多策略融合改进的金豺优化算法及其在马斯京根模型参数估计中的应用

针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足,提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法(Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm,MGJO)。首先,通过引入混沌映射策略初始化种群代替随机参数,使得算法能够在搜索空间中生成具有良好多样性的初始解,避免初始种群分布偏离最优值;其次,提出一种非线性变化的动态惯性权重使搜索过程更加符合实际情况,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;最后,引入柯西变异的位置更新策略使其充分利用最优个体的引导作用提高种群多样性,以有效探索未知区域避免算法陷入局部最优。为了验证改进的金豺优化算法的寻优精度、收敛性能和稳定性,选择了8个不同特征的基准测试函数进行试验。结果表明,在8个基准测试函数中,改进的金豺优化算法的平均值、标准差、最优值都取得了最优的结果。此外,Wilcoxon符号秩检验的结果表明改进的金豺优化算法在统计学上是显著优越的。通过实例应用表明,基于多策略融合改进的金豺优化算法可以有效地估算出马斯京根模型的参数,优化效果明显优于粒子群优化算法、正弦余弦优化算法和金豺优化算法,进一步验证了多策略融合改进的有效性和改进算法在参数优化中的优越性,为更精确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的新方法。

基于机理与数据混合驱动的湿法磷酸生产过程代理建模与优化

基于Aspen Plus平台,结合Fortran编制的磷矿酸解反应和结晶动力学模型子程序完成了整个半水-二水湿法磷酸工艺流程的严格机理建模,并用工业数据进行了模型的校正;然后采用拟Monte Carlo随机模拟产生高质量样本数据集,并用机器学习算法建立了磷酸生产过程代理模型。结果表明,通过本方法获得的代理模型可实现磷酸生产过程关键参数的准确预测,如案例中随机森林代理模型的预测性能最好,大部分误差控制在2.5%以内,最大不超过10%。基于此代理模型,对生产过程的操作参数进行了优化计算,结果表明在成品磷酸P_(2)O_(5)浓度下限为37%,SO_(4)^(2-)浓度上限为5%的约束条件下,可获得最大磷收率98%,优化效果明显,且满足技术生产指标,可为生产的实时优化操作与设计改造提供方案和数据支持。

面向用户偏好的动态网页数据交互式查询算法

为提高网页数据查询速度、精度及工作效率,提出一种面向用户偏好的动态网页数据交互式查询算法.首先,构建用户偏好模型,增加偏好组合的演化个体适应性,综合计算适配值;其次,为防止数据冗余和重复,基于兴趣相似性,分离相似度高的查询数据和重复数据,识别出网络数据的性质;最后,利用粒子群优化算法寻找最优的动态网页数据交互式查询方案.实验结果表明:在数据集基数影响下,该算法的查询结果集质量在0.95以上;在查询最大维数影响下,该算法的查询结果集质量在0.96以上,表明其查询使用时间短、结果集精度高、自适应能力强.

Proximal Point-Like Method for Updating Simultaneously Mass and Stiffness Matrices of Finite Element Model

The problem of correcting simultaneously mass and stiffness matrices of finite element model of undamped structural systems using vibration tests is considered in this paper.The desired matrix properties,including satisfaction of the characteristic equation,symmetry,positive semidefiniteness and sparsity,are imposed as side constraints to form the optimal matrix pencil approximation problem.Using partial Lagrangian multipliers,we transform the nonlinearly constrained optimization problem into an equivalent matrix linear variational inequality,develop a proximal point-like method for solving the matrix linear variational inequality,and analyze its global convergence.Numerical results are included to illustrate the performance and application of the proposed method.

