Hilbert空间中的不可微最优化问题的基路径增量目标水平算法

主要研究了Hilbert空间中的一类不可微最优化问题的基路径增量目标水平算法.证明了当约束集合为有界集时,问题的最优解集非空,且这时通过算法生成的迭代点列是弱收敛于最优解的..     

基于不同优先级的油田增产多目标规划

为了衡量目标优先级不同对油田增产决策的影响,建立了基于不同优先级的多目标规划模型,并对增油量和措施费用两个目标不同优先级下的模型进行了求解,结果表明,目标优先级不同,油田增产措施的配置结果不同,但主要集中在对有效增产措施的配置上,对于效果较差的增产措施并无差异;同时,目标优先级不同导致目标的最优解相差较大,反映了决策者偏好对油田中后期增产决策的重要性.     

一类集值映射向量优化问题的ε-有效解

集值映射向量优化问题是最优化理论中的一个重要方向.在集值映射为生成锥内部-锥一类凸(简记为ic-锥类凸)的假设条件下,利用择一定理,给出了集值映射向量优化问题ε-弱有效解和ε-有效解的最优性条件和ε-Lagrange乘子定理,是弱有效解和有效解相应结果的推广.     

电力系统多目标优化运营研究

针对智能电网系统的安全与经济运行问题,建立了一个同时考虑经济、环境和安全指标的电网系统多目标优化模型,并运用理想点法对电网系统的多目标优化运营问题进行了相应的决策性分析,然后使用了一种新型的智能计算方法——标杆管理优化算法对该模型进行了求解计算.仿真实例表明,本文提出的决策分析和求解计算方法是切实可行的,具有一定的实用性和灵活性.此外,在计算过程中对一些相关的技术性问题,如对协调模型中的两类不同的控制变量、基因链的构造、约束条件的处理以及目标函数的选取等问题做了一些研究和探讨.     

考虑基岩向井筒供气的气藏压裂水平井产能预测模型

基于等效井径模型,综合考虑各裂缝不同参数、裂缝变质量入流和井筒变质量流动等因素的影响,建立并求解了基岩和压裂缝同时向井筒供气的井筒与气藏耦合的压裂水平井产能预测模型.研究分析了压裂水平井产能敏感因素.结果表明:压裂水平井的产能随裂缝条数、裂缝半长、裂缝间距的增加而增加;为获得较高的产能,压裂时应尽可能保持裂缝与井筒垂直;压裂缝条数一定时,裂缝越长、间距越大,压裂缝产能贡献越大,而裂缝越短、间距越小时,基岩向井筒供气的贡献越大,压裂缝贡献相对较小.研究成果为气藏压裂水平井设计提供了科学依据.     

免疫逃避型粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种免疫逃避型粒子群优化算法.其基本思想是将初始粒子群划分为寄生与宿主两个种群以模拟生物寄生行为,对寄生种群的粒子采用精英学习策略,对宿主群的粒子采用探索策略,再引入免疫系统的高频变异对寄生群采用相应的免疫逃避机制,以增强群体逃离局部极值、提高算法的全局寻优能力.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.     

基于Gristensen算法的砂岩储层横波速度计算方法

由于横波测量成本高,大部分油田测井资料中仅有少部分横波数据,则依据常规测井资料准确构建横波曲线已成为关键.考虑到横波构建理论方法更多地依赖实验室分析资料,提出在Gristensen经验公式基础上,以研究区横波测量曲线为约束,通过优化反演确立公式系数是一种好的研究思路.优化方法实现中采用阻尼型高斯牛顿法,保障了多参数优化迭代的收敛性和精度.将研究方法用于卫星油田横波数据构建中,取得好的计算结果.     

改进的多目标粒子群算法

提出了一个改进的粒子群算法并将其用于解决多目标优化问题．该算法利用粒子群算法的信息传递机制，引入多目标演化算法常用的归档技术，采用SPEA2算法的环境选择和配对选择策略，使得整个群体在保持适当的选择压力的情况下收敛于Pareto最优解集．标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性．     

神经网络在平面布线 中的应 用

Hopfield给出N个节点完全图K，中求最短Hamilton圈的神经网络方法，若将无自环图看做K，的子图，不难求出Hamilton图的Hamilton圈.不过当节点数增多时，解神经网络动态方程常得到次优解，和Hamilton圈差一两条边，称为准Hamilton圈.利用Hamilton圈和准Hamilton圈，可以画出一个平面图的平面化图，或者将一个非平面图分解为平面化子图，以便平面布线.     

绿色建筑前期设计阶段的多目标优化及多属性决策模型

综合考虑建筑物的体型参数、围护结构参数和功能布局的影响,运用层次分析法将描述性的功能目标转化为定量值,建立绿色建筑前期设计阶段的能耗、成本和功能的多目标优化模型。针对模型变量的离散性,以邻域拓扑结构改进粒子群算法,防止陷入局部最优,得到绿色建筑方案的Pareto解集。在绿色建筑多属性决策中引入马氏距离与组合赋权方法,对最优方案进行排序决策。通过案例分析验证该模型的效果,在保证一定功能的前提下,可获得较低的能耗和成本,实现绿色建筑设计理念。