灌区计算机监控系统与灌溉优化调度模型集成应用研究

大型灌区实施计算机监控是提高灌区管理水平的重要手段,灌区轮灌分组优化模型旨在求解干渠各出水口运行时调度的最优组合方案,而灌溉优化调度方案在实施过程中往往仍然采用的是计算机远程人工调度.为此研究了一种灌区轮灌分组优化模型,并得出了灌溉优化调度方案,同时采用OPC（即OLE for Process Control）技术,使灌溉优化调度方案数据与计算机控制系统有效地结合起来,提高了灌区灌溉管理自动化水平。     

基于多目标优化的飞防队作业调度模型研究

针对面向植保服务订单的多飞防队协同作业模式,综合考虑订单时间窗、病虫害侵染状况、多机协同等关键因素,建立以作业总收益最大、作业总时长最小为优化目标的飞防队作业调度模型;设计了订单优先级排序算法和基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的作业路径规划算法,并对调度模型进行了求解。以陕西省武功县植保作业为例,对飞防队作业调度模型及算法进行了验证,实验表明,建立的模型及算法能输出满足时间窗约束的Pareto最优解集,具有良好的搜索性能以及稳定的收敛性能。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据,为农机智能调度系统开发提供参考。     

灌溉渠道分水IEI非等流量配水优化模型研究

灌溉配水优化模型旨在解决渠道各分水口运行时流量调度的最优组合方案，常规的轮灌分组模型只适用于分水口相同流量情况，且采用以小时为单位的各引水时段作为状态变量，变量多，求解不易。对于分水口的流量不相同的情况，提出了以引水开闸时刻和引水结束时刻作为优化变量，以灌溉期总流量保持恒定为目标函数的优化模型，该模型自然满足一次性引水约束条件。采用了多点交叉的改进遗传算法对该模型进行优化求解，提高了收敛速度，优化结果表明该优化模型及求解方法较好地解决了分水口非等流量的问题，具有普遍的适用意义。     

时变多车型下的生鲜农产品配送路径优化模型

针对农业供应链的运输环节中生鲜农产品配送模型存在的速度恒定、碳排放计算方法单一的问题，本研究结合路网时变特征和新的多车型碳排放计算方法，提出了考虑配送距离、多车型碳排放量、货物损耗和车辆固定成本等4个优化目标的生鲜农产品配送路径优化模型；并根据模型特点提出了一种改进的双策略种群协同蚁群算法（Double-Strategies Co-Evolutionary Ant Colony System，DC-ACS ）。利用改进蚁群算法对Solomon数据集的C105算例进行了求解，在4个优化目标上分别取得最优解为937.94 km、4961.48元、4081.78元和7500.87元，证明了本研究提出的模型的有效性。在模型有效的基础上，通过试验结果证明，改进蚁群算法比基本蚁群算法在4个优化目标上的配送总成本平均降低幅度超过14%，证明改进蚁群算法更具有优越性。使用改进蚁群算法对集中、随机和混合3种不同分布的大规模算例进行求解，3种分布上分别求得最优总成本为19,939.53、24,095.00和24,397.58元。综上所述，所提模型和算法可以为冷链物流企业的城市配送路径决策提供良好的参考依据，对完善智慧农业供应链的配送路径优化模型和优化方法提供了新的思路，为企业进一步扩大规模提供了参考。     

农村供水管网监控资源调配模型及求解方法

为了对农村供水管网进行有效布设和对供水管网资源进行优化配置,使其能够快速预警响应和高效处置,基于网格P-中值模型建立了管网网格,并建立了服务的最优调度农村供水管网安全监控资源配置模型,分别给出了中介服务节点层模型和资源服务节点层模型的目标函数和条件约束,并采用粒子群算法给出了农村供水管网安全监控的信息资源调配模型求解过程。     

