油田稳产措施规划数学模型

措施规划是油田开发领域的一项极为重要的工作,它对于延长油田稳产年限,合理地安排稳产措施是十分必要的.本文对措施规划的几类数学模型进行了分析,提出了对不确定性因素的处理--随机规划的建立与求解方法.     

Modelling and control of flexible joint robot based on Takagi–Sugeno fuzzy approach and its stability analysis via sum of squares

This article proposes a Takagi–Sugeno (T-S) fuzzy model of single-link rotary flexible joint robot. The proposed control method is based on parallel distributed control. The parameters of T-S controller are improved by distributed population genetic algorithm (GA) with chaos GA. Using Hermite–Biehler theorem in distributed population, GA is made to have a fast convergence. Dividing search space into several sub-spaces causes a better response, and chaos disturbance helps the whole algorithm to reach a best answer. The stability of the controller is analysed via the sum of squares programming, and finally, it is implemented on the plant.     

快递企业航空货运网络的构建

快递业竞争激烈,构建高效合理的航空货运网络是快递企业提高竞争力的重要手段。“枢纽—辐射”式航空货运网络是整合航空快递资源、提高航空快递资源利用效率、提高快递企业竞争力的有效模式。本文以降低航空快递网络成本、加快航空快递处理时间为目标,从航空快递网络枢纽的选取、指派关系的确定、枢纽个数的选择三个方面研究了航空快递网络模型建立问题,选用遗传算法求解不同枢纽个数下航空快递网络的运输成本,并据此进行枢纽的选取,运用重力模型法进行指派关系的确定,在此基础上运用超效率DEA模型确定枢纽个数。接着,以包含17个节点的顺丰航空快递网络的规划为例,对本文所提出的模型和算法进行了验证,验证结果证实了模型的合理性。本文的研究为快递企业构建航空货运网络提供了科学实用的方法,该方法的使用可以降低航空货运成本,提高效率,从而提高快递企业的竞争力。     

动态空间调度的混合遗传算法

提出了一种基于混合遗传算法的动态空间调度方法。首先利用遗传算法产生多个可行的分段调度序列,再采用动态决定分段位置的启发式算法——平均最大空闲矩形策略对遗传算法产生的调度序列进行解码。同时以完工时间和平台利用率的加权和作为适应度函数,充分考虑了空间调度问题所特有的动态性和时空关联性。遗传进化过程收敛后得到近似最优解,实现了调度方案的全局优化。对船厂实际生产数据进行了实证分析以及与其它算法的对比分析,证明了所提方法在空间调度问题上的有效性和实用性。     

基于KKT和量子遗传算法的风火电联合上网最优决策

研究了同时考虑节能减排效益和经济效益时,风火电联合上网的决策模型,并采用提出的KKT框架下的量子遗传算法进行模型的求解。综合考虑风电和火电的特点,建立经济效益函数和节能减排效益函数以及相关的约束条件,最终确立多目标决策模型。在KKT框架下将多目标函数转化为单目标,并利用量子遗传算法进行模型的求解。算例分析显示本文提出的KKT框架下的量子遗传算法在决策模型的求解时能够利用更少的CPU运行时间获得更优的决策结果,与其他常用的优化模型相比具有较高的优越性。     

COSEARCH: A Parallel Cooperative Metaheuristic

In order to design a well-balanced metaheuristic for robustness, we propose the COSEARCH approach which manages the cooperation of complementary heuristic methods via an adaptive memory which contains a history of the search already done. In this paper, we present the idiosyncrasies of the COSEARCH approach and its application for solving large scale instances of the quadratic assignment problem (QAP). We propose an original design of the adaptive memory in order to focus on high quality regions of the search and avoid attractive but deceptive areas. For the QAP, we have hybridized three heuristic agents of complementary behaviours: a Tabu Search is used as the main search algorithm, a Genetic Algorithm is in charge of the diversification and a Kick Operator is applied to intensify the search. The evaluations have been executed on large scale network of workstations via a parallel environment which supports fault tolerance and adaptive dynamic scheduling of tasks.     

基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用

提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意.     

注水油田年综合含水率预测的数学模型

本文将改进的灰色GM（1，1）模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下，研究了模型中的背景值参数A和边值修正项￡对模型预测精度的影响。在此基础上，采用线性规划方法估计模型中的参数，基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε，以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明，用改进的灰色GM（1，1）模型预测近期注水油田的综合含水率，预测值与实际值相对误差很小，预测精度很高，可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现，改进的灰色GM（1，1）模型虽然近期预测精度很高，但研究长期的发展趋势是行不通的，为此又研究探讨了长期发展趋势模型。     

经验正交函数与遗传算法结合的副热带高压位势场非线性模型反演

针对副热带高压的动力预报模型难以准确构建的困难,基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用经验正交函数（EOF）分解方法对位势场序列进行了时、空分解,引入了动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态的时间系数序列作为动力模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了动力模型参数的优化反演,建立了客观合理的非线性动力模型．通过对动力模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压的中、长期预报．试验结果表明,本文反演的动力模型的副热带高压预报效果优于常规的数值预报产品,该研究工作为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了新的方法思路和技术途径．     

现代优化计算方法在蛋白质结构预测中的应用

现代优化计算方法在蛋白质结构预测中占有重要地位.简要地介绍了模拟退火算法,遗传算法,人工神经网络和图论算法在蛋白质结构预测中的应用.对国内外近年来应用这些算法,特别是在蛋白质构象搜索问题中,解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析、比较了这几种算法的效果和特点.