组合优化

摘要： 针对在自动化立体仓库中储位分配混乱及仓储效率低的问题,提出一个通过多种群空间映射遗传算法求解的组合优化模型.该方法对基本遗传算法进行改进,对货物自身需求量、货架重心及货物相关性这3个方向组成的目标函数进行整体寻优.MATLAB仿真实验结果表明,该方法得到了较现有算法更优的结果,3个目标函数值均有改善,并且任务容量会影响改进方法的优化能力.

摘要： 为了提高云制造环境下制造服务组合优化的效率,提出了一种基于改进北极熊算法的制造云服务组合优化方法。该方法对制造服务进行实数编码,并以服务功能和服务质量为评价指标,使用改进的北极熊算法对制造云服务组合优化问题进行求解,得到最优的服务组合方案。同时通过引入动态视野,对算法的局部搜索进行调整,并与遗传算法中的变异策略相结合,以提高求解多目标问题的效率,同时降低因初始参数影响而导致算法陷入局部最优的可能。算例分析表明,改进的北极熊算法在求解制造云服务组合优化问题上比原始北极熊算法、标准遗传算法、改进的灰狼优化算法和改进的粒子群优化算法具有更高的效率。

摘要： 该文将使用遗传算法与模拟退火算法相结合从而优化传统遗传算法,不断的循环迭代筛选出最优解进而得到最高效率的排班,将算法与数学模型相结合,并采用减治思想提高算法效率。其中综合考虑各类如公司排班制度,员工情绪、公司利益等相关因素,使其适应度达到最高。采用真实的公司员工数据进行仿真实例实验证结果表明,研究的排班优化思想和算法是切实可行的。

摘要： 武器装备联合运用问题是武器装备体系化发展模式和联合作战背景下带来的新挑战。如何通过实验手段支撑武器装备联合运用问题的研究是军队当前亟需解决的重要课题。本文从不同角度对武器装备联合运用问题进行定位,剖析了武器装备联合运用实验的本质和目的,构建了武器装备联合运用实验架构,分别研究了基于规则匹配、基于组合优化,以及基于仿真推演的武器装备联合运用实验方法的实施流程。

摘要： 针对体系作战中多弹种协同完成多类型作战任务的需求,建立了以导弹装备体系效能为引导的弹种优化设计结构框架,以综合考虑任务、成本和风险影响因素的装备体系效能最优为目标,构建了指派模型,并给出了该模型的约束条件。针对该优化问题的可行解空间较大、计算时间较长的特点,设计了基于作战环的模型快速求解方法,以加快设计过程。算例分析结果表明:该指派模型能够实现导弹装备体系中最优弹种设计方案的求解,同时引入作战环可以极大地缩小可行域,从而显著提高设计计算效率。

摘要： 液压机械传动(HMT)装置作为一种双功率流传动装置,其参数设计是一个非线性、有约束和多目标参数优化问题。在对车辆液压机械传动装置优化参数、评价目标和约束条件理论分析的基础上,采用Isight-AMESim联合仿真的方法对液压机械传动装置参数进行多目标优化求解,提出了一种基于Isight优化软件中非支配排序遗传算法(NAGA-II)和序列二次规划算法(NLPQL)的工程车液压机械传动装置参数组合优化方法。根据组合优化的思想,选择非支配排序遗传算法进行全局寻优,将优化变量锁定在最优解区域,然后利用序列二次规划算法进行局部最优解的求解。结合实例样车,优化出了工程车液压机械传动装置的参数,优化后的参数可满足设计需求,表明所给出的优化方法可用于工程车液压机械传动装置参数设计。

摘要： 由于战场环境的高度不确定性,野战仓库的供应能力存在因受敌打击等原因导致的中断风险。将野战仓库选址、部队需求分配及任务调度等融合为一类选址调度组合优化问题。考虑野战仓库的中断风险,以期望保障完成时间最小化为目标,构建了基于中断情境的混合整数规划模型。设计一种基于逻辑的Benders分解算法(LBBD),将问题分解为主问题和子问题,并通过生成和添加Benders切割的方式进行迭代求解。为验证所提出模型和算法的有效性,生成40个算例进行数值实验,结果表明:随着算例规模增大,模型求解效果迅速降低,直至无法获得可行解。LBBD算法对所有算例均能给出可行解,且与模型直接求解相比,期望保障完成时间最多减少70%以上。同时,与传统分阶段求解方法对比,采用组合优化的LBBD算法平均可降低期望保障完成时间29.44%,表明组合优化方法能够获得更好的全局解。

