优化决策

摘要： 以我国多矿区工作面采煤方法的选择经验为基础,将灰色关联分析和遗传算法与相关采煤方法决策理论及工程实际相融合,借助灰色关联分析获得各因素对采煤方法决策的影响权重,基于遗传算法建立各影响因素与采煤方法之间的可靠映射关系,构建工作面采煤方法智能决策模型。多个工作面的实例验证表明,该模型具有较高的决策精度,可为相关决策提供技术参考。

摘要： 长江黄金水道潜力进一步发挥需要破解“中梗阻”问题,同时需要与生态环境保护、防洪安全、河势稳定等要求相适应,因此开展长江中游多目标协同航运优化研究迫在眉睫。针对长江中游航运存在的问题,构建了多目标协同的航运优化决策模型,基于评价结果提出了“建设中游人工水道,与长江干流生态通道形成中游双通道格局”的航运能力优化思路。优化决策评价结果表明:长江中游人工水道建设不仅有利于破除航运“中梗阻”等不利影响,也有利于长江中游流域生态环境的改善,使长江中游在航运发展等河流开发活动与河流健康之间趋于更高层次的平衡与协调。

摘要： 传统恢复路径优化方法仅考虑单一维度下的恢复情况,对重要节点的负荷供电时间较短,为此设计一种多源协同的电力线路恢复路径优化方法。建立重构时间最短的目标函数模型,针对目标函数设计过电压约束、运行约束和启动时间约束等约束条件,修正电力线路非连通方案编码,提高电力线路恢复路径优化效率。实验结果表明,设计的恢复路径优化方法与传统方法相比,电力系统在多源协同下实现优化,重要负荷供电时间增长,一级负荷恢复供电的累计数量增加,验证了设计方法的有效性。

摘要： 针对微网群碳权分配机制不合理、碳权交易效率低以及节点参与度不高等问题,提出了基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型。结合区块链的信息透明、去中心化、安全可信的特性,建立微网群碳权交易架构。采用微网群违约惩罚机制,对微电网节点的信誉值进行定量计算,实现信誉值与微电网节点交易优先级的深度融合。利用改进的PBFT共识机制,将联盟链内节点进行等级划分,达到约束节点共识权限的目的。在此基础上,设计基于违约惩罚机制的碳权交易流程和算法,实现微网群内部多对多交易的自动执行,保障了碳权交易的高效性。根据微电网节点碳排放量阈值,将微电网节点分类,完成微网群碳权分配方案的针对性设计。在买方市场环境下,依据用户总效用收益最大为目标函数建立碳权交易优化决策模型,使微网群用户参与碳权交易市场的积极性得到极大提高,保障了微电网节点用户的经济利益。算例分析表明,该模型可以保障微网群碳权分配的合理性,在提高碳权交易效率的同时改善了微电网节点用户的效用收益,进一步提高了微电网节点参与市场交易的积极性。

摘要： 针对当前燃煤机组灵活运行中存在的配煤掺烧决策难题,提出了一种智能化配煤掺烧优化决策方法。该方法在对机组历史运行数据进行稳态数据筛选的基础上,建立机组效率SBM动态评价模型,并对稳态数据进行运行效率评价,进而建立包含环境温度、湿度、机组功率、全局效率和配煤方案的配煤掺烧决策数据库。对于未来某一决策周期,根据日前计划负荷曲线和天气预报获得机组运行工况,并利用余弦相似度在决策数据库搜索最佳匹配历史运行工况,根据匹配结果按照效率最高原则,实现配煤掺烧方案的决策。实例证明该方法可行有效,可以实现燃煤机组配煤掺烧优化决策,提高机组运行的高效性和灵活性,为新能源电力系统安全运行提供保障。

摘要： 现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差。为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为。首先,利用Next Generation Simulation(NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证。其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹。结果表明,所提策略可以在保证驾驶安全性的前提下,实现经济、舒适和高效的换道过程。单独考虑经济、舒适和高效的优化策略,能够分别降低35.71%的单位路程燃油消耗,94.58%的前轮转角的角速度以及70%的换道所需时间。这说明所提的换道轨迹优化策略能够从微观角度缓解或解决由不当换道驾驶行为造成的交通问题,并为驾驶辅助系统提供理论依据和方法指导。

摘要： 针对含多类型储能配电网大停电后利用分布式储能和电源进行重要负荷恢复的问题,考虑能量型和功率型储能的运行和功能特点,提出两阶段协同恢复方法,实现多类型储能协同互补,达到更优的恢复效果。第一阶段建立考虑能量型储能运行特性的多时段恢复混合整数二阶锥规划模型,确定各时段负荷恢复集合和各源计划功率曲线,即确定能量在时间维度的优化配置方案;第二阶段在第一阶段给出的能量分配方案基础上,考虑功率型储能的快速功率支撑,确定负荷因恢复突增时段的各源功率曲线,即确定功率的精细化配置方案。采用改进的IEEE 33节点配电网进行验证,结果验证了所提两阶段协同恢复方法的有效性。

