Uncertainty Quantification for Structural Optimal Design Based on Evidence Theory

Uncertainty design can take account of aleatory and epistemic uncertainty in optimal processes.Aleatory uncertainty and epistemic uncertainty can be expressed as evidence theory uniformly, and evidence theory is used to describe the uncertainty. Transferring and response with evidence theory for structural optimal design are introduced. The principle of response evaluation is also set up. Finally, the cantilever beam in a test system is optimized in the introduced optimization process, and the results are estimated by the evaluation principle. The optimal process is validated after the optimization of beam.     

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本文根据UTCS与UTFGS子系统功能独立及功能整合和互补的特征，基于递阶优化思想对UTCS与UTFGS进行协同优化建模，在模型求解过程中，本文提出以相邻两个控制周期作为一个诱导周期，利用后一个控制周期的控制参数作为计算下一个诱导周期诱导策略的输入参数，进行跟进计算，这种计算思路既能保证交通控制与诱导和实时交通流的紧密相随和动态性，又能保证诱导策略的连续性和继起性，实现了交通控制与诱导的动态协同。并通过仿真分析说明算法的有效性。本文研究为UTCS与UTFGS协同的最终实现提供理论指导和方法依据。     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想，研究多条线路列车运行图的协同优化，并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性，对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中，将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究，提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析，结果表明，该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后,利用遗传算法对目标函数进行最优求解,获取最优组合控制方案.经仿真验证发现,不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略,会提高车道的清空速率,但也会带来下游路口车均延误的增加,而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.     

信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

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针对单路口交通流运行的高度复杂性和随机性,本文通过引入演化博弈理论和选择机制,以路口车辆平均延误时长最小为目标,提出了一种新的信号灯控制算法——基于演化博弈的单路口信号灯配时优化控制（EGSTOA）.为了评估方法的有效性,在VISSIM仿真软件中进行实验,并将该方法的控制效果与优化定时控制和基于遗传算法的控制效果进行比较.对比结果表明,使用EGSTOA方法有效降低了路口车辆平均延迟时长,改善了路口的控制效果.     

基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化，很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态，模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进；其次，以滞站点为博弈人，以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数，构建合作博弈，分析滞站点的单独和联合控制效果，并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制，能够有效防治公交串车. 最后，通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明，模型能有效降低公交车头时距波动，减少公交串车率，最终减少乘客平均候车时间.     

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在城市交通控制中,很多研究尝试为多个信号交叉口设计最优的协调控制方案,从而使得车队在通过多个交叉口时能够获得一系列连续的绿灯信号,无需停车、不间断地运行,这样可减少一些不必要的停车延误时间,而这种停车延误在现实中往往比较可观. 此类协调控制的主要目标之一是获取最大绿波带,通过调整各个交叉口之间的相位差以及各个交叉口本身的相序来实现. 目前在实际中得到应用的有关模型和方法大多是以混合整数规划为基础的一种线性最优化模型,最早由Little等人于1966年提出. 这种模型的基本局限性在于,对于面控系统,需要引入数量众多的复杂约束. 本文提出了一种新型简便的最优化方法,通过最大化可变绿波带实现对干线和网络各信号交叉口的最优协调控制. 从应用范围来看,该方法与混合整数规划方法的不同点在于规避了对实施协调控制的道路网络的封闭性要求,因而是一种全新的方法. 此外,本文还利用2个实例对该方法在交通信号协调控制中的有效性和实用性进行了验证.     

基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化，很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态，模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进；其次，以滞站点为博弈人，以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数，构建合作博弈，分析滞站点的单独和联合控制效果，并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制，能够有效防治公交串车. 最后，通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明，模型能有效降低公交车头时距波动，减少公交串车率，最终减少乘客平均候车时间.     

遗传算法用于控制器参数的满意优化

对于控制器参数的多指标优化问题，提出了一种新型优化设计方法。通过分别设计的各个性能指标的满意度函数，反映出各性能指标对控制系统的具体要求；并用综合满意度函数的设计，反映出对控制目标的综合要求。由此给出了一种优化模型。应用遗传算法自动搜索，实现控制器参烽的优化。仿真实验效果良好，表明了本文方法的灵活实用性。     

Real-time life-cycle modular design method based on game theory for jack-up

AbstractTo study an entity the entire jack-up performs as a total system with close interdependency and high level of integration of a myriad of subsystems supporting each individual function.All subsystems should be arranged in regular geometric space with clear regional division according to their respective functions.The "building block"such as arrangement makes it feasible to apply modular design method while the integration and conflicts among subsystems offer an arena for game theoretic analysis.All the contradictions between subsystems should be resolved bye the designer.Here we present a game theoretic analysis methodology,which based on the basic principles of game theory,through the establishment of matrix-mode game models to describe and analyze engineering design tasks.By using this method the optimization process in various fields of expertise can be effectively coordinated and controlled,and the parallel design patterns can be achieved to some extent.Taking account of the impact of commercial or technical activities in platform’s life cycle,time line is considered in the early stage of design process which provides more convenience for effcient upgrade and reconfiguration.Some second-hand three-legged jack-up upgrade design process is used as an example to illustrate the utility of the method.     

