多目标最优化中的罚函数定理

本文将建立多目标最优化的罚函数理论。Zangwill 的某些结果将推广到一般非控解情形,而且给出例子说明 Zangwill 的有些结果对多目标规划问题并不成立。     

微分方程数值解的优化格式

利用最优化思想，根据一阶常微分方程数值解的收敛性和稳定性，引进最优化技术，确定最优系数，得到强稳定的线性三步和四步公式以及三阶Runge-Kutta最优算法，经地实际计算，部分公式的结果优于目前已有的公式。     

奇异半正定性分数阶格林微分方程正多解分析

研究奇异半正定性分数阶格林微分方程正多解。分数阶格林微分方程正多解对于许多实际数学应用中的优化正多解寻找具有很好的指导意义。传统的格林微分方程正多解分析方法采用正定模型下的正定正多解分析方法,只能适用于较少数的特殊情况,对于许多模型不具有很好的代表意义。研究一种奇异半正定性分数阶格林微分方程正多解分析方法,在格林函数微分方程正多解分析的基础上,对于正多解的范围进行奇异半正定性的限定分析,通过推到论证,得出正多解分析结果,由于具有广泛的代表意义,此方法对于许多数学应用具有很好的指导意义。     

采用Bcklund变换的常微分方程非凸松弛解分析

研究采用Bcklund变换的双线性化常微分方程非凸松弛解分析问题,双线性化常微分方程非凸松弛解是保证模型平稳分布和存在性的重要因素,从而提高许多模型在不同边界条件下的稳定特性。把双线性化常微分方程的非凸松弛解算子进行敏感域分析表征,采用Bcklund变换进行目标函数统一迭代,得到非凸松弛解的3种核函数分别是线性核函数、多项式核函数和高斯核函数。计算双线性化常微分方程的非凸松弛解的对称广义中心的稳定性平衡点,计算线性化常微分方程的非凸松弛解满足的边界条件,通过Bcklund变换扩展欧几里得算法,实现对非凸松弛解的稳定性和收敛性的证明,得到在不同多向增量式和减量式分析下,采用Bcklund变换的双线性化常微分方程非凸松弛解是收敛和稳定的。     

基于多目标遗传算法的工程施工进度计划优化研究

为使工程施工进度实现最优化,使进度计划方案更为科学合理,可以在施工计划制定的过程中融入多目标遗传算法。首先对多目标优化和多目标遗传算法数学模型进行了详细阐述,接着从最小费用、最短工期和最佳质量三个方面建立多目标工程施工进度目标函数,最后采用实例仿真,验证多目标遗传算法在施工进度计划制定的性能。实验证明,采用该方法能较好地求解施工进度目标函数最优解,而且能提供多种优化方案,具有较高的研究价值。     

量子Yang-Baxter方程的集合解的进展

量子Yang-Baxter方程的集合解的问题是一个重要的研究课题[1]。本文在逆半群下对此课题开展研究。对于逆半群S和映射R:S×S→S×S,我们给出了R是量子Yang-Baxter方程的解的充要条件,并据此在Clifford半群情形,给出了量子Yang-Baxter方程的四个集合解。这些解推广了群论意义下的解,是Drinfeld问题研究的一个进展。     

用正交设计方法求解非线性规划的区间约束最优化问题

给出了以正交设计原理为基础的两种方法———正交表法和加点正交表法,求解非线性规划的区间约束最优化问题。方法不要求目标函数可导,不依赖于初始点,计算速度快,算法简单,容易编成程序在计算机上执行。用检验考题对算法进行了验证,并进行了分析和探讨     

伸缩因子为a的尺度函数双正交的一个充要条件

双正交尺度函数在抽样理论、信号处理和计算机图形学等方面有广泛应用.本文研究伸缩因子为的尺度函数的正交性,根据尺度函数双正交的性质,通过复分析方法,给出了伸缩因子为的尺度函数双正交的一个充要条件.     

