导读:本文包含了递阶优化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:城市交通,诱导,城市,系统,算法,通流,交通。
递阶优化论文文献综述
卢炼,阳爱民[1]（2017）在《大规模3D并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法》一文中研究指出为提高大规模平台上可扩展矩阵乘法的并行计算效率,提出一种并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法。首先,在可扩展矩阵乘法算法(SMM)算法枢轴行和枢轴列通信研究基础上,利用分层方式在更高等级上对网格进行矩形群划分,实现矩阵乘法的二维计算向叁维计算转变,并设计对应的集群内通信和集群间通信过程,实现SMM乘法的递阶并行优化(HSMM);其次,对所提HSMM算法进行理论分析,分情况对其通信成本进行分析和预测,推导出最佳计算成本的集群数选取方式;最后,通过在Grid5000和BlueGene/P测试平台实验,显示所提算法在执行时间和通信时间指标上均要优于对比算法,验证了所提算法有效性和理论分析的正确性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2017年06期）
周钊[2]（2016）在《城市交通路网的分布式与递阶优化控制研究》一文中研究指出城市路网中的交通拥堵已经成为世界各大城市亟待解决的严重问题。从长远的角度来看,在现有交通设施的基础上,对路网中的信号灯进行协调控制,是减轻交通拥堵的有效措施。采用宏观建模方式,对路网中的交通流动态过程进行建模,可以得到包含约束的信号灯控制问题。如果将相应的优化问题嵌入到滚动时域框架内,就可以对信号灯进行实时优化控制。但是,城市交通路网是一个包含大量交叉口和路段的大规模复杂系统。在实际应用中,采用单一控制器对这种大规模系统进行集中控制通常是不可行的。因此,为了解决集中控制中存在的问题,例如计算复杂度、多控制目标和不确定因素带来的弱鲁棒性等,对大规模城市交通路网有必要采用分布式或多层递阶结构进行网络化控制,以合理诱导交通流并改善路网的通行能力。本论文的主要工作和研究成果如下:1.研究了大规模城市交通路网的子区划分方法。为了采用分布式或多层递阶结构对大规模城市交通路网进行控制,需要探讨网络划分方法,使其能够快速准确地提取子路网。在综合考虑路段的物理特性和动态交通信息的基础上,提出了一种反映相邻路口间关联性强弱的关联度的概念,将其作为城市交通路网中路段的权值,据此将路网转化为无向网络,提出一种基于模块度优化的快速网络分区算法。此外,考虑到宏观基本图理论的要求,提出了反映两相邻路段交通状态差异的相似度概念及计算方法,从而给出一种将一个异质路网划分为若干个匀质子路网的分区方法。2.研究了大规模城市交通路网的分布式预测控制方法。在对大规模城市交通路网进行划分后,利用多智能体方法对子路网进行协调控制。每个智能体采用预测控制方法,为了处理子路网之间的关连,通过与其周围邻居进行信息交流,提出了一种基于拥堵度的多智能体序列协调方法,使多智能体能够尽快地达到决策一致。3.研究了大规模城市交通路网如何通过调整子路网间的交换流量优化内部交通流的问题。提出了一种基于子区间流量协调的城市交通路网两层递阶预测控制方法,每一层可以解决不同的交通问题。在上层,通过将一个异质的交通路网划分为若干个匀质的子路网,利用宏观基本图理论设计上层优化控制器,用于协调子路网间的流量。在下层,采用较为精确的交通流模型,并利用上层给出的指导信息,设计子路网的控制器,用于获取区域内信号灯的最优配时方案。为了将其用于实时控制,两层都采用预测控制方法。并且,在子路网内,采用分布式控制策略来进一步减少计算复杂度。4.研究了大规模城市交通路网如何通过调整外部交通需求优化路网内部交通流的问题。提出了一种把需求平衡控制和交通流协调控制集成在一起的两层递阶预测控制方法。在第一层,通过网络划分,建立了一种改进的基于宏观基本图的交通流模型,能够描述子路网内的交通动态过程。该模型可以用于设计需求平衡的预测控制器,通过调整外围输入流量,改善子路网内部的交通状况。在第二层,利用更精确的交通流模型,设计流量协调预测控制器,通过合理诱导区域内的交通流,使子路网更加匀质。(本文来源于《上海交通大学》期刊2016-07-14）
