE 57节点系统的算例分析表明了所建模型和算法的有效性。

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量优化方法,得到Pareto最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解.该算法包括6个基本算子:选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Pareto集合过滤器.建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法.

用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法

针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena’s principle,简称AP)构造多目标Pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为O(rmN)(0<m/N<1).理论上,当AP与Deb的算法以及Jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为O(rN2)和O(Nlog(r-1)N)),AP优于Deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),AP优于Jensen的算法;此外,当m/N较小时(如m/N≤50%),AP的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,AP具有比其他两种算法更好的CPU时间效率.在应用中,AP可以被集成到任何基于Pareto的MOEA中,并能在较大程度上提高MOEA的运行效率.

基于免疫算法的高温超导故障限流器Pareto多目标优化配置

针对高温超导故障限流器(high temperature superconductor-fault current limiter,HTS-FCL)的全网优化配置问题,提出了一种基于免疫算法的高温超导故障限流器Pareto多目标优化配置新方法。该方法综合考虑了限流器的成本和限流效果这2个优化目标。首先介绍了HTS-FCL的基本结构和原理,分析了安装高温超导故障限流器对原系统自阻抗的影响,提出了一种基于短路电流变化率的灵敏度计算方法,该方法可以缩小搜索空间,提高算法效率。然后分别建立了限流器成本评价子函数、限流效果评价子函数和多目标评价函数,制定了基于免疫算法的多目标Pareto优化算法流程,并在传统免疫算法的基础上提出了一种改进型的等成本倒位算子,通过仿真验证表明该算子较常规的免疫算法,能更好地收敛到最优解。最后以IEEE 39标准节点系统为例,实现了HTS-FCL的全网优化配置,验证了新方法的有效性,并求得了在综合考虑限流器成本和限流效果下的Pareto最优解集,设计者可以根据自己的意愿和实际情况在所求得的Pareto最优解集中选择合适的最优方案。

面向Pareto最优遗传算法的服务组合方法

为了解决Pareto遗传算法在每一次进化操作中都要构造当前进化群体最优解集而影响运行效率的问题,提出了一种面向Pareto最优遗传算法的服务组合方法,以实现Web服务组合的全局优化.用伪二叉树法则构造目标函数的Pareto最优集合,再进行Pareto最优解集排序,最后采用个体相似度计算来确定遗传算法的适应度函数,由此获得一组满足约束条件的Pareto最优解服务集合.实验验证表明,所提方法可以提高多目标遗传算法处理服务组合效率的问题,即使在服务规模较大的情况下,所获得的解与最优值的比率仍能接近90%的水平.

基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.

基于免疫算法的逆变器多目标Pareto最优控制策略

提出一种采用免疫算法来求解逆变器输出波形质量和开关损耗多目标Pareto最优控制策略的方法。其中输出波形质量目标由波形质量评价函数刻画,开关损耗目标由开关损耗评价函数刻画,并以Pareto前沿面的形式给出多目标Pareto最优解集。在此基础上深入分析逆变器在几组不同阻感负载条件下波形质量与开关损耗之间关系图。本文通过计算数据手册提供的器件特性参数、负载电流(集电极电流)、开关门极驱动信号以及直流母线电压来计算逆变器的损耗。搭建以DSP+FPGA为核心控制系统的模拟实验平台进行小容量模拟试验,通过霍尔电流传感器采集逆变器输出电流信号,采用热敏电阻PT100测量逆变器的损耗。仿真和实验结果表明了该方法的可行性和有效性。