基于简化模型的公交车调度时间研究

为提高公交调度管理效率,文章通过分析和总结公交调度的相关问题,针对调度时间优化数学模型,建立发车时间间隔目标函数及约束条件,并通过改进遗传算法对模型求解,得出其适应度函数.实验以实际公交线路为例,通过仿真求解,得到最优化发车时间间隔,使公交公司运营成本和顾客利益达到最优,具有重要的现实效益.     

一类多目标规划问题的鞍点判别法

本文主要研究了向量最小值这一类多目标规划问题,并通过引入α-invex函数,α-η-拉格朗日函数的概念,给出了这类多目标规划问题的鞍点判别法。     

Application of non-dominated sorting genetic algorithm-II technique for optimal FACTS-based controller design

Design of an optimal controller requires optimization of multiple performance measures that are often noncommensurable and competing with each other. Design of such a controller is indeed a multi-objective optimization problem. Non-dominated sorting in genetic algorithms-II (NSGA-II) is a popular non-domination based genetic algorithm for solving multi-objective optimization problems. This paper investigates the application of NSGA-II technique for the design of a flexible AC transmission system (FACTS)-based controller. The design objective is to improve the stability of the power system with minimum control effort. The proposed technique is applied to generate Pareto set of global optimal solutions to the given multi-objective optimization problem. Further, a fuzzy-based membership value assignment method is employed to choose the best compromise solution from the obtained Pareto solution set. Further, a detailed analysis on the selection of control signals (both local and remote signals) on the effectiveness of the proposed controller is carried out and simulation results are presented under various loading conditions and disturbances to show the effectiveness and robustness of the proposed approach.     

科研院所科技成果转化能力的多目标评价研究

通过分析科研院所科技成果转化的现状、特点以及其他对科技成果转化的研究成果,结合多目标评价方法,从内部资源条件、科研投入、科研产出和宏观环境认知等4个维度建立评价指标体系,采用模糊层次分析法和专家打分对各层指标进行权重设定,采用灰色评价法建立模型,在分析科技成果转化影响因素的基础上,结合科研院所现状,对其转化能力进行多目标综合性评价,找出制约科研院所科技成果转化的深层原因,提高科技成果转化效率。     

基于专利分析的科研项目管理优化方法研究

科研项目管理是开展项目立项、评审、考核、促进科技成果产出的重要手段,开展专利分析运用于科研项目管理的办法研究,将对提升和优化科研项目管理具有重要意义。针对科研项目的实施特点,将科研项目管理分为发布指南、申请、立项评审等7个阶段,采用阶段分析及关联分析的方法探究专利分析在科研项目管理各阶段的应用,从而提出优化科研项目管理要健全科研项目管理机制,建立面向科研项目管理的专利分析机制的建议。     

Lexicographic MPC with multiple economic criteria for constrained nonlinear systems

Many control problems in process systems feature multi-objective optimization problems that involve several and often conflicting objective functions, such as economic profit and environmental concerns. In this paper, we consider a class of multi-objective model predictive control (MO-MPC) problems where nonlinear systems are subject to state and control constraints and multiple economic criteria are conflicting. Using the lexicographic optimization, we propose a prioritized MO-MPC scheme with guaranteed stability for economic optimization. At each sampling time, the MPC action is computed by solving a set of sequentially ordered single objective optimized control problems. Some sufficient conditions are established to ensure recursive feasibility and asymptotic stability of the MO-MPC in the context of economic criteria optimization. Two examples of multi-objective control of a coupled-tank system and a free-radical polymerization process are exploited to illustrate the effectiveness of the proposed MPC scheme and to evaluate the performance by some comparison experiments.     

Continuous-time distributed optimization with strictly pseudoconvex objective functions

In this paper, the distributed optimization problem is investigated by employing a continuous-time multi-agent system. The objective of agents is to cooperatively minimize the sum of local objective functions subject to a convex set. Unlike most of the existing works on distributed convex optimization, here we consider the case where the objective function is pseudoconvex. In order to solve this problem, we propose a continuous-time distributed project gradient algorithm. When running the presented algorithm, each agent uses only its own objective function and its own state information and the relative state information between itself and its adjacent agents to update its state value. The communication topology is represented by a time-varying digraph. Under mild assumptions on the graph and the objective function, it shows that the multi-agent system asymptotically reaches consensus and the consensus state is the solution to the optimization problem. Finally, several simulations are carried out to verify the correctness of our theoretical achievements.     