摘要： 随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。

摘要： YYPO算法是一个求解连续型优化问题的算法,TSP问题是一个经典的离散型优化问题。利用YYPO算法中保持开发点和探索点之间相互平衡的思想,并结合YYA算法中的交互算子,提出了一种求解TSP问题的新方法--离散型阴阳对优化算法(DYYPO)。选取TSPLIB中的10个节点数在300以下的算例测试了DYYPO算法的性能,测试结果表明,在求解TSP问题时,DYYPO算法在最优值、平均值和用时等方面具有一定的优势。

摘要： 台风灾害经常导致配电网出现多种物理故障。合理的抢修计划能够减小故障停电时间,提高配电网可靠性。现有的研究主要集中在抢修资源的调度,包括抢修人员、材料和配电网的运行。但现有抢修策略中未能考虑交通状况的影响,这样会影响抢修策略的实施效果。随着电网信息采集能力的提升,电网已经具备了获取道路交通信息的能力。因此,文中提出一种优化台风后配电网抢修策略的方法,该方法考虑了交通网和配电网的信息集成。在构建信息集成框架的基础上,建立了考虑交通网中断的抢修策略的双层优化模型,协调和优化抢修人员、抢修材料、移动电源、网络重构等资源,以减少经济损失。最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性。

摘要： 针对不同海水泵组配置组合会影响变频节能效果的状况,提出一种基于实船环境下的海水泵组的组合优化方案.首先提出变频海水泵组合优化的原则和双台泵组运行方案,并用遗传算法建立优化运行模型和优化模型的求解算法来解决海水泵台数多和型号不同而不能列举的问题;然后设定单变频海水泵组和双变频海水泵组的海水泵配置来研究不同冷却水系统中轴功率和效率的海水泵组合优化算法;最后通过冷却水系统热负荷分析研究变频冷却水系统效益结果.以"育鹏"轮约136d的某一航次为算例,对变频水泵所产生的节能效益进行验证分析.结果表明,在主机负荷为50％～75％,双变频和单变频的节能效益相同,特别是主机负荷为50％时,节能率达到75％.对老旧船舶改造来说,可以采用单变频海水泵组的方案,而针对新造船,可以采用单变频海水泵组方案或双变频海水泵组方案.

摘要： 大规模电网动态频率表现出时空分布特征.该文提出了低频减载整定的组合优化数学模型及其求解方法.在整定过程中,通过仿真考虑了系统可能出现的各种典型运行方式、功率缺额故障及其发生概率,使整定方案具有更强的适应性.将该方法用于某实际电网低频减载整定,能有效避免切负荷量的不足或过切,巨切负荷总量明显降低.

摘要： 三维场景开发过程中传统的人工选择和调整模型层级过程繁琐冗长且难以达到理想的场景渲染效果.提出一种基于反馈机制的大规模三维场景模型层级组合优化方法.分析场景中模型观察距离、运动速度等因素对视觉感知的影响,建立了视觉敏感度数学模型.通过帧频与场景渲染效果反馈,利用视觉敏感度因子对模型LOD层级进行调整最终获得场景模型层级最优组合方案.实验结果表明,该方法有效减少组合评价次数,能快速获得最优模型组合方案构建的更高逼真度三维场景.

摘要： 在计算机资源有限的条件下,开发人员通常需要凭借个人的经验对视景开发过程中涉及的实体、地形、物理场等三维模型表达的精细程度等因素进行组合优化,反复迭代的调试过程周期长,也难以很好地解决逼真性和实时性的矛盾.引入控制论思想,提出了由三维模型离散多分辨率绘制及表示、视景效果评估方法、智能优化组合等组成的三维视景半/全自动修正技术,提供了一种三维视景开发的辅助决策方法,并成功地应用于典型虚拟海战场视景生成中.

摘要： 对于工程实践中的单目标优化问题,简单遗传算法存在着二进制编码空间不能完全覆盖全部遗传空间、适宜的遗传算子难以确定、局部寻优能力差以及出现"早熟收敛"现象等一系列问题.为了改善上述问题,浮点数编码方式、隔离小生境技术、遗传算子确定的自适应方法、组合优化方法等一系列方法被提出.结合上述提及的改进方法,提出一种在寻优中后期保证种群多样性的方法,并建立起种群多样性对变异概率影响的反馈机制,从而来改善遗传算法跳出局部最佳的能力.最后使用测试函数对改进的遗传算法进行验证,并将改进的遗传算法应用于船舶阻力优化.

摘要： 高校与教师构成了二级委托——代理关系.在这种关系下,构建了高校教师绩效激励组合优化模型,设计了绩效激励组合的最优激励系数.在实践中,合理使用物质激励、建立“以人为本”的成就激励、修正高校目前的职务激励、适当使用荣誉激励、合理运用教育激励和建立支持性组织文化激励成为高校教师绩效激励的最佳选择.

