求解算法

摘要： 针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nesterov快速梯度法设计了拉格朗日对偶问题求解算法,并对算法参数进行了分析,采用试验数据集对算法求解器进行了运行试验。结果表明:通过对优化变量进行线性变换求得最小李普希茨常数,或通过自适应搜索确定该常数的合理值,可以加速求解器收敛;采用热起动技术和合理地设置停止准则也可以显著改进求解器性能。设计的求解器可以有效地解决车辆自动驾驶纵向运动MPC的实现问题。

摘要： 构建以新能源为主体的新型电力系统,是能源电力行业服务碳达峰、碳中和的重要责任和使命。电网对于新能源的要求逐渐从"友好并网"提升至"友好并网+主动支撑",新能源侧标配储能成为大势所趋。储能配置是储能应用领域的前端工作,目前储能成本仍然较高,如何实现最优的储能配置是首要需解决的问题。综述并归纳了目前国内外在新能源侧储能应用场景、配置方法及预评估等方面的研究进展,提出了新能源侧储能配置有待进一步考虑的问题,并对未来的研究方向进行了展望。

摘要： 为了提高非线性二层规划寻优和运筹能力,提出基于模糊数学的非线性二层规划问题求解算法。建立非线性二层规划的线性方程组,采用最大Lyapunov泛函方法进行非线性二层规划过程中的最优参数辨识,建立非线性二层规划寻优的自动搜索模型,通过建立非线性二层规划的双曲微分方程组,进行非线性二层规划的最优解向量分析,实现非线性二层规划优化。实验结果表明,采用该方法进行非线性二层规划的自适应性较好,收敛性和输出稳定性较好。

摘要： 大停电事故后,在配电网失去上级电网支撑的情况下,可协同多种本地电源恢复网内重要负荷供电,减小损失,提升韧性.为了实现有限发电资源的优化配置,此场景下的恢复问题通常可以建模为多时段恢复问题.然而由于恢复问题中的整数变量和非凸潮流约束,目前尚无方法能够对其有效求解,无法满足在线决策要求.文中提出多时段在线恢复决策问题的两阶段高效求解算法:第1阶段为基于最大生成树算法的辐射状拓扑确定算法,第2阶段为确定负荷状态的整数变量松弛迭代算法.最后,在改进的62节点配电网算例进行测试,验证了两阶段求解算法的可行性和优势,表明所提算法能够实现在线应用,辅助运行人员进行恢复决策.

摘要： 为了提高非线性二层规划寻优和运筹能力,提出基于模糊数学的非线性二层规划问题求解算法.建立非线性二层规划的线性方程组,采用最大Lyapunov泛函方法进行非线性二层规划过程中的最优参数辨识,建立非线性二层规划寻优的自动搜索模型,通过建立非线性二层规划的双曲微分方程组,进行非线性二层规划的最优解向量分析,实现非线性二层规划优化.实验结果表明,采用该方法进行非线性二层规划的自适应性较好,收敛性和输出稳定性较好.

摘要： 机场终端区具有飞行流量大、航空器密度高、空域结构复杂的特点,对进出机场终端区的航空器进行合理排序,有助于提高空域资源利用率,缓解空域拥挤,减少航班延误.对机场终端区航空器进离港排序相关研究进行综述.介绍航空器进离港排序的相关概念,从模型建立和求解两个方面对国内外研究进行了总结.重点阐述基于混合整数规划、图论法、Petri网的排序模型,进一步对精确式和启发式两类求解算法进行介绍.描述了进离港排序研究涉及的相关数据及来源,并提炼了未来研究方向.

摘要： 架空导线的覆冰舞动是导致线路跳闸的重要因素,严重威胁着电力系统运行的安全性与稳定性,如何准确地描述其位移与频率的舞动规律就成为亟待解决的问题.基于拉格朗日原理建立了包括垂直、水平以及扭转的3自由度的舞动运动方程,使用模态摄动法描述导线舞动时各微元的相对位置关系,考虑到覆冰导线大幅舞动的几何非线性,使用Newmark-β法结合Newton-Raphson迭代求解覆冰导线舞动运动方程,并提出了有效的求解算法.由算例获得的舞动位移幅值及频率的数值解与实测值较为接近,从而证明了模型及算法的有效性.研究表明:覆冰导线舞动是一种以垂直运动为主的自激振动,其舞动频率十分接近于覆冰导线体系垂直振动的固有频率.在覆冰导线舞动的应变模型与气动力系数处理上有较大改进,且使用模态摄动法大大减少了计算量并提高了舞动位移的计算精度,从而为准确估计因舞动导致的线路跳闸概率计算奠定了良好的基础.