自优化模拟技术在水库兴利调度中的应用

自优化模拟在单库及多库兴利调度方面较一般模拟方法效果理想，且模型易于编程求解，有较好的实用性。采用自优化模拟技术，针对某地区水库部分入流(有外流域调水)可以调控的特殊情况，建立基于自优化模拟的逆时序模拟模型，确定了该地区水库运用方式和水库兴利调度图，调度结果较一般模拟方法要好，显示自优化模拟技术在水库兴利调度中较好的应用性。     

峰谷电价下的梯级水电站短期优化

依据发电企业既要服从电网调度又要追求自身效益的特点，建立了两个考虑峰谷分时电价因子的梯级短期调度模型，并选用逐次优化和逐步逼近的混合算法(POA－DPSA)求解。该模型简单，算法易于实现。将该理论应用于电站实际演算中，结果表明这两个优化模型对促进电网的安全、提高企业发电效益具有较高的应用价值。     

灌溉渠道分水口非等流量配水优化模型研究

灌溉配水优化模型旨在解决渠道各分水口运行时流量调度的最优组合方案,常规的轮灌分组模型只适用于分水口相同流量情况,且采用以小时为单位的各引水时段作为状态变量,变量多,求解不易。对于分水口的流量不相同的情况,提出了以引水开闸时刻和引水结束时刻作为优化变量,以灌溉期总流量保持恒定为目标函数的优化模型,该模型自然满足一次性引水约束条件。采用了多点交叉的改进遗传算法对该模型进行优化求解,提高了收敛速度,优化结果表明该优化模型及求解方法较好地解决了分水口非等流量的问题,具有普遍的适用意义。     

基于MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型

水库群实时防洪优化调度作为一种重要的非工程措施,可以通过较少的投入降低洪水灾害带来的损失,起到流域防洪减灾作用。考虑了各水库自身安全和下游防洪点安全,以下游防洪控制断面最大过水流量最小、各水库最高水位最低为目标函数,建立了水库群实时防洪多目标优化调度模型;引入“滤波算子”,提出一种改进多目标利希滕贝格算法（Multi-Objective Lichtenberg Algorithm,MOLA）,进行模型求解,得到水库群实时防洪调度多目标方案集,增强优化调度解在防洪调度实际应用中的可操作性;最后,提出一种基于层次聚类和Pareto前沿物理意义的综合筛选法,对Pareto前沿上的众多调度方案集进行聚集和筛选,选取有限代表解供决策者进行选择,增加防洪决策的聚焦性。研究以淮河史灌河水系为例,进行了水库群实时防洪多目标优化调度模型的应用研究,结果表明：基于改进MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型计算效率高、实用性较强;采用梯度分析法定量分析了鲇鱼山水库最高水位、梅山水库最高水位、蒋家集断面最大过水流量之间的多目标互馈关系,结果表明梅山水库水位变化对蒋家集断面的组合流量影响更为显著,梅山水库可...     

考虑湖泊来水结果的分层耦合水量调度模型研究

引江济淮工程横跨长江、淮河两大流域，是缓解当地水资源短缺，提高工程利益等问题，向河南段供水的重大跨流域调水工程。在引江济淮工程供水侧及需水侧未知的情况下，利用菜子湖、巢湖和瓦埠湖的调蓄能力反向优化渠首引江水量，正向优化分水口门的取用水过程，采用模拟模型和正反双向优化模型分层耦合的形式，依据水量平衡原理来构建引江济淮工程中长期水量调度模型。针对来水情况和用水需求两部分构建典型年调度情景集合，基于不同水平年各湖泊来水预报结果，口门需水过程及工程约束条件，采用引入自适应参数修正机制的差分进化算法及逐步优化算法进行求解，以此制定引江济淮工程年水量调度方案。以2030年规划水平年丰水年为例对分层耦合水量调度模型及常规优化调度模型进行对比分析，由于分层耦合水量调度模型优化了湖泊调蓄过程并对湖泊水位进行约束，故该模型在引江水量、受水区缺水量及湖泊利用程度方面效果更优。结果显示，该模型在满足分水口门用水计划的基础上，降低了湖泊弃水量，同时湖泊末水位偏差值较小，逐旬水位变幅多保证在0.1 m内并使湖泊处于高水位运行状态。该模型得到的年水量调度方案能有效的利用当地水资源，提高水资源利用效率，为引江济淮工程...     