摘要： 在复杂电磁环境中进行频率指配是频谱管理中相当重要且困难的研究课题.本文总结分析了智能优化算法如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等的特点以及在频率指配问题中的应用.并将模拟退火操作与遗传操作相结合,遗传算法与蚁群算法相结合进行了理论分析,结果表明组合算法克服了单一算法的不足,有效避免了陷入局部最优,加快了收敛速度,为传统优化技术难以处理的组合优化问题提供了切实可行的解决方案,对于求解大规模无线电网络的频率指配问题具有较好的参考价值.

摘要： 未来汽车电子对PCB的可靠性、小型化提出了更高的要求,孔的加工品质对PCB的可靠性影响很大,尤其是灯芯,也将对PCB孔的加工品质提出更高要求.本文主要研究了四种基材的小孔径钻孔加工性能差异,并对其中一款代表性的汽车板用基材研究了不同盖垫板搭配对其钻孔加工性能的影响,提出了汽车板钻孔加工的盖垫板搭配方案优化方向.

摘要： 未来汽车电子对PCB的可靠性、小型化提出了更高的要求,孔的加工品质对PCB的可靠性影响很大,尤其是灯芯,也将对PCB孔的加工品质提出更高要求.本文主要研究了四种基材的小孔径钻孔加工性能差异,并对其中一款代表性的汽车板用基材研究了不同盖垫板搭配对其钻孔加工性能的影响,提出了汽车板钻孔加工的盖垫板搭配方案优化方向.

摘要： 未来汽车电子对PCB的可靠性、小型化提出了更高的要求,孔的加工品质对PCB的可靠性影响很大,尤其是灯芯,也将对PCB孔的加工品质提出更高要求.本文主要研究了四种基材的小孔径钻孔加工性能差异,并对其中一款代表性的汽车板用基材研究了不同盖垫板搭配对其钻孔加工性能的影响,提出了汽车板钻孔加工的盖垫板搭配方案优化方向.

摘要： 本发明提供了一种考虑源网荷储协同优化的配电网多措施组合降损优化方法，根据实测气象数据，利用神经网络模型进行光伏出力预测；根据获取的光照强度历史数据，构建光伏出力随机模型，利用光伏出力随机模型得到的经典场景对预测结果进行修正，得到修正后的光伏出力曲线；根据获取的蓄电池参量数据，构建基于剩余电量水平和充放电功率的蓄电池储能模型；根据修正后的光伏出力曲线、蓄电池储能模型、配电网参量数据和预设源网荷储配电网协同优化降损模型，得到最优网络结构和补偿容量；本发明实现了配电网内部无功电压稳定和有功潮流优化，达到了配电网安全可靠运行、技术损耗降低和区域低碳节能效益提升的总体目标。

摘要： 本发明公开了一种基于协议组合机制的组合服务优化方法和装置。该方法包括：获取组合服务执行过程中，不同用户对组合服务的访问信息，以及服务间的交互和依赖关系；基于获取的用户对组合服务的访问信息、服务间的交互和依赖关系以及流程优化策略，通过流程挖掘算法生成服务流程模型；根据用户的需求和所述服务流程模型，对组合服务进行调整和优化，获得满足所述用户需求的组合服务。本发明技术方案通过服务间的交互和依赖关系可对组合服务进行动态调整，使得调整和优化后的组合服务更加满足用户的实际需要，提高用户满意度。

摘要： 本发明提供了一种考虑源网荷储协同优化的配电网多措施组合降损优化方法，根据实测气象数据，利用神经网络模型进行光伏出力预测；根据获取的光照强度历史数据，构建光伏出力随机模型，利用光伏出力随机模型得到的经典场景对预测结果进行修正，得到修正后的光伏出力曲线；根据获取的蓄电池参量数据，构建基于剩余电量水平和充放电功率的蓄电池储能模型；根据修正后的光伏出力曲线、蓄电池储能模型、配电网参量数据和预设源网荷储配电网协同优化降损模型，得到最优网络结构和补偿容量；本发明实现了配电网内部无功电压稳定和有功潮流优化，达到了配电网安全可靠运行、技术损耗降低和区域低碳节能效益提升的总体目标。

摘要： 本发明公开了一种耐热聚合酶的优化方法，其包括下列步骤：①可优化的耐热聚合酶及其活性单位：根据DNA产物量随聚合酶浓度增大变化的曲线来选择；②确定优化剂纳米金的用量：得到具有有效优化作用的纳米金的用量与耐热聚合酶活性单位用量之间的比例；③耐热聚合酶的优化：根据步骤②比例来混合耐热聚合酶及纳米金。本发明还提供了由该方法制得的一种优化的耐热聚合酶组合物。本发明通过非基因工程手段优化现有聚合酶，使其类似甚至超越基因工程手段改造的聚合酶，具有同时提高聚合酶多种特性、优化方式简便、成本低廉的优点，可应用于各种PCR反应，特别是复杂的转基因植物检测反应。