基于后悔理论的IT软件外包双边匹配决策方法

从后悔理论的角度研究软件外包双边匹配问题,首先提出软件外包双边评价指标体系,再基于市场环境的不确定性和客观事物的复杂性,评价信息采用实数、区间数、0~1判断型指标、三角模糊数、语言集5种类型表示;通过对不同类型信息规范化处理,根据后悔理论求出决策者感知效用矩阵,据此建立软件外包发包商和承包商满意度最大化的多目标优化模型,并通过线性加权法转换为单目标优化模型求解。最后通过实例分析表明该决策方法的有效性和合理性。     

基于信息关联的负面网络舆情风险分级与预测研究

【目的/意义】网络社会充斥大量负面网络舆情,负面网络舆情风险分级和研判对提高网络治理能力和网络 社会治理成效意义重大。【方法/过程】构建负面网络舆情风险指标体系,并采用熵权法计算风险指标权重;基于加 权GRA模型计算灰色加权信息关联度,在此基础上,运用k-means聚类算法构建负面网络舆情风险分级方案,据此 对负面网络舆情进行风险预测。【结果/结论】实证分析结果表明,所建负面网络舆情风险分级模型客观性强、可靠 度高,可为负面网络舆情风险精准响应提供有效决策依据。【创新/局限】以信息关联为视角,为负面网络舆情风险 分级与预测提供了新的研究框架,但典型案例数据库有待继续完善。     

基于数据决策分析的科研成果关注度影响因素研究

【目的/意义】科研成果关注度是论文价值成果的体现,反映研究者对成果的关注程度,也影响科研成果的 转化效率,科研人员可依据关注度确定研究方向与主题。【方法/过程】提出科研成果关注度概念。量化潜在影响科 研成果关注度的因素,包括关键词、作者地址、基金资助、期刊热度、标点符号吸引力和作者水平。【结果/结论】以影 响因素为条件属性,关注度为决策属性,使用CART决策树获得决策规则,研究发现：①商业与经济学研究方向中 化学、生物、自然等领域的成果更易受关注;②关键词对科研成果关注度具有高度影响,其次为期刊热度,而部分因 素也对科研成果关注度存在不同程度的影响;③基金资助和标题符号吸引力在独立分析中无法证实与科研成果关 注度的关系,但在决策过程发现二者没有影响。【创新/局限】本文基于学者的关注度视角,提出了科研成果关注度 概念,用机器学习模型进行决策,为进一步评估科研成果提供了理论基础。     

基于差分进化和粗糙集理论的多目标优化算法的研究

提出了一种新的基于差分进化和粗糙集理论的多目标寻优算法。应用差分进化作为的搜索引擎,尝试将它在单一目标优化中展现出的良好收敛作用转换到多目标优化问题中。在搜索的第二阶段中,为了提高迄今为止已有的非支配解决方案的普遍性,应用到了粗糙集理论。对于专用文献中通常采纳应用标准的测试函数和尺度的检验,本文的混合方法是有效的。     

New power system operational state estimation with cluster of electric vehicles

The access of distributed generation (DG) and a large number of electric vehicles (EVs) have changed the operation mode of power system. Its reliability and stability are facing more and more challenges. Therefore, it is very important to accurately estimate the state of the power system. This paper discusses a new power system state estimation method that is based on the shuffled frog leaping pigeon-inspired optimization algorithm (SFL-PIOA). Firstly, establish EV charging load model and distributed generation probability model (including photovoltaic power generation and wind power generation). Then, considering EVs and DG, the state estimation model of the new power system is built. The objective function and constraint conditions are established, and then the improved SFL-PIOA is used to solve the model. Finally, a simulation example is given to compare the improved algorithms (SFL-PIOA) to initial algorithm (PIOA). The results verify the feasibility and effectiveness of the improved method.