邸斌,潘驰,郭志达[3]（2015）在《基于递阶优化算法的高铁周转箱标准研究》一文中研究指出基于对铁路平托盘标准化研究成果中的2种推荐托盘规格(1 200 mm×1 000 mm、1 200 mm×800 mm)进行考虑,为了设计出与1 200 mm×1 000 mm或1 200 mm×800 mm相匹配的周转箱,并且尺寸要符合ISO物料包装标准模数600 mm×400 mm,最后选用600 mm×400 mm作为周转箱的底面尺寸.利用递阶优化算法研究适用于高铁快运的周转箱标准.在对3种高铁车型的载箱效率进行分析后,得出600 mm×400 mm×335 mm的周转箱尺寸理论最优解.(本文来源于《大连交通大学学报》期刊2015年04期）
宋文锦[4]（2013）在《徐州资源枯竭型城市产业结构转型升级的双层递阶优化模型研究》一文中研究指出在市场经济日趋完善和经济全球化的背景下，我国提出了要建立创新型国家和节约型社会。伴随着资源枯竭型城市的资源枯竭、环境的恶化以及产业结构不适合经济的持续发展，使得徐州这类资源型城市发展滞后。资源型城市的经济发展比较特殊，不同于其他城市，依赖于以资源为主的相关产业。徐州作为资源枯竭型城市其产业结构亟需优化。本文利用定量方法对徐州市产业结构进行多角度的系统分析，构建了产业结构转型升级的双层递阶优化框架。对叁次产业的劳动力结构、叁次产业结构进行了纵向和横向比较，并引入叁次产业结构的偏离-份额以及各产业的能源消耗结构对徐州资源枯竭型城市产业结构进行了全面的分析。得出徐州市第一产业基础薄弱、第二产业单一、第叁产业发展严重滞后等问题，以及徐州市叁次产业结构中第二产业占据主导地位、能源消耗高的行业主要集中于第二产业等特征。据此，将徐州市叁次产业结构优化与工业结构优化结合起来，构建了资源枯竭型城市产业结构转型升级的双层递阶优化框架。本文基于灰色预测和多目标优化方法，建立了徐州资源枯竭型城市产业结构转型升级的双层递阶优化模型。在运用灰色预测线性规划模型对徐州叁次产业结构进行优化研究得到了未来五年徐州市叁次产业结构的发展趋势。在对徐州市的叁次产业结构优化的基础上，把对徐州市叁次产业结构优化的结果引入到工业结构优化中，是两者有效地结合起来。并且将经济效益、劳动力就业、能源消耗、环境保护等因素纳入线性规划性中在对叁次产业优化的基础上尝试对徐州市的工业结构进行了具体的优化。选取了徐州市工业中具有代表性的18个行业，得出了重点发展行业、鼓励发展行业以及限制发展行业。最后，提出了徐州市产业结构优化的对策及其支撑体系。本文的研究结果能够为徐州市的叁次产业结构优化以及工业结构优化工作提供理论与实践方面的支持。(本文来源于《南京林业大学》期刊2013-06-01）
蒋红梅[5]（2013）在《基于协调的变风量空调系统递阶优化控制研究》一文中研究指出中央空调是现代建筑中的能耗大户，其耗能占整个建筑能耗的50%-70%。空调系统在设计时通常采用的是最不利工况设计，一般是按照空调系统最大的负荷来进行设计的。但实际运行时，空调系统90%以上的时间都是处于部分负荷状态下的，空调系统对于负荷的处理有很大的冗余，而且在实际的空气调节中也有很大的灵活性。变风量（Variable Air Volume，VAV）空调系统是一种通过调节风量来满足室内负荷变化及舒适性要求的全空气调节系统，由于其无凝结水害、设计系统灵活、高效节能的优点得到了广泛应用。然而，由于变风量空调系统具有非线性、大滞后、耦合性强、多变量、多扰动等特点，传统的控制方式难以适应其控制要求，使得变风量空调系统的节能性、舒适性得不到充分体现。如何通过最优化控制，使空调系统在满足环境舒适性的同时，能稳定的运行，并最大限度地减少系统能耗，就成为研究的重点。由于变风量空调系统设备较多，因此发生故障的频率也相对比较高。如果变风量空调系统中存在故障，会直接影响系统的能耗，导致系统能耗增加，并且会影响空调室内的舒适性。对于设备来说，会增加其损耗和减少其使用寿命。变风量空调系统应运行在无故障状态下，因此对于故障状态的检测就具有重要的现实意义。对与防止运行事故的发生，提高空调系统设备的有效利用时间，延长空调系统的使用寿命都具有非常良好的效果。本文通过改进的神经网络方法建立了变风量空调系统负荷模型，通过负荷的预测对变风量空调系统的能耗进行监测，并与实际的能耗检测值进行比较，利用统计学方法进行系统故障检测，能够在变风量空调系统运行过程中进行故障状态提示，确保变风量空调系统运行在无故障状态下。采用了一种基于协调的递阶优化控制，根据变风空调系统的工作原理对变风量空调大系统进行合理的分解，并通过实验对变风量空调大系统进行稳态建模，得到其稳态大系统模型。提出了其目标优化方法，以变风量空调系统舒适性和节能性为优化目标为各个控制器确立优化设定值，实现变风量空调系统的优化与节能控制。根据变风量空调系统主要部件的模型、能量平衡方程以及部件的物理限制定义了全局协调优化的目标函数和约束条件，实时优化系统各动态参数，通过寻找最优的操作条件，确定最佳工作点。并针对不同的控制回路采用不同自适应控制策略对各子系统进行稳定控制，使系统的控制参数始终维持在设定值附近。并对系统进行合理的设计、设备选型、软件选取和优化算法的实施，开发了变风量空调系统优化的计算机控制系统，对实际的操作提供了有指导意义的根据。仿真和实验研究结果表明该优化方法不仅能保证系统的舒适性而且能显着地降低系统能耗。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2013-03-01）