摘要： 随着新基建等技术的泛在应用,需求响应公交(DRT)正成为未来城市交通发展的趋势。为了进一步厘清DRT的国内外研究现状,首先,梳理和分析了DRT的分类和实现DRT运营所必需的生产要素;其次,阐述了DRT模式的产生过程和运营实践;再次,从优化目标、约束选择、求解算法3个维度对DRT优化问题进行分析总结,尤其对元启发式算法进行了详细总结;最后,在面向DRT的应用场景、模型构建、算法求解、常规公交与DRT协同优化等方面提出了展望,针对DRT未来可能的研究方向和研究热点提出了建议。

摘要： 为提升锥面包络蜗杆与二次包络蜗轮的模型精度,提出其复杂齿廓数字化建模方法与模型求解算法.基于蜗轮副成型过程构建了锥母面砂轮、蜗杆与蜗轮的坐标标架及数字建模系统,采用矢量法、微分几何和运动学等方法推导了蜗杆齿廓的啮合方程,运用空间变换矩和啮合理论建立了蜗杆齿廓的数字表征模型.以蜗杆齿廓为新母面进行二次包络运动,建立了二次包络蜗轮齿廓的啮合方程与数字模型.通过联立母面包络条件和蜗轮副齿廓边界,给出了蜗轮副齿顶和齿底环面母线方程,并构建了蜗轮副数字表征模型的约束条件.针对蜗杆与蜗轮齿廓成型特征,设计了复杂齿面数字表征模型的求解算法.在MATLAB环境下开发求解算法计算程序,计算蜗杆齿廓和蜗轮齿廓在不同坐标系下的接触样线,计算结果表明,蜗杆和蜗轮接触线均保持复杂的非线性.根据设计的求解算法计算出了蜗杆与蜗轮齿廓的全部啮合点云,采用逆向包络法验证了点云计算精度.在Creo环境下,对啮合点云进行包络拟合得到了蜗杆与蜗轮3维数字化模型,根据成型过程和啮合条件将蜗杆与蜗轮进行虚拟装配及运动仿真,验证建模效果和传动性能.建模实例和装配结果显示,蜗轮副计算点云精度保持在10–9与10–8级之间,传动效果与理论相符,证实了数字模型与求解算法的有效性与准确性.

摘要： 随着仿真技术的发展,仿真模拟验证越来越重要.然而多学科仿真致使仿真过程中产生的代数环问题还未得到重视.为了解决联合仿真中的代数环问题,该文对牛顿下山法进行优化,通过替换雅可比矩阵提高计算速度,并将算法应用在FMI联合仿真系统中,成功验证了优化后的代数环求解算法的有效性与实用性.

摘要： 针对洪水演进数值模拟对地形概化精度要求高、计算格式精度要求较低的特点,围绕流域洪水演进高速模拟问题,研究了具有地形概化二阶精度的斜底单元模型,分析了防洪保护区渍堤洪水淹没扩散特点,提出了有效计算单元自适应动态调整方法,显著减少了参与计算的网格数量,建立了基于低阶精度有限体积格式的浅水方程高效求解算法.算例研究结果表明,本文模型兼具较好的计算精度和效率,可满足防洪保护区渍堤洪水快速模拟需求,为面向流域尺度的洪水实时分析提供重要技术支撑,具有良好的应用前景.

