基于混合整数规划的生鲜农产品分销网络优化研究

随着农产品市场的不断发展和农业供应链的复杂性增加,农产品分销网络的优化成为了一个重要的研究领域。本文基于混合整数规划方法,针对农产品分销网络进行了优化研究。首先,建立了一个数学模型,考虑了供应商、分销中心和需求地之间的关系以及各个节点的运输成本、库存成本和需求量等因素。然后,通过使用Python调用Gurobi对混合整数线性规划模型进行求解,确定了拟建分销中心的地址以及其吞吐量,基本能满足新疆各地州供应以及需求地的需求,验证了该方法在农产品分销网络优化中的有效性和可行性。

矿山道路网络规划与优化策略研究

矿山道路网络规划与优化是为了提高矿山交通效率、安全性和可持续性而进行的关键研究。在当前全球资源开发与能源需求的背景下,矿山道路网络的合理规划和优化对于促进矿山的高效、安全和可持续发展至关重要。本文对矿山道路网络规划与优化策略展开研究,以实现矿山道路网络的高效、安全和可持续发展目标。

基于人工智能的网络规划与优化策略研究

为提高通信网络的效率和性能,研究基于人工智能的网络规划与优化策略。通过介绍通信网络规划的基础知识,包括网络架构、规划流程和优化策略,结合机器学习和深度学习在网络规划中的角色,以及人工智能在自动化网络优化和智能决策中的应用,分析其对通信网络性能的影响。研究结果表明,人工智能技术在网络规划与优化中具有巨大的潜力,能够实现自动化网络调整和智能资源分配。

城镇燃气输配网络规划与优化策略研究

随着城市化进程的加快和能源需求的增长,城镇燃气输配网络的建设和优化已成为一项重要任务。通过科学合理地规划和优化,可以提高城镇燃气的供应质量和效益,保障居民和企业的用气需求。在城镇燃气输配网络规划阶段,需要进行准确的需求预测和建立相应的网络模型。通过收集人口数据、工商企业用气量、能源政策等信息,建立适用的数学模型和算法来预测未来的燃气需求。同时,还需要考虑到地理环境、经济发展等因素,制定合理的网络布局和管线设计,以满足未来能源需求的变化和扩展。基于此,对城镇燃气输配网络规划与优化策略进行研究,以供参考。

“通信网络规划和优化”课程教学的创新改革与实践

针对课程内容建构层次低,理论迁移应用难,专业课教学与思政教学、行业发展脱节等教学“痛点”,本文以立德树人为目标,以学生发展为中心,结合新工科、课程思政建设,基于行业发展及企业对人才的需求、学科竞赛等,重构课程内容,融入多种教学方法,全面优化课程评价机制等,开展教学创新改革和探索。实践证明课程教学效果良好,学生的实践动手能力和个人综合素养等均得到持续提升,该教学创新改革方案也成功推广应用到其他专业课中,取得了较好的效果。

基于大数据技术的城市交通网络优化规划研究

城市交通,作为城市活力的血脉,其顺畅与否关乎城市的健康发展。本论文依托大数据技术,深度剖析城市交通网络,构建出优化模型,引领交通管理迈向科学化、精准化新纪元。大数据如同智慧之眼,精准把脉交通症结,有效缓解拥堵,提升运行效率,为城市可持续发展注入强劲动力。这一创新实践,不仅推动了城市交通规划的科学飞跃,更以全新视角和策略,精准对接城市发展需求,引领城市交通步入智能高效的新时代。大数据在城市交通网络优化中的卓越表现,预示着其对未来城市交通发展的深远影响与无限可能。

耦合有机朗肯循环的换热网络全局优化

针对换热网络与有机朗肯循环耦合集成优化问题,建立了严谨的混合整数非线性规划(MINLP)模型。同时,通过添加与物流匹配的关键约束,剔除掉重复性的网络结构,开发了一种新型的枚举算法,将复杂的MINLP模型分解为混合整数线性规划(MILP)和非线性规划(NLP)两个子模型。迭代运行MILP模型,枚举出所有可行的网络结构;再利用全局求解器BARON优化每一个网络结构所对应的NLP模型,求得固定结构的年度总费用;最后对比所有网络结构的年度总费用,筛选出全局最优的设计方案。案例分析结果表明,该算法仅需16 s就能收敛至全局最优解,与文献相比,年度总费用降低33.4%,且所提出的网络结构约束能使重复性的网络结构数量减少81.25%,从而提高算法的优化求解效率。

