多目标0-1规划的萤火虫算法

针对于多目标0-1规划问题,给出一种新型的智能优化算法-萤火虫优化算法对其进行求解,并在计算机上予以实现.经一系列算例测试,并与其它智能算法进行比较,算法能获得较多的非劣解,表明算法可行有效,可求解实际应用中的相应问题.     

多目标0-1规划问题的元胞狼群优化算法研究

针对多目标0-1规划问题,首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法,提出一种元胞狼群优化算法,该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合,采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性,使人工头狼在元胞空间搜索的过程中,增强了人工狼群算法的全局搜索能力,并获得更多的全局非劣解;其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述,定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则,并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤;最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0-1规划问题算例进行解算,并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较,结果表明:元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解,并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。     

不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化

项目调度中的时间和费用是两个重要的指标,而在不确定环境下进度计划的鲁棒性则是保证项目平稳实施的关键。本文研究不确定环境下的多目标项目调度优化问题,以优化项目的工期、鲁棒值和成本为目标安排各活动的开始时间。基于此,作者构建多目标项目调度优化模型,将模型分解为三个子模型分析目标间的权衡关系,然后设计非劣排序遗传算法进行求解,应用精英保留策略和基于子模型权衡关系的优化策略优化算法,进行算法测试和算例参数敏感性分析。最后,应用上述方法研究一个项目实例,计算得到非劣解集,实例的敏感性分析结果进一步验证了三个目标间的权衡关系,据此提出资源的有效利用策略。本文的研究可以为多目标项目调度制定进度计划提供定量化决策支持。     

多目标决策问题的博弈论方法初探

本通过对多目标决策中常用解法的改进，提出了运用博弈论的方法求解多目标评价的思想，讨论了相互冲突的目标决策和非合作博弈问题中的三种类型，并给出了相应的求解路径。     

基于模糊规划算法求多层线性规划的折中最优解

本文利用模糊规划算法求解多层线性规划问题。在对问题的第l层进行求解时,确定前l层目标函数和前l-1层决策变量的隶属函数,通过隶属函数表明各层决策者对于目标函数和决策变量的满意水平。建立使得最差满意水平最大化的线性规划模型求得折中最优解。通过数值算例验证算法的可行性。     

多目标参数线性规划

本文主要讨论利用一组参数变量求解多目标线性规划的方法,使得所有目标函数的凸线性组合最大,确定多目标规划非劣解的参数约束空间。如何利用参数空间的约束法确定多目标线性规划中目标函数的系数矩阵,以及如何利用参数空间分解法求多目标的非劣解。最后,文中附实例说明如何应用此方法来解决多目标线性规划的问题。     

大规模系统的全局优化

本文讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题 .提出了一种 3级递阶优化算法 .该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题 ,然后凸化非劣前沿 ,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解 .建立了算法的理论基础 ,证明了算法的收敛性 .仿真结果表明算法是有效的 .     

基于混沌集群智能优化算法的多目标粗糙集属性约减

针对管理实践及大数据处理过程中具有多决策属性的粗糙集属性约减问题,将条件属性依赖度与知识分辨度进行结合构建属性权重,分别建立针对不同决策属性的约减目标函数,引入帕累托最优思想,将基于多决策属性的粗糙集属性约减问题转化为离散多目标优化问题。针对该问题的结构设计了具有集群智能优化思想的元胞自动机求解算法,在算法中引入基于个体的非支配解集平衡局部最优与全局最优的关系,引入混沌遗传算子增加种群多样性。以某铁路局设备安全风险处理数据为案例构建多决策属性粗糙集决策表进行优化计算并进行管理决策分析。研究发现:(1)相对于传统的NSGA-II与MO-cell算法,本文提出的算法具有更强的多目标属性挖掘性能;(2)帕累托最优思想可以较好地解释多决策属性粗糙集在管理实践中的意义。     

多目标决策二级模糊优选模型

研究了近年来多目标决策系统模糊优选理论的发展状况,基于一种新的目标函数,给出了求解最优优属度与最优指标权重的模糊迭代算法;依据“数字-信息-知识”的思维,从系统的稳定性和可靠性角度,对原始数据进行信息挖掘,提出了二级模糊优选理论模型,进一步丰富了模糊优选理论模型.将提出的模糊决策模型应用于1 6家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策,取得了较为满意的结果.     

基于多目标进化算法的供水系统优化运行研究

将多目标进化算法与启发式算法相接合,对供水管网微观模型进行优化调度研究.目标函数为供水系统的运行费用和维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化(保证安全供水),以各泵站各型号水泵的开启和调速泵的转数比为决策变量,进行二进制-实数混合编码,并采用新型的交叉算子.运用NSGA-Ⅱ、epsilon-MOEA、SPEA2三种多目标进化方法求解优化运行模型,并通过工程算例进行比较.应用表明,多目标进化算法能为供水系统的优化决策提供支持.     

Multi-objective optimal design of feedback controls for dynamical systems with hybrid simple cell mapping algorithm

This paper presents a study of multi-objective optimal design of full state feedback controls. The goal of the design is to minimize several conflicting performance objective functions at the same time. The simple cell mapping method with a hybrid algorithm is used to find the multi-objective optimal design solutions. The multi-objective optimal design comes in a set of gains representing various compromises of the control system. Examples of regulation and tracking controls are presented to validate the control design.     

