航路资源协同分配的多目标优化方法研究

目前,航班飞行需求激增和恶劣天气已经严重影响到航空空域的正常运行,为此针对空域拥堵时航路的时隙航迹资源协同分配进行了研究。根据问题的数学描述,以总延误成本最低和公平损失偏差系数最低为两个目标,建立了航路资源协同分配模型,运用多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型求解分析。通过航路网络的典型数据测试该模型,生成了可供决策者选择的帕累托最优解集,并与传统RBS算法进行比较,实现平均延误成本降低8.5%,平均公平损失偏差系数降低70.6%。结果证明NSGA-Ⅱ算法可以较好的解决航路资源协同分配的问题。

一类数学规划问题的求解算法

对应用于工程、交通运输、商业等领域中的一类优化问题给出一确定性水平集算法.

基于蓄能指标的梯级水电站蓄水调度研究

优化梯级水电站汛末蓄水调度可提高流域水资源利用效率。现有基于水库水量占比的蓄满率评价指标,未考虑梯级水电站间的水力和电力联系,难以有效表征蓄水效益。为此,提出了一种基于蓄能的梯级水电站蓄水效益评价指标,以梯级水电站蓄水期发电量与期末蓄能最大为目标函数,构建了梯级水电站蓄水优化调度模型,采用逐次逼近动态规划算法优化水库群蓄水调度,并以清江梯级水电站为例验证模型应用效果。实例计算表明:与常规调度相比,基于蓄能指标的优化调度年均总发电量可增加3%;与传统基于蓄满率指标的调度相比,基于蓄能指标的调度可更全面地得到非劣解集。研究成果可为梯级水电站蓄水调度提供技术支撑。