考虑混合需求不确定性的电力-交通耦合网络最优定价策略

随着电力网与交通网融合的不断加深,研究如何制定有效策略来优化整体系统具有重要意义。依托变分不等式,提出计及混合需求不确定性的电力–交通耦合网络最优定价策略,以引导系统在不确定风险下实现最优运行状态。首先研究了促进交通系统最优运行的路段拥堵收费策略,从理论上说明该策略能够引导和改变用户的行为,实现系统的最优运行状态。其次,提出耦合网络的最优定价模型,并推导其等价变分不等式形式。在此基础上,提出考虑混合需求不确定性的电力–交通耦合网络鲁棒定价模型及其等价变分不等式形式,从而将复杂鲁棒优化问题转化为变分不等式问题进行求解,为电力–交通耦合网络的复杂鲁棒优化问题提供新的解决思路。最后,仿真基于耦合测试系统,验证了所提方法的有效性。

基于风险管理的动态供应链超网络均衡模型

基于风险管理的动态供应链超网络均衡模型的研究有助于供应链超网络节点厂商在动态环境下优化其风险管理,降低风险损失,提升供应链网络在风险管理下的竞争优势。本文以三层供应链超网络为研究对象,采用风险发生概率和损失函数表达供应链超网络中节点厂商中断风险的特征,构建了基于风险管理的动态供应链超网络均衡模型。模型中包括三种类型的节点,产品生产商、零售商和需求市场,生产商考虑风险损失的情况下,基于动态变化的风险、需求和成本追求个体期望效益最优化。接着,通过进化变分不等式来表达动态供应链超网络风险管理下的均衡解,并采用投影动态系统求解进化变分不等式,通过数值算例验证方法的可靠性和合理性,通过投影动态系统解释某一个厂商趋近均衡解的过程。通过单一厂商趋近均衡解的过程,阐述其他厂商相应的最优决策。

基于路段元胞传输模型的动态用户最优配流问题

利用基于路段的元胞传输模型进行模拟,给出了一种计算实际路段出行阻抗的方法,并在此基础上构造了基于路段变量的动态用户最优变分不等式模型.模型采用针对迄节点的路段变量,在每一个小时段都能给出路段流入率、流出率、路段流量和实际路段阻抗,为用户提供较为全面的诱导信息打下了较好的理论基础.采用了修正投影算法来进行求解.数值算例表明模型具有的实用性和优越性,使道路交通流宏观模型与动态网络交通配流问题得到较好的结合.

多维动态用户最优出行选择的变分不等式模型

针对出行行为的出行模式/出发时间/路径选择三个方面,建立了基于路段的理想动态用户最优的变分不等式模型,该模型将用户的出行方案制定和实施作为一个整体进行考虑,表明了在满足动态用户最优选择条件下,交通流在出行模式、出发时间和出行路径上取得一致的动态均衡性,通过必要性和充分性的论证,得到了变分不等式模型和动态用户最优出行模式/出发时间/路径选择均衡条件的等价性,对模型解的存在惟一性成立需要满足的条件作了讨论,提出了求解的嵌套对角化算法,在此基础上,使用一个简单算例对模型进行了验证。

动态用户最优的变分不等式分配模型研究综述

概述了动态最优交通分配的研究现状,详细描述了动态交通用户最优状态与变分不等式模型的等价关系.基于约束集合和行驶费用函数的描述,说明了变分不等式方法在动态最优交通分配中应用的必然.最后,分类综述了动态用户最优分配变分不等式模型及其代表性文献,讨论了当前存在的几个主要问题及进一步的发展展望.

基于变分模型的动态最优潮流新算法

为解决传统动态最优潮流(DOPF)算法中计算速度和计算精度之间的矛盾,建立了电力系统DOPF的变分模型,推导了该变分模型的最优性条件。在此基础上提出了一种基于Radau配置法的DOPF求解新算法。该算法具有计算量小、计算精度高等特点。对某实际系统的分析结果表明算法能够满足在线运行的需求。

一类单一变质性物品的扩散型随机库存系统的最优控制

对一类单一变质性物品扩散型随机库存系统的脉冲控制 ,在需求服从扩散型适应过程的前提下 ,我们分析了其最优订货策略。本文的目标是使一个无限长库存周期中包括固定订货费用 ,线性购货 ,贮存和短缺费用在内的总费用的贴现值最少。本文由动态规划的最优性原理导出了最优费用所满足的拟变分不等式 ,并最终得出了最优费用的解析表达式和确定出最优 (s,S)订货策略所满足的代数方程。

