多目标优化的新方法——幂加权和法及数值仿真

提出了一种新的评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并证明了由这种方法所得到的最优解是多目标优化问题的有效解.用混合罚函数法将约束问题变为无约束问题,将改进的模拟退火算法与单纯形法结合起来构造一种效率较高的全局优化算法,该算法具有模拟退火算法在全局搜索上的优点和单纯形法在局部搜索上的优点.用计算机语言编制了通用程序,给出了单目标优化和多目标优化的例子,数值仿真结果表明这种方法是可靠的.     

基于CTM的交通信号多目标优化方法

研究了城市交通信号的控制与优化问题,以整个网络延误、油耗以及路网机动车尾气排放量为优化目标,推导了基于元胞传输模型的网络延误、油耗以及路网机动车尾气排放量计算公式,建立了一种基于元胞传输模型的城市交通信号控制的多目标优化方法,并利用多目标遗传算法进行了优化求解.仿真结果表明:应用此方法在轻度、中度、重度交通流状况下形成...     

考虑新能源消纳的源-荷协调多目标优化调度

中国西北地区弃风弃光现象严重,提高新能源消纳能力是电力部门面临的难题.针对此问题,提出了一种考虑新能源消纳的源-荷协调多目标优化调度方法.将负荷聚合商充当整合多种柔性负荷的商户,与常规电源协调参与电网调度,形成源-荷协调运行的优化调度模式.在此基础上,以新能源消纳量最大、系统运行费用最低及火电出力波动最小为优化目标,建立了多目标源-荷优化调度模型,并采用CPLEX对多目标优化模型进行求解.仿真结果验证了该调度方法可以提高新能源消纳能力,降低系统运行成本.     

基于ISIGHT的重型汽车空气悬架系统多目标优化设计

运用ADAMS/CAR建立重型汽车空气悬架模型和整车多体动力学模型,并对该车驾驶员处和鞍座处进行平顺性仿真分析.以驾驶员处和鞍座处加权加速度均方根为目标函数,以空气悬架弹簧刚度和减振器阻尼为试验因子,利用多目标优化软件ISIGHT进行多目标分析,获取最优参数.仿真分析结果表明,采用优化后的悬架参数可使驾驶员处以及鞍座处的舒适程度得到提高.     

有轨电车燃料电池混合动力多目标匹配优化

有轨电车燃料电池混合动力系统配置对整车动力性能、系统效率及经济效益具有重要影响，但是目前缺乏有效的优化匹配方法. 基于有轨电车沿线动态工况下的牵引功率计算，提出了面向服役周期成本最低的燃料电池有轨电车混合动力系统匹配优化方法. 以混合动力系统整车服役周期成本最低、体积/重量最小为目标函数，以动力性能、直流母线电压、电源输出功率、功率/能量实时平衡、储能系统充放电倍率及其充放电深度和SOC （state of charge） 为约束条件，建立了多目标多约束配置优化模型. 采用多目标优化方法获取Pareto前沿，同时给出了体积/重量可接受、经济性最优的推荐方案确定方法. 仿真结果表明，多目标匹配优化方法配置的有轨电车燃料电池混合动力系统满足了所有设计指标，混合动力系统全寿命周期成本从7 000万元降为1 500万元.      

荷载模糊模式识别中的应变传感器优化布置

根据遗传算法的多目标优化方法和结构荷载模糊模式识别的原理,提出了一种应变传感器测点的优化方法.根据各点应变的变异系数和线性相关性,确定了测点的候选集;采用混合遗传算法,对测点的选择进一步优化;以钢牛腿结构为例,进行了模型数值仿真分析.结果表明,采用优化后的测点,钢牛腿结构荷载的大小和作用位置的识别精度得到了很大的提高.     

面向气动性能的高速列车头型多目标优化设计

将气动阻力和气动升力作为优化目标,对高速列车头尾几何外形进行多目标优化设计.选取列车头尾横向、纵向、垂向三个方向共8组节点位置作为设计变量,利用网格变形技术得到需要进行仿真的样本.采用Fluent软件对3节编组高速列车在明线上运行的周围流场进行仿真计算,并得到其气动阻力和气动升力特性.通过响应面方法构造这两种气动特性对设计变量的响应关系,对其进行多目标优化设计得到优化后的列车外形,其气动阻力降低13.66％,且气动升力有效减小至1.46 N.     

MOPSO中精英保持策略和最佳解选择方法的改进

为提高多目标微粒群优化(MOPSO)算法处理高维目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,对MOPSO算法进行了改进.该改进算法利用扩展E支配 (E-dominance) 方法确定解之间的优胜关系,采用随机方式确定当代最佳解,考虑了算法的收敛性和解的多样性.此外,采用外部种群档案保存精英解,利用非线性函数将优化问题的目标空间映射到有限区域,并在该有限区域内考虑解的优胜关系和分布情况.通过对一系列典型测试问题的仿真研究,结果表明:对于3个以上的多目标优化问题,改进算法的收敛性和计算复杂度都优于原始MOPSO和NSGA2.     

多机场终端区进离场航班协同排序研究

为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率.     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明:多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。