陈斌[6]（2012）在《基于大系统递阶优化的交通控制与诱导协同方法研究》一文中研究指出城市交通系统是个庞大而又复杂的系统。随着城市化进程的加快，城市交通需求迅速增长，交通拥挤等交通问题造成的影响日益加重。为了解决交通矛盾，世界各国普遍建成了智能交通系统(ITS)。城市交通控制和交通流诱导是其中最重要的两大子系统，二者的协同是现代交通管理的重要研究内容，是新一代智能交通控制系统的重要研究内容之一。本文主要对城市大范围区域间交通控制和交通流诱导的协同方法以及协同判定时机进行了研究。论文首先对交通控制、交通诱导等本文研究的基础方法和理论进行了综述；总结了国内外关于交通控制与诱导协同的模型和算法，分析了城市交通控制与交通流诱导系统的相关性；分析了城市大范围区域间的交通控制与交通流诱导协同的特征和协同的目标。其次建立交通状态评价函数，作为判定启动协同的函数。然后在对大系统递阶优化思想进行分析研究基础上，提出了基于大系统递阶控制思想的交通控制与交通流诱导协同结构，建立了协同模型，并设计了优化算法。最后利用VISSIM软件进行了协同策略模拟验证。结果表明，在城市大范围交通系统中对拥挤区域进行区域间交通协同具有较强的实用性。(本文来源于《长安大学》期刊2012-04-25）
任道远[7]（2011）在《基于叁级递阶优化算法的泵站群协调运行控制模型研究》一文中研究指出宁河北地下水源地天津经济技术开发区供水工程最优运行控制的核心问题,为典型的泵站群混联协调优化调度问题。根据工程本身的结构方式,本研究利用复合系统协调控制建模方法,分别建立了基于动态规划模型的调节池-潜水泵群最优运行协调控制模型、基于非线性混整规划模型的加压泵站群最优运行协调控制模型、基于复合系统叁级递阶优化算法的项目泵站群最优运行的协调控制模型,在保证系统安全输水前提下,对工程系统的运行进行了动能经济优化分析。(本文来源于《海河水利》期刊2011年02期）
陈雪芳,朱琼,张洁[8]（2009）在《基于递阶优化的电器装配线作业调度研究和应用》一文中研究指出针对电器装配车间的特点,将装配线的作业调度分为车间管理决策层和车间装配单元执行层,建立了基于递阶优化理论的装配线作业调度模型。模型上层为车间管理层,以控制成本最低为决策目标;下层为N个平行的装配单元,以在满足车间层设备能力和资源配置约束的基础上,以完工时间最短为目标进行优化。并引入遗传算法对模型进行求解,通过实例验证了该模型的有效性和可行性,解决了车间管理层与车间层之间成本和能力利用平衡问题,实现了电器装配车间作业调度的自动化与优化。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2009年09期）
衷路生,宋执环[9]（2008）在《基于正交梯度搜索的动态系统递阶优化辨识》一文中研究指出提出了一种辨识线性时不变状态空间系统参数的正交梯度二步递阶优化方法.通过极小化输出误差目标函数获得了系统参数估计;提出了正交梯度搜索方法用于解决系统参数的非唯一性问题,正交梯度搜索的本质是在输入-输出等价类相切平面的正交垂空间更新系统参数;给出了用L-M算法进行参数优化的充分条件;提出的系统参数递阶优化辨识方法包括两步:首先用给出的自适应L-M算子正交梯度方法确定参数优化方向;其次由一维搜索方法计算最佳步长.蒙特卡罗数值仿真实验表明本文提出的方法具有收敛速度快、抗噪能力强以及数值稳定性好等优点.(本文来源于《自动化学报》期刊2008年06期）
刘晓冰,孙永利,郝应光,王宇春[10]（2007）在《基于递阶优化的钢铁企业集团战略排产计划模型研究》一文中研究指出针对集团型钢铁企业决策层和执行层递阶分离的特点,提出了基于递阶优化理论的钢铁企业集团战略排产计划模型。模型上层由一个中心决策者组成,以集团单位产出利润最大为决策目标;下层由N个平行的子系统组成。在充分考虑了集团下属各股份公司设备能力和资源配置约束的基础上,以单个股份公司的每道工序成本消耗最小为目标进行优化。该模型解决了集团型钢铁企业生产能力粗平衡和物料需求粗平衡,实现了集团全局的战略优化。引入遗传算法求解模型。最后给出了应用实例,证明了该模型的有效性和可行性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2007年05期）