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。

带转向延误的非对称多模式用户平衡模型及算法

为了在网络建模中更精确地反映交通网络和出行行为的复杂特征,从多模式用户平衡原理出发,综合考虑多模式和转向延误因素以及不同模式、路段和转向之间的非对称作用,利用变分不等式理论建立了带转向延误的非对称多模式用户平衡模型,并在精简对角化算法的框架内设计了求解算法。该模型集成了交通网络的诸多特征,且能直接刻画转向延误与转向流量之间的互动关系,避免了传统扩展网络法的缺陷。算例表明:该模型及其算法对问题的描述与求解是有效的。

考虑出发时间选择的动态用户最优模型

建立了动态用户最优(DUO)配流问题的双层变分不等式(VI)模型,该模型能够同时选择出发时间和路径,使得乘客在任意时刻都能够选择负效用最小的出发时刻和阻抗最小的路径.文中用基于混沌优化分析的算法来求解这个双层变分不等式模型,其结果不仅能够告诉出行者应该在什么时刻出发,而且还能够计算每个小时段的路段流入率、流出率及路段流量,从而达到对行人进行诱导的目的.

基于工程优化问题的广义变分不等式模型研究

文章介绍基于工程优化问题的广义变分不等式及其相关问题,以实例说明变分不等式集中用于非线性规划、经济学、工程学、社会科学和自然科学中的建模、计算和许多平衡(或称为均衡)问题,并给出了广义变分不等式的研究进展。

基于车辆可变折算系数的网络均衡模型及其应用

混合交通流是我国交通流的典型特征。混合交通流中,小汽车和其他类型车辆的交通时间延误是不同的,其折算系数值随道路、交通和车辆类型、运输状态的条件的变化而变化。基于此,应视网络的通行能力为可变通行能力。基于可变通行能力的网络平衡才是更接近实际的网络平衡。以影响网络通行能力的车辆折算系数与各种相关因素关系为基础,给出了可变折算系数下的路段流量,并构建了基于可变车辆折算系数的一个全新的多用户网络均衡分配模型。最后,对温州市域公路网进行实证研究。研究结果表明:基于可变折算系数的多用户交通网络均衡模型比固定折算系数的网络均衡模型更接近实际,更具有实际应用价值。

关于动态用户最优模型的几点分析

Ran等人 (1996 )构造了动态用户最优的变分不等式 (VI)模型 ,并利用变分不等式问题与 NLP之间的等价关系设计了松弛的优化算法。在深入分析 Ran等 (1996 )的模型及求解算法的基础上 ,对其中的一些概念、理论推导以及算法过程进行了一定的改进。在此基础上 ,提出一个改进的动态用户最优(DUO)条件下的变分不等式 (VI)

基于用户出行行为的动态用户最优模型

以往的用户最优模型没有充分考虑以用户为主体的交通活动。在目前的城市交通条件下，用户的出行行为随时都随交通条件的变化而变化。本论文对动态交通环境下用户的出行行为进行了分析。

路段与交叉口通行能力限制的动态用户最优配流模型研究

首先分析了离散化条件下的动态交通模型中的路段与交叉口通行能力限制下的约束条件。然后,在满足Wardrop第一原理要求下提出了基于瞬时路段与交叉口阻抗的动态用户最优配流的变分不等式模型。最后用修正的投影算法计算出每个时间段的路段流量和路段与交叉口的流入率、流出率,以及路段滞留车辆数,并为驾驶员提供可靠的动态信息。数值实验反映了本模型与算法的有效性与可实施性。

有流量附加约束动态交通网络平衡的变分不等式表示

为了研究有流量附加约束的动态交通网络平衡问题,将附加约束等价地当作路径的新增阻抗,得到了基于有流量附加约束条件下的Wardrop用户平衡的变分不等式表示,并提供了计算这种平衡配流的另一种方法.该方法由于考虑了路径容量约束,使得这种变分不等式表示更接近现实中有路径流量限制的情形.