摘要： 本发明公布了一种基于组合优化的多块地选种决策优化方法，针对多块地选种决策问题，构建基于组合优化理论方法的多块地粮食选种决策模型，实现对多块地选种进行决策优化；包括：构建训练样本集；获取影响产量的关键因素；构建神经网络模型并训练；构建训练测试集；通过训练好的神经网络模型得到地块的产量预测值及方差；构建基于组合优化的多块地粮食选种决策优化模型；采用分解式算法求解最优选种比例，得到最优品种及使用比例。本发明用于对粮食种植、选种进行分析与优化，可指导具体地块农业种植、农业种植规划；进一步为宏观农业政策或区域销售与备货策略提供技术支持，具有极大的经济和社会价值。

摘要： 本发明提供组合优化设备、组合优化方法以及计算机可读记录介质。该组合优化设备包括：存储单元，其存储包括在第一能量函数中的多个状态变量的值，所述第一能量函数被给出为具有表示针对所述多个状态变量的约束条件的项；以及处理单元，其执行对使第一能量函数的值最小化的多个状态变量的值的搜索，其中，由处理单元执行的搜索包括：通过使用所述第一能量函数执行的第一搜索、在第一搜索之后通过使用第二能量函数执行的第二搜索以及在第二搜索之后通过使用第一能量函数执行的第三搜索，所述第二能量函数是通过从第一能量函数中移除表示约束条件的项而获得的。

摘要： 本发明公开了一种水下集矿机结构优化设计方法，该方法包括以下步骤：一、构建水下集矿机的三维参数化模型；二、将参数化模型文件导入到ICEM软件进行网格划分，再将生成的网格文件导入到CFD软件中；三、在CFD软件中对水下集矿机进行流场模拟，计算水下集矿机阻力；四、确定结构优化设计变量、约束条件并选取优化目标函数作为评价指标；五、根据设计变量范围，通过多学科优化软件Isight进行抽样；六、把抽取的样本点在CFD软件中仿真，计算出样本点阻力值；七、通过Isight响应面模型对样本数据与仿真结果进行拟合；八、通过ASA+PSO组合优化算法进行结构优化。本发明的结构优化设计方法能够降低水下集矿机的水下航行阻力，增大有效体积。

摘要： 本发明公布了一种基于组合优化的多块地选种决策优化方法，针对多块地选种决策问题，构建基于组合优化理论方法的多块地粮食选种决策模型，实现对多块地选种进行决策优化；包括：构建训练样本集；获取影响产量的关键因素；构建神经网络模型并训练；构建训练测试集；通过训练好的神经网络模型得到地块的产量预测值及方差；构建基于组合优化的多块地粮食选种决策优化模型；采用分解式算法求解最优选种比例，得到最优品种及使用比例。本发明用于对粮食种植、选种进行分析与优化，可指导具体地块农业种植、农业种植规划；进一步为宏观农业政策或区域销售与备货策略提供技术支持，具有极大的经济和社会价值。

摘要： 本发明公开了一种使用基于MapReduce的蚁群优化技术求解组合优化问题的方法，属于组合优化问题求解技术领域。本发明包括如下步骤：根据设定的mapper的数量划分指定组合优化问题的解空间；Map阶段，每个mapper独立并行地在步骤1)划分得到的子问题解空间中执行改进的蚁群算法，搜索局部最优解；Reduce阶段，reducer接受所有mapper在不同解空间搜索到的局部最优解，根据步骤1)中采用的解空间划分情况综合得到全局最优解；输出reducer当前得到的全局最优解，结束。本发明具有更好的可伸缩性，能够更好的改善求解大规模组合优化问题的效率。

摘要： 本发明提供一种：作为一个整体进行统一组织管理与目标控制的各类项目任意组合，满足资源限量要求的资源均衡组合优化方法，该方法包括如下步骤：（1）分别依据组合项目中各项目组织管理与目标控制计划和（或）项目组织管理与目标控制多级计划体系中各级或最后一级计划中各项“工作”最早可能开始的时间，绘制甘特图或形象进度横道图；（2）统计其资源需求动态表；（3）采用两种或两种以上资源优化方法的组合进行组合项目的资源优化，使其达到满足资源限量要求的资源均衡目的或满足资源限量要求资源均衡的评审要求。