摘要：给出了飞行器防撞最优轨迹的混合整数线性规划(MILP)设计方法。将飞行器模型近似化为以恒定速度和有限转弯速率运动在两维平面上的质点,把最小时间表述与防撞约束相结合,形成MILP问题进行轨迹的最优化设计。通过两个仿真计算表明,模型近似是有效的。

摘要：将无人机模型近似为以恒定速度和有限转弯速率运动在二维平面上的质点,将无人机动态约束通过均差近似处理为线性数学模型,提出了将敌对威胁建模为随无人机位置而动态变化的矩形,以此为前提,设计了无人机最短时间飞行轨迹。通过引入决策变量和灵活地对时序等约束条件进行数学形式化,设计出一种单编队、多无人机、多目标时序约束条件下的任务分配模型。通过仿真,验证了模型的有效性。

摘要：为指导电解水制氢设备在新能源发电项目中的容量配置,根据电解水制氢流程特点,考虑氢气用量的连续性和稳定性,建立基于混合整数规划的电解水制氢设备优化计算模型,并以全寿命周期成本最小为目标,对含风、光以及制氢负荷的新能源电解水制氢项目进行优化计算,求取制氢设备配置规模。通过在某项目仿真应用,证明所建模型的有效性和实用性。

摘要：电力传输的关键环节在中国的电力系统中占据着重要的地位,其是否配置合理,直接决定了电力的供应稳定性与质量。为此,本次的研究深度聚焦两大核心部件,变压器和调压器,如何在电力传输中优化搭配以达到最佳效益。电力传输模型的构建,奠定了深入探索设备参数和性能影响的基石。编织经济与可靠性这两个重要因子,应用混合整数线性规划的方法,从而设计出变压器和调压器的优化配置方案。模拟验证了这项方案的有效性,相较于传统的方法,该方案能大幅度地降低电力系统的运行总成本。在保障系统稳定和电力质量上,也显示了显著的效果,电压调节范围和精度都有显著的提升。此研究成果可为电力系统的优化配置提供重要的理论依据和实用参考,具有显著的现实意义和深远的前景。

摘要：智能网联车的大规模应用为交通冲突区域的优化与管理提供了新的机遇和挑战.为保证冲突区域车辆的汇入安全,提高冲突区域车流的运行效率,引入优化时间区间的概念,以车辆平均延误为优化目标,车辆通过冲突区域的最小安全时间间隔为约束条件,构建车辆进入冲突区域时序的混合整数线性规划模型.为研究不同流量状态对模型结果的影响,设计不同流量场景的数值仿真实验.结果表明:与不优化时序相比,所提出的模型和算法能够有效地减少车辆的延误和油耗,且最大能够减少54.23%的车辆延误和34.36%的燃油消耗.

摘要：随着“双碳”政策的提出,如何通过配电网规划设计减少碳排放成为当前研究的热点。针对当前配电网规划模型中缺乏考虑碳排放影响的问题,建立起考虑碳交易市场的配电网多阶段双层扩展规划。模型的规划层考虑了变电站、网架以及分布式电源的规划,运行层考虑规划网架最优运行方式下的运行成本、发电成本以及碳排放成本,然后采用现代Benders分解对构建的混合整数线性规划模型进行求解。最后,将提出的算法模型应用于一个典型的24节点配电网规划算例进行分析。在满足低碳目标的前提下,所提方法能够有效降低配电网规划的综合成本,倾向于建设更高比例可再生能源的配电网。

摘要：现代配电网呈网状建设、辐射状运行,以提升故障情况下的转供能力。传统配电网规划方法一般采用规划设计-可靠性评估两阶段迭代计算方式,只能得到粗放规划方案。为此,提出了考虑可靠性约束的配电网多阶段扩展规划方法。通过将可靠性指标计算过程解析化,并嵌入规划模型中,可以精确考虑故障隔离、负荷转供和恢复策略。基于线性化潮流,该规划模型是一个典型的混合整数线性优化问题,可以有效求解。在54节点系统来验证所提方法的性能。仿真结果表明了该方法的有效性和灵活性。

摘要：针对市内电动汽车快速充电设施的规划问题,提出了一种以快速充电设施建设与运营总费用最小化为目标的优化方法。该方法首先将覆盖待规划区域的地图划分为若干个相等的正方形区块。其次根据划分后各区块的交通流量、土地使用费用,并结合快速充电设施布置候选点、充电站容量费用、快速充电机成本与电动汽车渗透率等参数,建立市内快速充电设施规划的数学模型,模型考虑了充电设施服务半径、所建充电设施的电量与容量要求等约束。最后,以北京市五环内区域为算例进行充电设施规划仿真以及结果分析。

摘要：传统的干道协调控制模型均以路段的平均速度或设计速度为前提设计绿波协调控制方案,但路段实际车速受驾驶员行为、车辆汇入汇出、公交车进出站台等因素影响,往往无法用单一的数值去衡量,实际速度应有一定的波动区间.论文以传统的混合整数线性规划模型为基础,通过分析路段最小速度和最大速度对带宽的影响和要求建立了基于路段速度区间的干道协调控制模型,并通过与其它两种主流方法进行对比说明了模型的有效性.最后,通过仿真验证说明在路段速度处于一定的区间时该模型优化得到的控制方案对车流的排队长度、延误时间和停车次数有显著的改善.

摘要：动态部分重构的特性大大提高了硬件设计的灵活性,但传统的软硬件划分算法不再适用于针对这类硬件的系统设计。部分研究考虑了动态部分重构的特性,并建立了混合整数线性规划(MILP)模型进行求解。但是由于MILP自身的限制,求解时间特别长,只能处理规模较小的问题。为了能够处理规模较大的问题,并且缩短求解时间,该文对MILP方法进行了详细的分析,并且通过启发式算法确定部分关键任务的状态,从而减小MILP的规模,加快求解速度。实验结果表明:与传统的数学规划方法相比,在求解质量不变的情况下,该算法可以得到最高约200倍的速度提升。