简介:自然灾害情境造成部分决策信息模糊和应急决策者的消极情绪。考虑消极情绪在自然灾害应急决策的影响,构建了考虑情绪下的前景理论的价值函数。运用反函数原理,根据应急决策者对模糊信息的心理感知价值,构建了其实际值的估计函数,用于解决决策信息模糊下的终端供电设施应急抢修决策规划问题,提出了相应的决策模型和求解算法。采用自主开发的在线实验系统,完成了信息模糊下的电网应急抢修决策实验,验证了决策模型和消极情绪下基于决策者心理感知对模糊信息估值方法的有效性。
简介:面向建筑集群的冷热电联供系统的设计和优化是实现建筑楼宇能源成本节约的重要途径。随机因素对该联供系统的优化决策,具有显著的影响。考虑建筑楼宇的能源需求为随机变量,构建随机混合整数规划模型,解决以最小化建筑楼宇总费用为目标时建筑集群冷热电联供系统的优化问题;其次,提出采用Benders多割平面方法求解多目标规划问题,从而寻找冷热电联供系统的设备配置和系统运行的Pareto最优决策;最后,通过实验验证了模型和算法的有效性。实验结果表明建筑集群在协作模式下,相比于非协作模式,具有更低的总费用。
简介:针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统,研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节,在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下,定义了基座姿态扰动最小的目标函数,然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略,并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明,在满足系统的约束条件下,机械臂关节变化平缓,不存在角速度突变的情况,并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度,在优化轨迹下进行运动仿真,结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成),而梯形规划的姿态扰动为8.5459°,优化后使得姿态的扰动减小84%,从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。
简介:针对多目标0-1规划问题,首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法,提出一种元胞狼群优化算法,该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合,采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性,使人工头狼在元胞空间搜索的过程中,增强了人工狼群算法的全局搜索能力,并获得更多的全局非劣解;其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述,定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则,并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤;最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算,并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较,结果表明:元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解,并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。