果蔬运输车辆路径再规划

果蔬具有易腐性,在销售、消费时存在很强的时效性,这就要求合理规划果蔬运输车辆的配送路径。在果蔬配送途中,当某运输车遇到特殊情况无法按时送达配送点时,应当对其他运输车进行路径再规划。给出了带时间窗的果蔬运输车辆路径再规划的数学模型,并采用改进蚁群算法进行了求解。仿真试验结果表明,模型及算法可以有效地优化果蔬配送新路线,为降低果蔬腐烂损失、提高销售收入、有效控制运作成本提供了理论支持。     

下级渠道流量不等时渠系优化配水模型与算法研究

目前国内外现有的渠道优化配水模型,都是在下级渠道配水流量相等这一假定条件的基础上建立的,这与绝大多数渠系实际配水要求不相符合。针对这一问题,建立了下级渠道引水流量不等情况下的渠道优化配水模型,研究了模型的遗传算法的编码及适应度设计方法,编制了VC程序,并用于冯家山灌区北干十一支共24条斗渠道的实际配水过程中进行了对比验证。结果表明,渠系优化配水过程较原配水过程斗渠配水时间搭配合理、支渠配水流量均匀,符合优化配水原则,渠系渗透损失水量比原方案可减少17.8%。表明模型及其求解算法是可行的,可为下级引水渠道流量不等时的渠系优化配水决策提供理论和技术支持。     

采用优化特征子集选取和改进SVR的养殖禽舍温度预测算法

为提高养殖禽舍温度预测算精度，降低数据冗余度和差异性对预测结果的影响，提出一种基于智能优化特征子集选取和模糊聚类改进SVR（Support Vector Regression）的温度预测模型。首先，构建最优特征子集选取模型，通过设计最优特征子集选取指标，以降低特征之间冗余度和数据维度；采用改进的离散灰狼算法对特征子集选取模型进行求解，以实现最优特征子集选取。其次，建立模糊聚类改进SVR预测机制，通过设计多度量核FCM（Fuzzy C-means）算法，以实现数据样本自动分类；提出与数据样本分类相对应的SVR预测算法，并采用灰狼算法对SVR参数进行优化，最大程度降低样本数据差异性对预测精度的影响。最后，融合最优特征子集选取和模糊聚类改进SVR预测机制，以实现养殖禽舍温度高精度预测。仿真结果表明，该算法实现不同季节条件下养殖禽舍温度的高精度预测，相比于其他预测算法，预测精度提高约23.7%~37.8%。所提养殖禽舍温度预测算法具有良好的预测性能，具有一定的推广应用价值。     

面向服务的网络化协同制造资源多目标重组优化调度

针对网络化协同制造资源重组优化调度所存在的问题,综合考虑影响网络化协同制造资源重组优化调度的4个主要因素:最小化生产作业时间、最小化生产作业成本、最优化生产加工质量、最优化资源服务质量,建立了网络化协同制造资源多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标免疫遗传算法的网络化协同制造资源重组优化调度方法,该算法综合运用了小生境技术、群体排序技术和精英保留策略,并对遗传算子进行改进,自适应地调整交叉和变异算子,结合免疫算法的免疫选择淘汰了相似个体,保证了种群多样性,避免了早熟现象的发生。免疫记忆对近似最优解进行动态邻域搜索,提高了算法的局部搜索能力。实例仿真表明了该算法的有效性。     

