摘要：利用不确定规划理论,提出基于随机机会约束规划的机车减排技术决策评价优化模型及其算法。模型的目标函数为期望运营成本最小,决策变量为减排技术种类及减排效率,约束条件为排放污染物致癌风险及对健康影响情况不超过一定概率等。将随机模拟和智能算法相结合,设计求解模型的双层混合智能算法,并利用此算法对算例进行求解,说明模型和算法的可行性和有效性。

摘要：针对产品设计方案费效权衡中由于未考虑生产过程中不确定性因素影响而导致的权衡结果易产生偏差的问题,提出将不确定优化理论引入产品设计方案费效权衡模型中。在对关键设计参数敏感性分析的基础上,将敏感性变量以及费用估算的偏差描述为随机变量,构建基于产品设计方案费效权衡的随机机会约束规划模型,并采用嵌入蒙特卡洛模拟的遗传算法求解,得到考虑不确定因素影响的最优产品设计方案。最后以混凝土泵车为实例,验证了模型的有效性。研究表明,采用费效权衡随机机会约束规划模型得到的产品设计方案,更能反映生产实际,可以最大程度保证不确定条件下产品设计决策目标的实现。

摘要：为了提高旅行商的效率,将旅行时间引入旅行商问题(TSP),以最短时间和最短路径为目标对旅行商问题进行求解。假设旅行商在不同城市间的旅行时间服从正态分布,以最短路径为优化目标,将旅行时间以一定的置信水平成立作为机会约束条件,构建了旅行商问题的随机机会约束规划模型。提出已构建模型的确定性等价类,设计出遗传算法并编写算法代码,以一定规模的城市为例进行仿真验证。结果表明:给定期望的总旅行时间和置信水平时,可经过计算得出最短距离,并绘制出最优路径图,同时验证了所提出模型的可行性和算法的有效性。

摘要：研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。

摘要：提出一类特殊的随机机会约束模型来求解铁路空车调配问题。这类随机机会约束可转化为相应的确定性等价类,应用遗传算法求解。通过对实际空车调配问题的数值计算和分析,表明了不确定性优化模型和所设计遗传算法的有效性并在铁路运输中有广泛的应用前景。

摘要：为解决由产品设计和实际生产过程中各种不确定性因素的影响导致的机械产品设计方案费效权衡结果出现偏差的问题,提出将不确定优化理论引入机械产品设计方案费效权衡中。在对产品关键性能参数敏感性分析的基础上,将受不确定性因素影响的敏感性参数以及费用估算的偏差描述为随机变量,以一定置信水平下的费效比为优化目标,构建基于以费用为独立变量的费效权衡随机机会约束规划模型,并采用嵌入Monte Carlo模拟的遗传算法求解,得到不确定条件下最优产品设计方案,最后以混凝土泵车系列产品为实例进行验证。研究结果表明,采用基于以费用为独立变量的费效权衡随机规划模型优化的产品设计方案,更能反映生产实际,可以在不确定条件下最大程度地实现产品全生命周期成本目标的有效控制。

摘要：为满足独立微网系统的规划设计需求,开发了独立微网随机优化规划软件。该软件采用随机机会约束规划方法,以资本金现金流量表作为经济性分析依据、以负荷容量缺失率作为概率约束条件,充分考虑系统内各种不确定因素的影响,同时实现了独立微网中设备类型和容量的优化。基于软件的整体设计思路,介绍了软件的系统模型、原理方法和功能界面。通过与国外同类软件的对比,展示了软件在方法和功能上的特点。最后,由该软件对某海岛独立微网进行了优化配置,验证了方法的正确性和软件的有效性。

摘要：与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.

摘要：针对风储电站参与电力现货市场竞价与运行计划制定的问题,考虑到风电出力和电力现货市场价格的不确定性建立模型。所建立的模型采用两阶段优化方式,其中第一阶段优化计及风储电站收益以及运维成本和不平衡功率惩罚费用,以风储电站利润最大化建立其目标函数,考虑系统功率平衡约束,储能运行相关约束等约束条件,采用随机机会约束规划理论建立其模型,得到风储电站竞价策略以及基于该策略的期望运行计划。第二阶段基于中标信息,采用相同原理对风储电站日前运行计划进行制定。针对模型的不确定性,采用不确定函数模拟来计算概率形式目标函数和约束条件的置信度,并采用混沌粒子群算法对所建立的模型设计求解流程。最后通过算例验证所建立模型的正确性和有效性。

摘要：针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.