递阶优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
城市路网中的交通拥堵已经成为世界各大城市亟待解决的严重问题。从长远的角度来看,在现有交通设施的基础上,对路网中的信号灯进行协调控制,是减轻交通拥堵的有效措施。采用宏观建模方式,对路网中的交通流动态过程进行建模,可以得到包含约束的信号灯控制问题。如果将相应的优化问题嵌入到滚动时域框架内,就可以对信号灯进行实时优化控制。但是,城市交通路网是一个包含大量交叉口和路段的大规模复杂系统。在实际应用中,采用单一控制器对这种大规模系统进行集中控制通常是不可行的。因此,为了解决集中控制中存在的问题,例如计算复杂度、多控制目标和不确定因素带来的弱鲁棒性等,对大规模城市交通路网有必要采用分布式或多层递阶结构进行网络化控制,以合理诱导交通流并改善路网的通行能力。本论文的主要工作和研究成果如下:1.研究了大规模城市交通路网的子区划分方法。为了采用分布式或多层递阶结构对大规模城市交通路网进行控制,需要探讨网络划分方法,使其能够快速准确地提取子路网。在综合考虑路段的物理特性和动态交通信息的基础上,提出了一种反映相邻路口间关联性强弱的关联度的概念,将其作为城市交通路网中路段的权值,据此将路网转化为无向网络,提出一种基于模块度优化的快速网络分区算法。此外,考虑到宏观基本图理论的要求,提出了反映两相邻路段交通状态差异的相似度概念及计算方法,从而给出一种将一个异质路网划分为若干个匀质子路网的分区方法。2.研究了大规模城市交通路网的分布式预测控制方法。在对大规模城市交通路网进行划分后,利用多智能体方法对子路网进行协调控制。每个智能体采用预测控制方法,为了处理子路网之间的关连,通过与其周围邻居进行信息交流,提出了一种基于拥堵度的多智能体序列协调方法,使多智能体能够尽快地达到决策一致。3.研究了大规模城市交通路网如何通过调整子路网间的交换流量优化内部交通流的问题。提出了一种基于子区间流量协调的城市交通路网两层递阶预测控制方法,每一层可以解决不同的交通问题。在上层,通过将一个异质的交通路网划分为若干个匀质的子路网,利用宏观基本图理论设计上层优化控制器,用于协调子路网间的流量。在下层,采用较为精确的交通流模型,并利用上层给出的指导信息,设计子路网的控制器,用于获取区域内信号灯的最优配时方案。为了将其用于实时控制,两层都采用预测控制方法。并且,在子路网内,采用分布式控制策略来进一步减少计算复杂度。4.研究了大规模城市交通路网如何通过调整外部交通需求优化路网内部交通流的问题。提出了一种把需求平衡控制和交通流协调控制集成在一起的两层递阶预测控制方法。在第一层,通过网络划分,建立了一种改进的基于宏观基本图的交通流模型,能够描述子路网内的交通动态过程。该模型可以用于设计需求平衡的预测控制器,通过调整外围输入流量,改善子路网内部的交通状况。在第二层,利用更精确的交通流模型,设计流量协调预测控制器,通过合理诱导区域内的交通流,使子路网更加匀质。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
递阶优化论文参考文献
[1].卢炼,阳爱民.大规模3D并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法[J].计算机应用研究.2017
[2].周钊.城市交通路网的分布式与递阶优化控制研究[D].上海交通大学.2016
[3].邸斌,潘驰,郭志达.基于递阶优化算法的高铁周转箱标准研究[J].大连交通大学学报.2015
[4].宋文锦.徐州资源枯竭型城市产业结构转型升级的双层递阶优化模型研究[D].南京林业大学.2013
[5].蒋红梅.基于协调的变风量空调系统递阶优化控制研究[D].西安建筑科技大学.2013
[6].陈斌.基于大系统递阶优化的交通控制与诱导协同方法研究[D].长安大学.2012
[7].任道远.基于叁级递阶优化算法的泵站群协调运行控制模型研究[J].海河水利.2011
[8].陈雪芳,朱琼,张洁.基于递阶优化的电器装配线作业调度研究和应用[J].组合机床与自动化加工技术.2009
[9].衷路生,宋执环.基于正交梯度搜索的动态系统递阶优化辨识[J].自动化学报.2008
[10].刘晓冰,孙永利,郝应光,王宇春.基于递阶优化的钢铁企业集团战略排产计划模型研究[J].计算机集成制造系统.2007
论文知识图
