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。     

一种变电站内无功电压优化控制的求解方法

为了实现变电站内无功电压优化控制,提出了采用禁忌搜索算法进行无功电压优化控制问题的求解。以最大限度地降低功率损耗、提高电压质量和减少变压器的调节次数及电容器组的投切次数为目标,建立了相应的数学模型,并考虑系统潮流、控制变量、状态变量、器件动作次数的约束条件。采用数值仿真的方法进行了验证,仿真结果表明提出的方法可以得到最优解,解的质量较高。     

创意平板折叠桌参数设计与优化

本文首先从平面解析几何出发,研究折叠桌的动态变化过程,利用数学模型求解其设计加工参数以及各桌脚的坐标,其次以木板用料最少及开槽长度最小为目标函数建立多目标优化模型,以折叠桌高度0.7m,折叠前桌面直径0.8m为例给出最优设计参数。     

改进智能水滴算法求解混合时间窗车辆路径问题

针对多目标车辆路径问题,研究了车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,并引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,运用Solomon标准测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优；并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。     

基于堆垛的集装箱混合装卸方法的优化

集装箱船舶大型化的趋势下,在集装箱码头混合装卸方法的基础上提出了基于堆垛的混合装卸优化方法,并且将一组甲板对应的多贝位集装箱分解为多个单贝位集装箱装卸研究方法模型求解.以最小化单一贝位集装箱装卸的完成时间为目标,建立单贝位数学模型,使用遗传算法求解单贝位的最小完成时间,再根据其和求得一组甲板上、下集装箱装卸的完成时间,并拓展到多组甲板情况.通过数值计算,与传统装卸方法对比分析,验证了模型和算法的可行性和有效性,为大型集装箱船舶装卸方法的优化提供了依据.     

基于遗传算法的铺沙车路径探讨分析

铺沙车在日常生活中利用较多,其路径的选择关系到铺沙工程的成本.为了降低成本,利用求解欧拉回路的改进方法,建立了求最短路径的单目标规划模型.设计了lingo优化算法,规划出一条最短路径.考虑到运沙车单次运输量的限制及车子载重量与费用之间的关系,设计了求解该问题的遗传算法,通过建立时应模型,从车辆数目、运输量、运输次数三方面,使铺沙车路径最短,在不同的条件下,求出对应的最优路径和最小费用.     

基于最小二乘法的高维目标减少算法

多目标进化算法在许多领域有广泛的应用,大部分文献都只针对二维与三维的测试问题,而应用到高维的情况比较少。随着人们开始越来越多地关注高维目标优化问题,目标减少成为研究的热点。从决策者角度考虑冗余目标问题,提出了基于最小二乘法的目标减小算法。该方法将每个目标函数分段拟合为多条直线,然后两两比较各斜率向量确定最冗余目标对,进而确定冗余目标。     

路灯安置问题的优化

对道路上路灯的照明问题进行简化,建立两盏路灯之间以最小照明强度为目标函数的数学模型,并分析求解得两个光源之间最小照明强度的点。再对最小照明强度进行优化,求得两盏路灯间最小照明强度的最大值和最优路灯高度,以满足人们的要求和尽可能的节约能源。     

产学研协同创新超网络均衡模型及其实现路径

本文利用超网络方法设计了相互影响、相互作用的社会关系网络、协调网络和产学研合作网络,构建了基于金融资本和中介作用的产学研协同创新超网络均衡模型。首先将超网络中社会关系水平、协调度和合作水平作为决策变量,建立了基于关系价值最大、协调成本最低、协调风险最小、合作收益最大、合作风险最小和成本最小偏好下的多目标最优决策模型,利用变分不等式求解产学研协同创新超网络均衡,并分析了均衡条件与意义;最后,基于社会资本和中介的调节作用给出产学研协调创新实现超网络均衡的框架和路径。     

单轿厢电梯群控的优化模型

本文针对高层商务楼的电梯系统,根据电梯运行往返时间(RST)、乘客平均逗留时间(RST)、电梯的停靠次数三项指标建立了基于乘客到达率的电梯群控系统多目标优化模型,并采用遗传算法求解了目标函数的最优解。在电梯群控的基础上,根据RST与RST的最小标准差的目标函数,采用人工免疫优化算法进行目标函数的优化,进一步提出了单轿厢电梯动态分区模型。     