摘要： 为实现悬臂式掘进机定向截割和断面截割自动控制,对基于机器视觉技术的掘进机机身空间位姿求解算法进行了研究.首先定义了掘进机机身在巷道中的空间位姿,在此基础上,采用基于模型的摄像机标定方法描述了掘进机机身相对摄像机的空间位姿计算方法,采用机器视觉技术检测摄像机与激光指向仪之间的相对空间位姿,通过空间矩阵变换计算出掘进机机身相对指向激光的空间位姿参数.在上述理论分析的基础上建立了试验平台并取得了令人满意的试验结果。

摘要： 数据的时效性问题是影响数据质量的重要因素之一.时效性差的数据会对企业决策和人们的日常生活带来许多不利影响,这使得判定数据的时效性成为必要.许多应用数据库中都没有完整、清洁、可用的时间戳,从而导致数据时效性的判定非常困难.冗余记录和时效约束能够在时间戳缺失的情况下有效地辅助恢复数据的时序关系,因而能够帮助数据时效性的判定.文中研究包含冗余记录的集合在给定时效约束下的时效性判定问题,并首次提出了时效性判定问题的求解算法.首先,文中定义了查询相关时效性和用户相关时效性.在判定查询相关时效性时,文中将查询归结为最新值查询和时效序列查询两类,并分别根据两类查询的特点,对每类查询定义了查询结果时效性和平均时效性.然后,文中提出了时效图的概念.利用时效图,文中给出了查询相关时效性和用户相关时效性判定问题的求解算法.最后给出了真实数据和虚拟数据上的实验结果,验证了文中算法较高的执行效率,并分析了各个参数对算法的影响.

摘要： 数据的时效性问题是影响数据质量的重要因素之一.时效性差的数据会对企业决策和人们的日常生活带来许多不利影响,这使得判定数据的时效性成为必要.许多应用数据库中都没有完整、清洁、可用的时间戳,从而导致数据时效性的判定非常困难.冗余记录和时效约束能够在时间戳缺失的情况下有效地辅助恢复数据的时序关系,因而能够帮助数据时效性的判定.文中研究包含冗余记录的集合在给定时效约束下的时效性判定问题,并首次提出了时效性判定问题的求解算法.首先,文中定义了查询相关时效性和用户相关时效性.在判定查询相关时效性时,文中将查询归结为最新值查询和时效序列查询两类,并分别根据两类查询的特点,对每类查询定义了查询结果时效性和平均时效性.然后,文中提出了时效图的概念.利用时效图,文中给出了查询相关时效性和用户相关时效性判定问题的求解算法.最后给出了真实数据和虚拟数据上的实验结果,验证了文中算法较高的执行效率,并分析了各个参数对算法的影响.

摘要： 高精度的轨道摄动求得的解析解在航天领域有着重要的意义.目前摄动解将长期摄动和长周期摄动推导到J4阶,短周期项推导到J2阶.本文通过两种方法的改进,来求解更高精度的轨道撮动解.本文采用的第一种改进方法是在原有的扰动位函数R的基础上增加至包含J15带谐调和项的计算.此种方法将长期摄动和长周期摄动的解析解推导到J15阶,短周期摄动的解析解推导到J4阶,但仍停留在J2的二次方级.第二种改进方法从哈密顿正则变换入手.在原有扰动位函数R扩展到J4项的基础上,在第一次哈密顿正则变换中,增加J2的三次方项F3*的求解.此种求解算法的优势在于在结果中能求解到J2的三次方级,精度得以提升.

摘要： 任务分配是决策中重要而常见的问题.将任务分配给合适的Agent可以有效地提高协作系统的性能.传统的任务分配中,Agent是相互独立的.然而,实际中,一个Agent的能力会因为与不同的Agent合作而提高或降低.从团队最优的角度,在考虑冲突与合作的情况下,研究了将Agent分配到合适任务的问题,并提出非线性规划的求解算法.案例分析的结果表明,算法可以有效地求解此问题,并且比不考虑冲突与合作、以及避免冲突的团队评估值高.

摘要： 针对云化系统的稳定性和可用性问题,本文研究了一种网络流量感知的虚拟机动态部署算法.该算法引入影子虚拟机,基于动态迁移的主动容错,保护服务的可用性.本文还构造了适用于影子虚拟机和主动容错机制的网络流量模型,并提出了基于基于影子的网络流量感知的虚拟机自动部署的求解算法.实验结果表明,相比已有算法,在考虑系统稳定性约束下,本文提出的算法能够求得更多的可行解,且在临界值的解法上比原算法有更少的时间和迭代次数.