基于离散价格的高铁差异化定价优化研究

与现有大多数结果为连续值的高铁动车组定价理论不同，本文提出一种基于离散价格的高铁动车组差异化定价优化模型。首先设置离散的折扣率档位，再将旅客群体按照价格敏感性分类，考虑出发到达时间不在同一时间段给旅客带来额外机会成本的情况下分别得到各群体旅客乘车广义费用函数，基于广义费用函数估计总体旅客弹性需求函数，构建基于收益最大化为目标的多列车多区段下的线性整数规划模型，最后采用粒子群算法进行求解。算例结果表明，采用本文提出的优化方法能够显著提升列车的整体收益，同时可以将定价理论中输出最优价格为连续值的情况看做是基于离散价格定价优化问题的一个特殊情况，基于离散价格的假设应该更接近于定价优化问题的实际，应得到更多的关注。     

基于变权的物流资源公平分配方法

针对物流资源分配,研究了常权和变权形式下个体权重与产出效率对分配的影响,变权可以增加资源量较少个体的权重,实现兼顾公平的目的.提出了一种新的物流资源公平分配方法,该方法通过确定状态变权形式、个体效用和常权构造变权函数,计算个体变权值并比较所有分配可行解的加权总效用,得到最优分配结果.通过刻画效率损失和公平损失选择变权参数,可实现效率最优、最大最小公平以及其它不同程度的公平.以应急物资分配问题为例说明了方法的应用过程并验证了有效性,分析了变权参数对权重、效率和公平的影响.      

基于修正巴兰金理论的结构拓扑优化方法

为了探索具有工程实用性的结构优化新方法,应用渐进结构优化方法(ESO)对结构进行基于应力的拓扑优化.通过对巴兰金强度理论的修正,用单轴拉压极限应力比和单元主应力衡量单元应力水平,建立了一种基于修正巴兰金理论的渐进结构优化方法.算例表明,该方法可用于二维和三维结构的拓扑优化.     

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区域国防公路网络节点层次划分是进行区域国防公路网络布局优化的首要工作,而国防公路网节点层次划分标准不同于国家公路网,因此在指标选取以及方法运用上应有所区别。本文首先明确了区域国防公路网节点层次划分原则,在分析常用公路网节点层次划分方法的基础上,重点提出了基于灰色聚类的区域国防公路网节点层次划分的方法,构建了区域国防公路网节点层次划分的灰色白化权函数聚类模型,并给出了实际算例。通过以上研究得出结论：灰色白化权函数聚类方法用于区域国防公路网节点层次划分的结果科学合理,计算过程简洁,容易编程实现,可在实际区域国防公路网布局规划中应用。     

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城市公共交通财政补贴是落实优先发展公共交通战略的关键环节之一,由于城市公共交通财政补贴测算涉及面广,构建具有可操作性的测算模型和完善测算方法是城市交通可持续发展的一个重要课题。本文利用效用函数导出使用者乘坐公共交通的需求函数,建立使用者收入、企业经营成本和政府财政补贴之间的博弈模型,分析对公共交通使用者实行分类补贴的优势所在,并提出实际运用中具有可操作性的补贴测算模型。最后,文章结合北京市常规公交的调查数据进行案例分析,分析结果表明分类补贴的方法和补贴测算模型不仅能很好地满足使用者的公交出行需求,而且可以有效测算公交财政补贴金额,实现政府补贴的效用最大化,为城市公共交通补贴测算提供新的思路&;#61472;。     

位置识别率影响下基于博弈的共享单车停车奖惩策略研究

为解决共享单车停放问题,部分共享单车企业对用户停车行为进行奖惩,引导用户文明停车.本文研究了共享单车停车过程中,企业和用户的博弈过程.首先建立用户寻找规范停车点的时间成本函数,基于获得效用理论建立优惠券奖励效用函数,基于展望理论建立用户惩罚效用函数;其次,建立奖励和惩罚两种机制下的停车选择的混合策略博弈模型,得到均衡状态下位置识别率、奖惩额度、停车点平均间距等影响因素的函数关系.最后,对两种机制的用户效用进行灵敏度分析,对不同出行时间和出行目的的停车行为引导效果的差异性进行分析.研究结果表明：两种机制均存在博弈均衡解,但惩罚机制的条件更严格;当位置识别率低于临界值时,不能使用惩罚机制.企业可综合考虑投入与效益,选择合适的奖惩方案,在不同的市场运营时期采取不同的策略.     

高速公路收费站车道类型设置问题建模与求解

在加快推进ETC应用服务的背景下,以收费站运营成本与用户延误成本之和最小为目标,结合排队论,建立收费站车道类型设置优化模型. 提出一种自然数编码的遗传算法用于模型求解. 以广州市机场收费站为例,求解高峰时段两种不同ETC使用率下的车道类型设置优化方案,并利用VISSIM 软件对优化方案与原方案进行仿真对比. 此外,分析了机场收费站全天的车辆到达规律,讨论不同车辆到达率与ETC使用率下的车道组合方案. 结果表明,所提方法能有效地缓解收费站拥堵,合理控制成本,对收费站车道改建与收费员排班具有指导意义.     

Imprecise reliability assessment for heavy numerical control machine tools against small sample size problem

Small sample size problem is one of the main problems that heavy numerical control (NC) machine tools encounter in their reliability assessment. In order to deal with the small sample size problem, many indirect reliability data such as reliability data of similar products, expert opinion, and engineers’ experience are used in reliability assessment. However, the existing mathematical theories cannot simultaneously process the above reliability data of multiple types, and thus imprecise probability theory is introduced. Imprecise probability theory can simultaneously process multiple reliability data by quantifying multiple uncertainties (stochastic uncertainty, fuzzy uncertainty, epistemic uncertainty, etc.) together. Although imprecise probability theory has so many advantages, the existing natural extension models are complex and the computation result is imprecise. Therefore, they need some improvement for the better application of reliability engineering. This paper proposes an improved imprecise reliability assessment method by introducing empirical probability distributions to natural extension model, and the improved natural extension model is applied to the reliability assessment of heavy NC machine tool spindle to illustrate its effectiveness.