XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMINLP
系统设计可靠性优化的MINLP模型...
1. 简介 工厂可用性一直是化工过程设计和运行的一个重要考虑因素，因为它代表了正常运行时间的预期分数，直接影响盈利能力。在实践中，离散事件模拟工具用于检查不同维护和备件库存政策下几种不同冗余度的选定设计的可用性（Sharda and Bury，2008）。然而，通过模拟选择的最佳方案通常不是最优的，因为设计方案列表通常并不详尽。因此，考虑到操作因素，冗余设计的系统优化工具具有很强的动机。已经报道了几项关于设计阶段可靠性考虑的研究（Kuo and Wan（2007））。为了获得更全面的最佳设计，重要的是要考虑维护等操作因素对工厂可用性及其成本的影响（Ding and Kamaruddin（2015））。Alaswad 和 Xiang（2017）对具有离散或连续状态的随机恶化系统的基于条件的维护优化模型进行了回顾。 Pistikopoulos 等人 (2001) 和 Goel 等人 (2003) 制定了 MILP 模型，用于选择具有不同可靠性的单元以及针对固定系统配置的相应生产和维护计划。马尔可夫链是一种强大的数学工具，广泛用于捕捉系统在不同状态之间转换的随机过程。Shin 和 Lee (2016) 将采购系统的计划水平问题制定为马尔可夫决策过程，以解释来自交货时间和需求的外生不确定性。Lin 等人 (2012) 使用马尔可夫链对公用事业系统进行建模，并迭代执行 RAM（可靠性、可用性和可维护性）分析以确定最佳可靠性设计。
采用两阶段随机 MINLP 模型设计和运行多能源微电网
w1 冬季 ✓ 50 0.86 w2 冬季 ✓ 100 0.86 w3 冬季 ✓ 50 0.86 w4 冬季 ✓ 100 0.86 w5 春季 ✓ 50 0.86 w6 春季 ✓ 100 0.86 w7 春季 ✓ 50 0.86 w8 春季 ✓ 100 0.86 w9 夏季 ✓ 50 0.86 w10 夏季 ✓ 100 0.86 w11 夏季 ✓ 50 0.86 w12 夏季 ✓ 100 0.86 w13 秋季 ✓ 50 0.86 w14 秋季 ✓ 100 0.86 w15 秋季 ✓ 50 0.86 w16 秋季 ✓ 100 0.86 w17 冬季 ✓ 50 1.72 w18 春季✓ 100 1.72 w19 夏季 ✓ 50 1.72 w20 秋季 ✓ 100 1.72 w21 冬季 ✓ 50 1.72 w22 春季 ✓ 100 1.72 w23 夏季 ✓ 50 1.72 w24 秋季 ✓ 100 1.72 w25 冬季 ✓ 100 1.72 w26 春季 ✓ 50 1.72 w27 夏季 ✓ 100 1.72 w28 秋季 ✓ 50 1.72 w29 冬季 ✓ 100 1.72 w30 春季 ✓ 50 1.72 w31 夏季 ✓ 100 1.72 w32 秋季 ✓ 50 1.72
使用 MINLP 方法对克尔曼地区的混合风力涡轮机/光伏/柴油发电机/电池系统进行优化定型
摘要。可再生资源因其在减少污染和改进技术问题方面的作用而备受关注。值得注意的是，以混合系统的形式同时使用几种资源需要研究所涉及的许多不同方面。混合系统最重要的问题之一是系统优化。因此，最有效的方法是组合组件以最小化成本。已经提出了不同的方法来确定混合系统组件的大小以优化所提出的系统。这些方法分为三类：经典、人工智能和计算机程序方法。在本文中，使用混合整数非线性规划 (MINLP) 方法获得了组件的最佳尺寸。将该算法的输出与其他两种算法进行了比较，并证明了该方法的优势。本文在更短的时间内获得了更好的响应。
低成本供应链网络的最佳设计