摘要： 兰伯特问题是航天器轨道机动与导弹瞄准的基本问题,也是根据观测资料确定航天器轨道的基本方法.本文主要介绍七种兰伯特问题的解法,并通过数值仿真对其进行性能分析.在给定始末位置和转移时间的条件下,分析不同的中心转移角度对结果的影响;在给定始末位置和中心转移角度的条件下,分析不同的转移时间对结果的影响.在此基础上,得出在不同的条件下,采用何种方法更合适.

摘要： 兰伯特问题是航天器轨道机动与导弹瞄准的基本问题,也是根据观测资料确定航天器轨道的基本方法.本文主要介绍七种兰伯特问题的解法,并通过数值仿真对其进行性能分析.在给定始末位置和转移时间的条件下,分析不同的中心转移角度对结果的影响;在给定始末位置和中心转移角度的条件下,分析不同的转移时间对结果的影响.在此基础上,得出在不同的条件下,采用何种方法更合适.

摘要： 兰伯特问题是航天器轨道机动与导弹瞄准的基本问题,也是根据观测资料确定航天器轨道的基本方法.本文主要介绍七种兰伯特问题的解法,并通过数值仿真对其进行性能分析.在给定始末位置和转移时间的条件下,分析不同的中心转移角度对结果的影响;在给定始末位置和中心转移角度的条件下,分析不同的转移时间对结果的影响.在此基础上,得出在不同的条件下,采用何种方法更合适.

摘要： 本发明属于量子计算技术领域，特别涉及一种基于混合量子算法的组合优化求解方法、系统及求解器架构，针对用户待求解问题，将其表示为含有目标函数和约束条件的组合优化规范化形式表达优化模型；将优化模型映射到哈密顿量，生成目标函数对应的量子线路及约束条件相关的混合状态哈密顿算子量子线路；通过设定优化器参数及可行态和角度参数，利用量子计算机或模拟器执行量子线路；并通过测量量子线路输出寻找最优近似解。本发明通过在经典和量子计算机之间设置桥梁工具，利用量子计算自动化求解组合优化问题，提高数据处理速度，降低数据复杂度，扩充量子计算实际应用场景。

摘要： 一种基于模拟退火算法和蚁群算法结合的货物装配处理方法，包括如下步骤，步骤S1、列出访问每一个货物一次的所有回路，以及所有包的排列计为货物集装箱的解空间S，初始化货物集装箱配置的解空间；步骤S2、确定目标函数为空间利用率函数或成本函数；步骤S3、根据每条路径上信息素的浓度确定转移方向，获取新解；步骤S4、计算获取新解之前的解与新解之间空间利用率的差值；并以差值定义接受概率。该方法在已有启发式算法和蚁群算法的基础上，针对装箱问题进行优化，以达到避免解集陷入局部最优以及提高解精度的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于PSO算法求解模糊期望值模型问题的混合智能算法，采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近模糊函数，然后应用微粒群算法并以逼近模糊函数的神经网络作为适应值估计和实现。本发明通过仿真实验与基于GA的混合智能算法的结果进行了比较，其优化性能明显优于它，此外，为了体现该算法的执行速度，在运行时间上同PSO算法与模糊模拟相结合的模糊机期望值模型算法进行了比较，该混合智能算法的高效性不言而喻。这一优点可使本文的算法能更为有效地处理大规模的连续空间的模糊期望值模型问题，同时也拓展了PSO算法的应用领域，在应用中展现了该算法的优势。

摘要： 本发明公开了一种求解约束优化问题的量子近似算法，属于量子计算技术领域。本发明将二次无约束的二元优化方法和量子交替算符拟设方法融合在同一量子近似优化算法框架中，利用经典的贪心算法，对带约束的优化问题进行求解，得到的近似最优解作为一个约束条件，根据约束条件重新设计编码演化算符，使得表征解的量子态演化限制在可行解范围内，并且，将约束优化问题通过添加惩罚项转化为无约束优化问题，当有解违反约束时，在目标函数中添加惩罚项，使不满足约束条件的解的期望值比满足约束条件的解要差，通过本发明方法能高效的求解约束优化问题。