摘要： 针对供水管网失效情况下,供水管网优化维护的问题,系统地总结了供水管网优化维护的3个阶段;提出了供水管网优化维护的3个基础理论:管道失效理论、管道可维护理论以及优化决策理论;建立了面向全生命周期的供水管网优化维护的一体化技术框架,包括数据融合、状态辨识、措施集合、优化决策以及方案实施5个方面。

摘要： 基于电子病历平台的临床路径逐渐向知识化和智能化方向发展,主要是利用数据挖掘和人工智能技术对电子病历中的有效信息和诊疗计划进行采集,通过模糊聚类或关联分析等统计学方法为患者选择最适合的疾病诊断和治疗方案。通过模糊聚类和关联规则分析进行临床路径管理优化,有助于临床医师进行疾病诊断和治疗方案决策,具有显著的临床应用价值。

摘要： 为实现不同的全厂电、热负荷下供能设备运行组合模式的合理决策,提出一种含电锅炉的热电厂多运行组合模式优化决策方法。首先根据含电锅炉热电厂不同运行模式下的电热特性,建立热电厂各机组运行特性的仿真模型,得到相应的电、热出力特性。然后分别以供能成本和供能煤耗为目标函数,建立多运行组合模式优化决策模型,在考虑辅助服务市场补贴后,两者得到的机组灵活运行组合模式一致。最后,得到不同全厂电、热负荷下热电厂最优运行组合模式,在考虑尽量减少运行操作情况下,根据仿真结果给出热电厂多运行组合模式的决策规则,这一结果可为含电锅炉热电厂运行组合模式决策提供依据。

摘要： 本文对跨流域调水工程施工场地多目标优化决策进行了研究。跨流域调水工程施工场地的布置方案选择较复杂,依靠经验的传统方法不足以完全反映不同方案间的内在规律和联系,需将数量分析和定量计算结合起来进行评价,在定性分析的基础上,研究适合方案优选的定量方法很有必要。研究内容包括可行方案集构成和施工现场优化布置方案的优选模型。

摘要： 讨论了维修保障资源调度的意义及原则，以及维修保障资源调度优化的主要依据，给出了一个维修保障资源年度调度计划按月分配的优化决策模型，并对其主要影响因素进行了分析，用这一模型进行实例验证，证明它对平时的计划性维修具有较好的指导作用。

摘要： 针对以往金融集聚水平测评中,指标赋权较为单一的现状,采用相对熵对主、客观赋权结果进行优化决策.从金融集聚的内涵出发,从金融规模、经济规模及金融基础三个层面构建金融集聚水平测评指标体系,先后采用AHP、熵权法从主、客观角度进行指标赋权,再采用相对熵进行组合赋权,最后采用多指标综合评价模型对各地区金融集聚水平进行测评.由于对主、客观赋权结果的优化决策,降低了测评的信息损失度,提高了测评结果的可信度、合理性.测评结果显示,总体上,金融集聚水平由东部地区、中部地区、西部地区依次降低.

摘要： 摘虚拟企业是21世纪信息社会生产的主流组织形式，选择和确定联盟伙伴是建立虚拟企业的关键环节之一。盟员的正确选择对提高联盟企业的总体竞争力有着极其重要的作用。本文在构建虚拟企业盟员的实施评价体系基础上，提出一个修正的Analytic Hierarchy Process（AHP）算法。

摘要： 针对不同薄煤层地质条件，采用不同的开采设备，能够发挥设备的最大潜能，节省能耗。本文利用模糊多属性决策理论，对影响薄煤层开采的决策因素进行了分析，总结各种影响因素的评价方法，并结合定量指标和定性指标的具体评判方法，对开采设备决策选型进行了优化研究。

摘要： 本文探讨了订单驱动生产系统中，应用带保护水平分配机制时，如何对产能分配及订单接受机制进行优化。通过变化生产和需求因素组合而成的600种实验场景，进行了数值模拟运算，以期望总收益为衡量标准，寻找该原则下的优化分配机制。模拟结果表明，相较于以往文献中的分配机制，本文所得到的最优分配机制得到了更好的结果。本文的研究也为今后的研究拓展了方向。

摘要： 基于收益管理原则,本文探讨了订单驱动生产系统中,应用先来先服务(FCFS)的规则时,如何对产能分配进行优化.通过在生产因素和需求因素组合而成的600种实验场景的数值模拟,以期望总收益为衡量标准,寻找FCFS原则下的优化产能分配机制.结果为:根据生产和需求决定的情景,可以找到使总收益最大的(t)*,对于符合产能要求的到达时间为t的订单,当t＜(t)*时,尽量靠近订单交货日期后向(逆时序)安排生产;当t＞(t)*,尽量靠近订单到达时间前向(顺时序)安排生产.本研究对评价订单驱动生产系统的各种方案提供了更客观的标准.