文学工作模型类型解决方案方法和技术Amini and Li（2011）Minlp外近似Amiri（2006）MILP Lagrangean松弛Baptista等。（2019）MILP分解Costantino等。（2013）MILP层次/顺序方法Devika等。（2014）MILP帝国主义竞争算法；可变邻里搜索Fattahi等。（2015）MILP模拟退火；线性放松Javid and Azad（2010）Minlp/混合式凸编程
优化移动边缘智能系统中的 AI 服务布局和资源分配
摘要 — 利用移动边缘计算 (MEC) 的最新进展，边缘智能已成为支持网络边缘移动人工智能 (AI) 应用的有前途的范例。在本文中，我们考虑了多用户 MEC 系统中的 AI 服务放置问题，其中接入点 (AP) 将最新的 AI 程序放置在用户设备上以在用户端启用本地计算/任务执行。为了充分利用严格的无线频谱和边缘计算资源，仅当在用户处启用本地计算可获得更好的系统性能时，AP 才会将 AI 服务程序发送给用户。我们制定了一个混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，通过联合优化服务放置（即哪些用户接收程序）和资源分配（在本地 CPU 频率、上行链路带宽和边缘 CPU 频率上），以最小化所有用户的总计算时间和能耗。为了解决 MINLP 问题，我们推导出解析表达式来以低复杂度计算最佳资源分配决策。这样，我们可以通过基于搜索的算法（例如元启发式或贪婪搜索算法）有效地获得最佳服务放置解决方案。为了提高算法在大型网络中的可扩展性，我们进一步提出了一种基于 ADMM（交替方向乘数法）的方法，将优化问题分解为可并行处理的 MINLP 子问题。ADMM 方法消除了在高维空间中搜索服务放置决策的需要，因此具有较低的计算复杂度，并且随着用户数量的增加而线性增长。仿真结果表明，所提出的算法的性能非常接近最优值，并且明显优于其他代表性基准算法。
综合空间任务规划与航天器设计的多学科设计优化方法
太空任务规划和航天器设计紧密耦合，需要一起考虑才能获得最佳性能；然而，这个集成优化问题会导致大规模的混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，而该问题的求解十分具有挑战性。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的解决该 MINLP 问题的方法，即遵循多学科设计优化 (MDO) 的理念，通过增强拉格朗日协调方法迭代求解一组耦合子问题。所提出的方法利用问题的独特结构，将其分解为一组不同类型的耦合子问题：任务规划的混合整数二次规划 (MIQP) 子问题和航天器设计的一个或多个非线性规划 (NLP) 子问题。由于可以将专门的 MIQP 或 NLP 求解器应用于每个子问题，因此所提出的方法可以有效地解决原本难以解决的集成 MINLP 问题。还提出了一种自动有效的方法来寻找这种迭代方法的初始解，这样就可以在不需要用户定义的初始猜测的情况下进行优化。在演示案例研究中，使用子系统级参数化航天器设计模型优化了载人月球探测任务序列。与最先进的方法相比，即使没有并行化，所提出的公式也可以在更短的计算时间内获得更好的解决方案。对于更大的问题，所提出的解决方法也可以轻松并行化，因此有望进一步发挥优势和可扩展性。
太阳能与电池储能系统的最佳整合