带时间窗的多目标蔬菜运输配送路径优化算法

为了解决蔬菜运输耗时长、成本高、保鲜时间短，导致送达到客户手上蔬菜质量降低等问题，在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件下，本研究提出了一种带时间窗多目标蔬菜配送路径优化的遗传-模拟退火（Genetic Algorithm and Simulated Annealing，GA-SA）算法。在遗传算法（Genetic Algorithm，GA）操作过程中引入模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法自适应（Metropolis）接受准则：首先将原始种群进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作，形成新一代路径种群，此时通过引入Metropolis准则，对新一代路径种群分布情况进行修正、选择、交叉、变异，得到目标路径种群，达到全部车辆配送完返回到配送中心的耗时最少、成本最低、车辆使用最少的多目标，求得蔬菜运输的最优路径。设计以保定市为配送中心以及向保定市下辖的各个乡镇为配送点进行蔬菜运输路径优化的试验，结果证明，与传统的GA、SA相比，GA-SA能够有效增快其收敛速度，优化后的配送路线总成本分别降低了约23.7%和4%，总路程分别减少了22.6%和3%，耗时分别减少了26.2和2.6 h，车辆分别少使用2辆和1辆。本研究可为冷鲜食品以及其他运输路径优化研究提供参考价值。     

基于动态反馈A*蚁群算法的平滑路径规划方法

针对移动机器人提出了一种基于动态反馈A~*蚁群算法的平滑路径规划方法。首先,为了克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,提出了简化A~*算法来优化初始信息素设置以解决初次搜索的盲目性,并借鉴多策略进化机制加强算法的全局搜索能力。其次,为了进一步提高算法在路径规划中的适应能力,解决陷入局部极小和停滞问题,引入闭环反馈思想来实现参数的动态自适应调节。最后,结合三次B样条曲线对所规划的路径进行平滑处理,以满足移动机器人实际运动路径的要求。通过仿真表明:与原蚁群算法相比,动态反馈A~*蚁群算法平均可减少10.4%的路径成本和65.8%的计算时长。同时,该算法在动态和静态环境中,均能快速规划出一条光滑优质路径。     

岭南特色水果冷链物流智能调度与监控管理信息系统

针对目前岭南特色水果流通损耗大、成本高、物流环节多、效率低下等问题,本文提出应用捕食搜索算法（PSA）计算冷链物流的车辆最优路径,从而减小运输成本和提高效率。并将RFID技术与智能传感器、GPS、GIS、GPRS等技术相结合,开发了岭南特色水果冷链物流智能监控装置和调度管理信息系统,用于实现水果产品冷链物流在途及仓储时实时温湿度监控、地理位置跟踪、物流信息查询、分析等功能。该系统的研制为消除流通各环节中可能出现的各种问题提供有力保障,对保障水果产品的质量安全和提高岭南特色水果冷链物流整体质量与效率有明显促进作用。     

配电网多目标经济性优化模型和算法

针对城镇配电网中按电压等级选择同一截面导线的不合理性,基本算法的罚函数处理约束稳定性不强和寻优运算差等问题,利用经济电流密度概念、多目标规划理论和遗传算法,研究实数编码并行优化、动态罚函数约束、配电网路径与潮流自识别解码等方法,提出了配电网络多目标经济性优化模型及其算法。通过10kV配电网实例验证表明,该方法提高解的搜索精度,实现规划线路长度和导线截面策略因子并行优化,得到最小投资费用的优化方案。     

电动汽车充放电行为分析与优化研究

针对电动汽车大规模无序并网导致负荷峰值增加、电压偏差等问题,本文根据区域采样负荷数据,对电动汽车的充电时刻、充电时长以及充电量等因素进行可靠分析,确定数据特征关系。并基于充电特征分析结果建立了以用户充电需求、经济成本以及充电负荷峰谷差的多目标优化模型和负荷预测模型,采用改进遗传算法对不同功率的优化配置方案进行求解。通过算法仿真运算和测试,验证了算法和模型的优化效果,证明了电动汽车特征分析和数学模型的有效性。通过本方案提出的功率优化配置,可实现充电需求、经济成本、充电峰谷差的协调优化,保证电网和电动汽车的稳定运行。