定向井小直径管下入深度研究

在油田使用小直径管测试作业中,求解连续油管的最大下入深度问题时,必须满足最大抗拉强度条件、摩擦阻力条件和屈曲变形条件及其确定的方法和原则。而在下入过程中摩擦综合阻力又是求解的关键。小直径钢管的刚度小,在承受纵向压力载荷时易发生正弦形、螺旋形弯曲(失稳),因而难以承受有效地压力载荷。本文讨论了小直径钢管在受压缩载荷时发生正弦和螺旋形弯曲的条件,同时,在定向井中,采用迭代算法求解下入的最小深度和上提拉力的问题。计算结果表明,连续油管的下入深度可满足侧钻水平井冲砂工艺要求。     

基于综合评价系统的连铸切割在线优化模型研究

连铸全称为“连续铸钢”,是指钢水经过连续的浇铸最终凝固,从而成为固态铸坯的一种工艺流程。本文针对浇铸开始、切割尾坯、发生异常等情况,在满足基本要求和正常要求的条件下,通过建立优化模型将不能达到定尺标准的剩余铸坯长度缩到最小,切割出尽量多的合格坯。本文基于综合评价系统,建立尾坯切割综合评价模型以及在线切割多目标优化模型,利用MATLAB软件求解以上模型,给出最优的切割方案。     

基于改进智能水滴算法的混合时间窗电商物流路径优化研究

结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。     

线性规划理论在高校课表编排中的应用

针对高校学生数量猛增、数据规模增大、约束条件增多、排课复杂等问题,本文以某高校课程编排为例,在课表编排中建立一个带约束的多目标数学模型,并对其进行最优化求解。利用运筹学优化仿真软件Xpress-MP验证,结果表明:建立数学模型的优化方法在解决高校课表编排优化问题中具有全局寻优能力,运行速度较快,使资源得到合理有效利用。     

含模糊变量的两层多目标线性规划方法

为了求出在线性规划中模糊变量的最优解或比较优越的解为多少,需要对含模糊变量的两层多目标线性规划方法进行研究。但当前方法是将IMOLP作为参数规划,通过变量转化为多目标的线性规划,然后利用齐墨尔曼方法对此进行求解,得出含多目标函数的总变量的线性规划,最终将其转化为单目标的线性规划,并求出各目标函数的最优值区间,但该方法存在准确性较低的问题。为此,提出一种含模糊变量的两层多目标线性规划方法。该方法首先利用新的假设模糊数序关系将其先转化为一个多目标线性规划问题,然后再转化为两层多目标的线性规划问题,结合两层目标函数的含模糊变量的多目标线性规划数学模型转换为线性规划问题对此进行求解,由此完成对含模糊变量的两层多目标线性规划进行求解。数值实例证明,可求出含模糊变量的两层多目标性规划的最优解。     

混合时间窗下多目标电商物流路径优化研究

结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计了混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立了基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计了改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。     

露天铁矿生产的优化模型

多目标非线性规划通常是不好解决的。在此建立了连续的多目标非线性规划并向单目标线性整数规划的转化,在Lindo不能求最优解的情况下退而求其次,将一个规划转化为两个规划,通过分析结合两个规划的最优解得到一组满足所有条件的近似最小总运量解和通过将规划问题转化为排序问题得到最大产量解。     

同构处理器的防冲突多任务调度优化算法研究

为了解决同构多核心处理器任务调度中空调度、无用调度过多,效率较低的问题.提出一种基于反馈约束神经网络的同构多核心处理器任务调度算法.以处理器调度任务完成时间最短为优化目标,建立一个反馈约束的处理器任务调度数学模型,然后采用神经网络算法对其进行求解,并通过有效的约束机制保障计算结果陷入局部最小.计算机仿真测试表明,约束神经网络算法可以获得的同构多核心处理器多任务调度的最优方案,具有一定应用价值.     

基于Lebesgue常数最小的保形重心有理插值

给出了一种保形重心有理插值方法。如何选择插值权使插值误差最小成为重心有理插值的关键。以插值权为决策变量、以Lebesgue常数最小为目标函数、以保形（保单调、保正、保奇偶、保在两条曲线之间）、没有极点及不可达点等为约束条件,建立优化模型求解最优插值权,从而得到保形重心有理插值函数。给出的数值实例表明了新方法的有效性。     

利用偏最小二乘法探究颜色与物质浓度辨识

为了防止人主观因素给比色法产生较大的影响,因而建立颜色读数和物质浓度的数学模型运用到计算机上,使颜色读数数据与该物质浓度准确匹配。首先从5种物质在不同浓度下的颜色读数着手,对数据进行标准化处理,然后通过偏最小二乘法拟合五种物质在不同浓度下颜色读数的回归方程,编制回归系数直方图,并且利用回归函数计算平均相对误差,建立物质浓度与颜色读数的数学模型。