摘要 —本文利用实际数据讨论了光伏 (PV) 系统与电池储能系统 (BESS) 的优化设计。具体来说，我们确定了光伏板的最佳尺寸、BESS 的最佳容量以及 BESS 充电/放电的最佳调度，以使包括电费和光伏系统在内的长期总成本最小化。优化是通过考虑大量参数来执行的，例如能源使用、能源成本、天气、地理位置、通货膨胀以及太阳能电池板和 BESS 的成本、效率和老化效应。为了捕捉老化效应、通货膨胀和折现经济回报等长期因素的影响，该问题被表述为混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，时间范围涵盖太阳能电池板和 BESS 的整个生命周期，约为十年或更长时间，而几乎所有现有的光伏系统设计工作都考虑了几天或几周的短得多的时间范围。将 MINLP 转化为混合整数线性规划 (MILP)，并通过分支定界 (B&B) 算法进行求解。由于时间范围较长，MILP 的复杂度较高。然后，使用动态规划提出了一种新的低复杂度算法，其中表明 MINLP 问题可以转化为满足贝尔曼最优原理的问题。将新开发的算法应用于旧金山商业用户的实际数据表明，该系统在第 66 个月达到盈亏平衡点，并将系统总成本降低了 29.3%。
已发表版本的引用（APA）：Mohagheghi, E., Alramlawi, M., Gabash, A., Blaabjerg, F., & Li, P. (2020)。实时有功无功最优功率
摘要：本文开发了一种多相多时间尺度实时动态有功无功最优潮流 (RT-DAR-OPF) 框架，以最优方式处理带有电池存储系统 (BSS) 的配电网 (DN) 中风力发电的自发变化。这里最具挑战性的问题是必须实时解决大规模“动态”（即具有微分/差分方程而不是仅代数方程）混合整数非线性规划 (MINLP) 问题。此外，考虑具有灵活运行策略的 BSS 的有功无功功率能力以及最小化 BSS 的使用寿命成本进一步增加了问题的复杂性。为了解决这个问题，在第一阶段，我们同时优化了大量混合整数决策变量，以计算 BSS 的日常最佳运行。在第二阶段，基于短期预测范围内的风电功率预测值，生成风电功率场景来描述具有非高斯分布的不确定风电功率。然后，在每个预测范围之前，解决并协调与场景相对应的 MINLP AR-OPF 问题。在第三阶段，基于测量的风电功率实际值，选择其中一个解决方案，对其进行修改，并在很短的时间间隔内实现到网络。使用中压 DN 证明了所提出的 RT-DAR-OPF 的适用性。
工业气体市场的情况-UCL Discovery
当代流程行业面临着危害其财务可持续性的动荡市场状况。虽然成熟的市场，例如工业气体，向寡头结构的过渡，供应链操作应适应以客户为中心的重点。与公司与客户之间相关合同协议的建模和影响有关的关键问题仍然在很大程度上没有探索。在这项工作中，我们研究了在多个周期内的不同合同协议下，在工业气体市场寡头中，公平客户分配的问题。我们考虑合同类型的合奏，这些合同类型在定价和持续时间方面有所不同。根据社会福利和纳什谈判计划，将检查公平的作用。在后一种情况下，总体问题被提出为基于特殊订购集的MINLP。通过工业气体市场的两个案例研究评估了不同公平计划对最佳客户分配的影响。
基于随机多目标优化模型的多能源微电网日前调度
摘要：处理多目标问题有几个有趣的好处，其中之一是它为决策者提供了有关帕累托前沿的完整信息，以及对问题所涉及的各种权衡的清晰概述。选择这样的代表性集合本身就是一个多目标问题，必须考虑选择的数量以显示表示的均匀性和/或表示的覆盖范围，以确保解决方案的质量。在本研究中，由于包含诸如多能源多微电网 (MMG) 的运营成本和配电公司 (DISCO) 的利润等目标，日前调度已转变为多目标优化问题。所提出的系统的目的是确定热电联产 (CHP) 装置、燃气锅炉、储能和需求响应计划以及电力和天然气 (NG) 交易的最佳日前运行。电力和天然气由 MG 与 DISCO 以动态和固定价格进行交易。通过场景生成和概率密度函数，考虑了风速、太阳辐射、电力和热量需求的不确定性。通过使用混合整数线性规划 (MILP) 进行场景缩减，生成的场景数量显著减少。使用 ε 约束方法并将其作为混合整数非线性规划 (MINLP) 进行求解，以获得满足这两个非线性目标函数需求的解决方案。