基于量子计算的城市轨道交通网络末班车衔接优化

针对城市轨道交通网络化运营下,各条线路运营时间存在差异性而导致乘客无法成功换乘的问题,本文开展面向城市轨道交通末班车衔接优化问题的研究,选取末班车到发时间为决策变量,以最小化失败换乘乘客数量为目标,构建了混合整数线性规划模型。考虑到线网规模扩大导致模型复杂度高的问题,本文率先将量子计算应用于上述优化模型求解中。首先将原始模型重构为计算规模更小的两阶段问题;进而将第一阶段优化模型转换为可以运行在量子计算机上的二次无约束二值化优化问题(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型,并基于相干伊辛机的光量子计算技术完成了算法开发和真机实测。为了验证所提方法的有效性,以北京地铁为例,将量子计算结果与商业求解器进行比较,验证了本文提出模型转换方法和量子计算方法的可行性,为进一步应用量子计算解决轨道交通行业复杂优化问题提供了技术支撑。

改进遗传算法与多目标优化模型的航班路径规划

针对现有航线路径规划模型,单一成本规划难以解决不同机型及运输时间条件下最优路径规划的问题,将机型配置、运输时间和系统成本相结合,通过枢纽城市位置、非枢纽城市节点向枢纽城市节点的流量分配、机队飞行时间以及机队规模建立枢纽航线网络优化模型。以飞行时间与系统总成本为最小化求解目标,利用熵值法建立染色体选择机制,引入自适应交叉率改进遗传算法,通过改进算法(IGA)对最佳航线及枢纽节点位置分布优化求解,并与传统遗传算法、人工蜂群算法和灰狼算法进行对比。研究表明,将不同机型配置、运输时间进行组合,优于单一成本路径规划。以改进算法对枢纽航线网络模型进行优化求解,系统总成本降低了3.41×10^(10),为机队资源的合理配置提供了借鉴。

基于自编码器-受限时序卷积网络的数据驱动配电网无功优化策略

配电网中可再生能源渗透率的提高带来了频繁的电压越限问题。作为一种被广泛研究的方法,无功优化方法已经成功应用到配电网中以降低网损、优化电压质量。该文提出一种基于自编码器-受限时序卷积网络的新型数据驱动配电网无功优化策略,该策略通过3个阶段来协调光伏逆变器、电容器组等多种多时间尺度的无功调节设备。首先,将无功优化问题建模为混合整数二阶锥规划问题,求解出历史最优无功调度策略;然后,使用历史运行数据和最优策略训练所提网络模型,并通过矫正层规避不合理结果;在实际运行中,训练好的模型依据系统测量值给出无功优化策略以应对配电网的波动。最后,通过改进IEEE 33节点算例仿真实验验证,所提方法能够达到混合整数二阶锥模型98.80%的准确度而仅消耗其7.14%的时间;与其他流行的深度学习方法相比,具有更佳的性能和更好的实用性。

信息年龄约束下的无人机数据采集能耗优化路径规划算法

信息年龄(AoI)是评价无线传感器网络(WSN)数据时效性的重要指标,无人机辅助WSN数据采集过程中采用优化飞行轨迹、提升速度等运动策略保障卸载至基站的数据满足各节点AoI限制。然而,不合理的运动策略易导致无人机因飞行距离过长、速度过快产生非必要能耗,造成数据采集任务失败。针对该问题,该文首先提出信息年龄约束的无人机数据采集能耗优化路径规划问题并进行数学建模;其次,设计一种协同混合近端策略优化(CH-PPO)强化学习算法,同时规划无人机对传感器节点或基站的访问次序、悬停位置和飞行速度,在满足各传感器节点信息年龄约束的同时,最大限度地减少无人机能量消耗。再次,设计一种融合离散和连续策略的损失函数,增强CH-PPO算法动作的合理性,提升其训练效果。仿真实验结果显示,CH-PPO算法在无人机能量消耗以及影响该指标因素的比较中均优于对比的3种强化学习算法,并具有良好的收敛性、稳定性和鲁棒性。

基于人工智能的5G无线网规划和优化分析

5G无线网信息传输速度快,通过加强5G网络建设,可增强用户使用网络的体验,为提高通信网络质量,将人工智能用于5G无线网规划与优化至关重要。基于此,结合广东省5G无线网规划现状,研究5G无线网与人工智能基本概念,以提高5G无线网性能为目标,提出5G无线网规划与优化策略,充分发挥人工智能技术的应用优势,打造更优质的通信网络。

考虑路段恢复差异的道路网络恢复决策优化

现有路网恢复决策研究忽略了不同路段恢复速度和恢复程度差异对于路网恢复效果的影响.针对该问题,首先构建基于路段阻抗容忍度的路网连通性指标,以开展路段通行能力部分恢复情况下的路网性能评价;然后,以加权路网性能韧性和恢复速度韧性为优化目标,构建应急恢复决策双层优化模型,在确定待恢复路段的最优集合及恢复时序的同时,通过路段层面的资源分配与预算分配获得待恢复路段的恢复程度和恢复速度;最后,基于传统并行机调度问题遗传算法,构建新型编译码方法求解上层模型,基于Frank-Wolfe算法求解下层模型.基于贵州省区域高速公路网数据,对上述模型和算法进行了验证和分析.结果表明:在一定的资源和预算约束下,考虑路段恢复程度差异可提高32.62%的路网性能韧性,考虑路段恢复速度差异可提高10.17%的路网性能韧性.敏感性分析表明:考虑路段恢复速度差异可以提高增加恢复资源数量对于路网性能韧性、恢复速度韧性和加权韧性提升的边际效益,分别为12.69%、5.47%和22.93%.考虑路段恢复程度差异有助于平衡恢复预算增加导致的路网性能韧性的提高和恢复速度韧性的降低,保障路网恢复效果.因此考虑不同路段恢复差异对于路网恢复决策制定有重要意义.