摘要： 本文从实际应用出发,在长系列确定性优化调度成果的基础上,重点研究了水库优化调度规律.首先对优化调度成果从物理成因上进行深入分析,找出影响优化决策的主要因素;然后对优化过程进行深入剖析,以了解影响优化决策的相关因素,从而对样本点进行了分组;最后建立了水库优化调度多元分段线性函数.以水布垭水电站为实例的研究结果表明:以此方法建立的水库优化调度函数,能很好地反映各时段水库优化调度规律,对水电站的长期调度具有实际指导意义.

摘要： 分析了企业核心竞争力的基本概念及构建方法,探讨了如何利用商业智能技术帮助企业构建核心竞争力,提出了从理解业务、加强管理、改善沟通、创新能力、优化决策等几方面来构建基于商业智能的企业核心竞争力。

摘要： 随着社会其他部门用水的增加,以及人口增长对粮食增长的需求,农业节水灌溉新技术的研究成为了世界各国急需研究和解决的新课题。农业节水是庞大的系统工程,需要多学科的融合,但如何对有限的灌水资源优化分配,使灌溉总效益最大是一个极其重要的研究分支。本文旨在通过国内外学者对灌水量优化分配的研究现状的剖析,为国内相关领域研究人员借鉴。

摘要： 本发明提供了一种基于多目标决策理论的复杂装备维修决策优化方法。该方法包括：对复杂装备的零部件重要性进行定量评价分析，计算各个零部件在复杂装备的健康评估中的健康权重占比；根据所述复杂装备的各个零部件的指标数据统计获得各个零部件的健康值，根据各个零部件的健康值和各个零部件的健康权重占比获得所述复杂装备的整体健康值；根据所述复杂装备的各个维修项目的维修效果、所花费的时间和材料信息，计算出所述复杂装备的维修总费用和维修后的整体健康值增加值。本发明应用最优化理论和可靠性维修理论，以维修费用减少和维修效果增强为优化目标，建立复杂装备维修可靠性约束和时间约束的复杂装备维修决策方法。

摘要： 本发明公开了一种基于决策树的仓储模型决策优化方法，包括：采集原始数据，对原始数据预处理后作为决策树的训练集；根据训练集统计库存决策模型的各个属性，计算各个属性的信息增益率，库存决策模型的属性包括短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性；根据库存决策模型各个属性的信息增益率，采用C4.5算法构建决策树，决策树作为库存决策模型；基于决策树得到分类规则，分析短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性与仓储模型之间的相关性，并基于该分类规则进行库存仓储决策。本发明的基于决策树的仓储模型决策优化方法，决策耗时短，实时性高，且决策方案可靠。

摘要： 本发明公开了一种行为决策模型优化、行为决策方法、装置、设备及介质。车辆行为决策模型的优化方法包括：获取待优化的车辆行为决策模型和与车辆行为决策模型匹配的标准验证样本集，标准验证样本中包括多个车辆环境描述特征值和标准行为决策结果；对标准验证样本集进行数据预处理，得到归一化样本集；基于蝙蝠算法设置参数，采用蝙蝠算法进行蝙蝠群体的多轮迭代处理；当满足蝙蝠迭代结束条件时，获取全局最优蝙蝠；利用全局最优蝙蝠对车辆行为决策模型进行更新，得到优化后车辆行为决策模型。通过采用上述技术方案，能够高效优化车辆行为决策模型，提高车辆行为决策模型的准确率。

摘要： 本发明提供了一种基于多目标决策理论的复杂装备维修决策优化方法。该方法包括：对复杂装备的零部件重要性进行定量评价分析，计算各个零部件在复杂装备的健康评估中的健康权重占比；根据所述复杂装备的各个零部件的指标数据统计获得各个零部件的健康值，根据各个零部件的健康值和各个零部件的健康权重占比获得所述复杂装备的整体健康值；根据所述复杂装备的各个维修项目的维修效果、所花费的时间和材料信息，计算出所述复杂装备的维修总费用和维修后的整体健康值增加值。本发明应用最优化理论和可靠性维修理论，以维修费用减少和维修效果增强为优化目标，建立复杂装备维修可靠性约束和时间约束的复杂装备维修决策方法。