计及需求响应不确定性的综合能源系统多目标优化调度管理

需求响应作为电力系统的重要调节手段,可显著提升系统灵活性和经济性。利用价格弹性构建了包含价格与激励措施的需求响应模型,并在此基础上考虑需求响应的不确定性,以综合能源系统经济性和环保性为优化目标,构建了综合能源系统多目标优化调度模型。利用E约束法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,得到Pareto最优解集,运用模糊决策法从中选取最优方案。基于实际案例进行测算,结果表明价格型与激励型需求响应手段的结合能够实现削峰填谷,有效降低系统的运行成本和碳排放量。     

基于遗传算法和满意度函数的武器系统维修性分配规划问题研究

武器系统维修性分配是一个复杂的多目标规划问题.常规求解方法得到的结果难以满足其约束条件,并且难以体现不同目标间重要性的差别.据此,通过引入遗传算法(GA)和满意度函数解决了上述问题.首先利用GA求解单目标的最优解,建立各目标的满意度函数并综合为一个总满意度函数,最后利用GA求总满意度的最大值,即可获得模型的满意解.仿真算例表明,GA算法可适用于解决武器系统维修性分配问题,同时多目标规划中采用满意度函数法比线性加权法更可行.     

基于可拓模糊层次分析法的城市交通文化系统评价

为了科学地评价城市交通文化系统,并使评价方法更符合实际,对模糊层次分析法进行改进,提出了可拓模糊层次分析法,介绍了可拓模糊层次分析法的原理,给出了它的构成方法和具体评价模型,并用该评价模型对沈阳、大连、鞍山三个城市的交通文化系统进行了综合评价.结果表明,该方法较好地反映了实际交通文化系统的水平,克服了层次分析法中人的主观判断、选择、偏好对结果的影响,使评价结果更合理,是一种可信的多目标决策问题的评价方法,对城市交通文化系统评价是有效的.     

调水工程线路方案优选的灰色系统模型及其应用

调水工程为解决区域间水资源分布不均衡问题提供了一种有效途径 .调水工程线路方案的优选问题涉及社会、经济、环境、技术等多方面的因素 ,是一个复杂的多目标决策问题 .本文建立了其评价指标体系 ,应用 AHP法和信息熵方法相结合确定评价指标权重 ,建立了调水工程线路方案优选的灰色系统评价模型 .算例显示方法的有效性 .     

Availability allocation and multi-objective optimization for parallel–series systems

Availability allocation is required when the manufacturer is obliged to allocate proper availability to various components in order to design an end product to meet specified requirements. This paper proposes a new multi-objective genetic algorithm, namely simulated annealing based multi-objective genetic algorithm (saMOGA), to resolve the availability allocation and optimization problems of a repairable system, specifically a parallel–series system. Compared with a general multi-objective genetic algorithm, the major feature of the saMOGA is that it can accept a poor solution with a small probability in order to enlarge the searching space and avoid the local optimum. The saMOGA aims to determine the optimal decision variables, i.e. failure rates, repair rates, and the number of components in each subsystem, according to multiple objectives, such as system availability, system cost and system net profit. The proposed saMOGA is compared with three other multi-objective genetic algorithms. Computational results showed that the proposed approach could provide higher solution quality and greater computing efficiency.     

Locating series FACTS devices for multi-objective congestion management improving voltage and transient stability

Transmission congestion management is a vital task in electricity markets. Series FACTS devices can be used as effective tools to relieve congestion mostly employing Optimal Power Flow based methods, in which total cost as the objective function is minimized. However, power system stability may be deteriorated after relieving congestion using traditional methods leading to a vulnerable power system against disturbances. In this paper, a multi-objective framework is proposed for congestion management where three competing objective functions including total operating cost, voltage and transient stability margins are simultaneously optimized. This leads to an economical and robust operating point where enough levels of voltage and transient security are included. The proposed method optimally locates and sizes series FACTS devices on the most congested branches determined by a priority list based on Locational Marginal Prices. Individual sets of Pareto solutions, resulted from solving multi-objective congestion management for each location of FACTS devices, are merged together to create the comprehensive Pareto set. Results of testing the proposed method on the well-known New-England test system are discussed in details and confirm efficiency of the proposed method.     

水资源系统运行管理的多目标决策分析

在水资源系统运行的多目标决策问题中可以应用目标规划方法，它可以避免多目标转换成单目标的缺陷。     

风险应对视角下不确定需求定位-路径鲁棒优化研究

及时准确地配送应急救援物资是突发公共事件救援过程中的关键环节,综合考虑应急救援过程中出现的需求随机性,路网的连通能力下降和设施点失灵等情况,采用车辆与直升机联合运输方式进行配送,以应急系统中各物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,对多式联运三级网络应急物流系统定位—路径优化问题进行研究,建立了多目标定位—路径模型,并改进了遗传算法。最后,以汶川地震应急救援相关数据为例,对模型和算法的有效性进行了数据仿真验证,通过实验结果的对比分析,证明了鲁棒优化方法在处理不确定需求和设施失灵风险方面的有效性,进而为抵御突发公共事件发生后出现的风险,为解决突发公共事件发生后救援物资的安全及时准确配送提供了有效的方法。