一种时间敏感网络故障后流量重构与调度优化方法

现有时间敏感网络中的时间触发(Time-Triggered,TT)流量重构研究常忽视流量的冗余情况,导致在实际部署中难以同时兼顾TT流量的延迟性能与故障后重构方案的求解效率。针对上述问题,提出一种故障后流量重构和调度的优化方法。该方法以牺牲无冗余流量的延迟性能为代价,通过提出的快速重构算法及对应的增强设计,能够在保障求解成功率的基础上实现重构方案求解效率的提升。新方法还通过灵活调整未受影响的TT流的调度方案的策略,设计基于禁忌搜索的优化算法以及对应的最优化目标函数,以提升重构后全网TT流量的延迟性能。实验结果表明,新方法的求解效率较当前主流的增量重构方法提升了75.03%以上,且能够在多轮重构后改善TT流量的延迟性能,具有较高的应用潜力。

基于动态规划算法的智能配电网络重构优化系统

目前设计的智能配电网络重构优化系统无法有效改善电压质量,网损较高。为了解决该问题,基于动态规划算法设计了一种新的智能配电网络重构优化系统。配电网络重构优化系统硬件区域主要由调用模块、馈线终端单元模块、控制模块、通信模块四大部分组成。通过调控晶闸管完成配电网络中线路的调用工作,晶闸管的输入端配置一个发光二极管,输出端配置一个驱动器,馈线终端单元采用DSP芯片和ARM芯片双核心结构。通过获取需要处理的配电网络信息、配电网络链路重构、建立目标函数,实现重构优化。实验结果表明,所设计的智能配电网络重构优化系统能够有效改善电压质量,达到降低网损的效果。

路径规划及信号灯控制的智能优化

由于全智能化的交通控制系统尚未得到完全普及,道路交通资源占用时空二维不够均衡、城市交通规划策略与通行车辆规模不够匹配,导致城市交通拥塞、车辆准点率低等问题。针对上述问题,首先构建了基于服务员休假的多队列多服务员排队模型和级联队列的多跳排队模型,分析了在十字路口处及一般道路情况下车辆流量、信号灯时长与通勤时延的理论关系;然后提出了基于近端策略优化的路径规划及信号灯控制的智能优化方法,通过动态感知城市实时交通拥塞状态,联合规划车辆最优路径和控制信号灯最优时长,从而最大化车辆准点率。仿真结果表明,所提方法比于自适应高效联邦对比方法在时延性能方面提升了3倍以上,在车辆准点率方面提升了18%左右。

Wi-Fi网络规划优化工具RANPLAN-Fi

首先介绍用户在Wi-Fi网络中常遇到的问题及Wi-Fi网络规划优化中需要考虑的因素,然后介绍润谱通信开发的Wi-Fi网络规划优化工具RANPLAN-Fi的功能特点,最后通过具体的工程实例,说明RANPLAN-Fi软件的室内分布方案设计流程,并借助客户提供的实测数据,验证RANPLAN-Fi仿真预测的准确性。

基于GIS技术的城市规划布局优化研究

本文探讨GIS技术在城市规划布局优化中的应用。对GIS技术的概念、性能和发展历程进行概述,然后探讨城市规划的现状和面临的挑战。对GIS技术在城市规划中的应用进行分析包括空间分析与数据可视化、数据信息管理和决策支持。提出基于GIS技术的城市规划布局优化方法,包括空间布局优化、交通网络优化和公共设施布局优化。研究结果显示使用GIS技术能够有效提高城市规划的科学性和可持续性,为城市发展提供有力支持。

5G通信在城市规划优化中的应用

阐述5G网络通信技术在城市环境规划中的应用,探讨优化措施,包括数据话务负载均衡优化技术、移动信号干扰控制优化技术、增强覆盖优化技术,从而实现在城市环境中无缝覆盖5G网络。

基于优化Hopfield神经网络的海事飞机巡航路径规划

为解决海事空巡飞机巡航路径规划问题,提高巡航效率。本文提出了一种基于优化Hopfield神经网络(HNN)巡航路径规划模型,该模型通过粒子群优化算法(PSO)对HNN神经网络进行优化得到PSOHNN神经网络模型,提高了Hopfield神经网络的全局收敛能力。采用实际巡航点对优化模型进行仿真实验,结果证明了基于优化Hopfield神经网络(PSO-HNN)巡航路径规划模型具有良好的路径寻优能力。