摘要： 本发明公开一种基于改进多目标蜻蜓优化算法的造价决策方案优化方法，属于电力工程造价技术领域，包括如下步骤：步骤1：方案拆分，将变电站工程造价方案拆分成技术环节板块、管理环节板块、供应链环节板块与安全保障环节板块；步骤2：信息赋予，对拆分完成的技术环节板块、管理环节板块、供应链环节板块与安全保障环节板块进行信息赋予；步骤3：依据步骤2中对各版块赋予的信息，构造目标函数与约束条件；步骤4：根据改进多目标蜻蜓优化算法进行最优化求解，通过多目标蜻蜓优化算法求解最优造价决策方案，使造价决策方案的制定更佳科学，尽可能减少造价决策方案最终确定的主观影响。

摘要： 本发明公开了一种基于多目标优化和VIKOR方法的复杂机械产品的选择装配优化和决策方法，属于制造质量预测和控制领域，步骤如下：针对包含多种零件的复杂机械产品的批量选择装配问题，构建装配体的多维装配关系模型；基于上述装配关系模型和装配质量要求构建多零件的批量选择装配的多目标优化模型；利用多目标优化算法求解所述多目标优化模型得到大量帕累托最优解；利用VIKOR方法对帕累托最优解集进行排序选出最优折衷解。本发明考虑了装配过程对复杂机械产品质量影响，解决了传统装配方式批量装配成功率低和质量不稳定的问题，提高装配成功率的同时可以更加有效的优化装配效果并合理的选择装配方案，为实现复杂机械产品的质量控制提供技术支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电火花加工稳定性与能耗状态优化决策平台。用特征筛选法挖掘分析电火花加工数据，得到加工稳定性与能耗状态的优化指标；用K‑medoids算法对优化指标进行聚类，获得加工稳定性与能耗状态的分布情况，并构建稳定加工状态数据库和节能放电状态数据库；用历史电火花加工数据训练LSTM递归神经网络深度学习获得实时电火花加工状态的预测值，结合优化指标的统计特征值，判定当前为非正常加工状态时，对加工稳定性与能耗状态进行多目标优化，获得稳定‑节能加工状态综合最优目标值，并据此调控当前加工参数值。本发明基于深度学习，给出了稳定‑节能综合最优的电火花加工参数优化决策方法，使电火花加工在稳定又节能的状态下运行。

摘要： 本发明公开了一种图书采购优化决策系统及图书采购决策方法，电控装置内存储有现有馆藏图书数据和采购初步订单数据；对于采购初步订单数据中的每种图书，按照作者信息效能算法计算得到该种图书的作者的图书效能XN1和作者复本采购数量M1、出版社的单种图书效能数据XN2和出版社复本采购数量M2、主题图书效能数据XN3、主题图书复本采购数量M3和中图分类号效能数据XN4以及中图分类号复本采购数量M4；分别进行历史数据计算和一年来数据计算后得到待采购的每种图书的最终效能值XNZ3和最终总复本采购数量MZ3，基于历史大数据解决了采购何种图书以及每种图书采购几本的问题，使有限的采购经费发挥最大的图书效能，并且从统计学上避免复本数量与借阅需求不相匹配的现象。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电火花加工稳定性与能耗状态优化决策平台。用特征筛选法挖掘分析电火花加工数据，得到加工稳定性与能耗状态的优化指标；用K‑medoids算法对优化指标进行聚类，获得加工稳定性与能耗状态的分布情况，并构建稳定加工状态数据库和节能放电状态数据库；用历史电火花加工数据训练LSTM递归神经网络深度学习获得实时电火花加工状态的预测值，结合优化指标的统计特征值，判定当前为非正常加工状态时，对加工稳定性与能耗状态进行多目标优化，获得稳定‑节能加工状态综合最优目标值，并据此调控当前加工参数值。本发明基于深度学习，给出了稳定‑节能综合最优的电火花加工参数优化决策方法，使电火花加工在稳定又节能的状态下运行。

摘要： 一种基于主从决策的设施防御优化决策方法，它有五大步骤：步骤一、场景及决策变量初始化；步骤二、确定最优中断节点集；步骤三、筛选候选防御节点；步骤四、确定单位防御量分配策略；步骤五、设计结束。本发明针对现实情况中关键设施防御决策问题所具有的防御结果不确定性特点，提出一种基于主从决策模型的设施防御优化决策方法，它扩展了经典关键设施防御决策模型的实际应用范围并改善其防御决策效果。本发明在统筹和概率学技术领域里具有较好的实用价值和广阔的应用前景。