摘要： 本发明公开了基于搜救队算法求解0‑1背包问题的方法及系统，通过从物品搜索范围中随机选取物品构建初始样本空间；从样本空间中查找目标函数值最优的样本点作为样本空间的中心点；根据搜索空间与步长确定每个样本点的搜索空间，并基于搜索空间查找备选样本点，将备选样本点的目标函数值与原样本点的目标函数值进行比较，根据比较结果更新样本空间的样本点；对概率控制参数进行缩小操作，迭代次数加1，若达到终止条件，则终止，否则重复上述步骤。本发明模拟搜救队的救援行为，每个队员保持一定的独立性向其周围搜索，同时组员之间不断协同更新中心点的信息，尝试着向中心搜索，能在得到全局最优解的同时提高求解的收敛速率。

摘要： 本发明公开了一种随机贪婪初始种群遗传算法求解柔性作业车间调度方法，包括S1‑参数设置；S2‑随机贪婪初始化种群；S3‑解码；S4‑适应度计算；S5‑选择；S6‑交叉；S7‑变异；S8‑更新种群和S9‑算法终止；本发明针对柔性作业车间调度问题，以最小化最大完成时间为目标函数，设计了一种基于机器加工时间相对最短的随机贪婪初始化种群遗传算法，这种算法避免了贪婪算法陷入局部最优解的缺陷，同时使得随机选择具有一定的任意性，这样既保证了初始种群的多样性，又使得初始解在质量上有一定的优势，这种算法使得初始种群在多样性和解的质量上达到了一定的折中，同时加快了算法的收敛速度。

摘要： 本发明公开了一种基于改进SPEA2算法求解机器多转速车间节能调度问题的方法，首先构建柔性作业车间节能调度问题模型：包括柔性作业车间节能调度问题描述、模型构建；采用基于自然数三段式编码，三段式编码分别为工序码、设备码和速度码；然后适应度赋值、环境选择，对非支配解集中的所有个体的所有目标函数值和拥挤度距离值，找出对应各个目标函数值最小的三个个体，定义为交界点，和拥挤度距离最大的一个个体，定义为稀疏点，交界点和稀疏点执行局部搜索操作，从而生成局部搜索子代种群，然后利用加权法选出最优妥协解。本发明解决了现有技术中存在的车间生产过程能耗过高问题。

摘要： 本发明公开了基于粒子群算法的同轴反射式光学系统初始结构求解方法，涉及光学设计技术领域。包括步骤1：根据应用需求，确定待求解初始结构的同轴反射式光学系统及对应的待求解的基本结构参数；步骤2：利用粒子群算法求解出待求解的基本结构参数，进而获得所述同轴反射式光学系统的初始结构。以粒子群算法为工具，以反射式光学系统的五种几何像差的加权和为评定准则，将同轴反射式光学系统初始结构设计过程转化为求解同轴反射式光学系统评价函数的全局最优解的过程，无需繁杂的代数计算和后期调试，可直接获得同最优结构参数，且所获同轴反射式光学系统光学结构紧凑，成像效果在奈奎斯特频率处接近衍射极限，极大程度地提升了设计效率与可靠性。

摘要： 本发明涉及算法技术领域，具体公开了一种结合群体智能算法和蒙特卡洛模拟的多目标求解算法，结合了以下三种技术：花授粉算法、蒙特卡洛模拟方法和排序函数；算法的前期采用群体智能算法中的花粉算法搜索最优解，可以提高搜索解的效率；当采用群体智能算法得到的解不再更新时，可以通过蒙特卡洛模拟方法进一步寻找最优解；将群体智能算法中的个体学习机制与蒙特卡洛模拟的全局搜索能力有机结合起来，避免陷入局部最优解；排序函数的引入避免了目标函数原有信息的丢失，得到的结果客观实用。

摘要： 一种基于深度强化学习的机组组合智能求解算法，它包括以下步骤：步骤1：进行面向机组组合的马尔科夫决策过程MDP建模；步骤2：进行马尔科夫决策过程MDP模型的求解；步骤3：进行基于策略梯度算法的MDP模型求解；步骤4：通过Lambda迭代求解机组实际功率输出方案；通过步骤1至步骤4获得基于深度强化学习的机组组合智能求解算法。本发明的目的是为了解决现有用于UC决策领域的基于深度学习构建的传统模型适应性不强、决策精度不高的技术问题，而提供的一种基于深度强化学习的机组组合智能求解算法。