大数据-算法-非线性约束最优化若干算法理论及应用研究.pdf

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高效多目标优化 (TSEMO) 算法 该存储库包含“Thompson 采样高效多目标优化”（TSEMO）算法 [1] 的源代码。 该算法专为评估成本高的黑盒函数的全局多目标优化而设计。例如，该算法已应用于生命周期评估 (LCA) 和化学过程模拟成本的同步优化 [2]。但是，该算法也可以应用于其他黑盒功能，例如 CFD 模拟。它基于贝叶斯优化方法，构建高斯过程代理模型以加速优化。此外，该算法可以在每次迭代（批量顺序模式）中识别出几个有希望的点。这允许并行评估多个模拟。

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该资源包括了常见的约束优化处理算法，这里为读者提供了CCODE、CHDE、DyH、ECMPDE、JDE、jDE2等几种。在使用的过程中直接调用主程序就可以测试该几种算法的对比，可以用于解决约束优化问题和做约束优化算法的对比算法。此算法采用matlab编写！

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大型引水泵站一般都在引水渠道或管道的尾端配备了蓄水水库，它们对水泵的实时供水量及供水压力无特别要求，水泵效率最高才是这类水泵站进行优化方案设计时的目标。依据泵站试验运行时SCADA系统的数据记录，采用插值计算得到水泵抽水转速区间内任一点的扬程和效率，然后采用遗传算法搜索实际扬程变化时抽水转速区间内任一转速下的工作点对应效率的最大值，该值对应的转速即为优化转速。结果表明：在实际扬程偏离设计扬程较大时采用插值计算和遗传算法进行转速优化能有效提高水泵效率；实际扬程偏离设计扬程越大，转速优化对水泵效率提高越显著，当实际扬程偏离设计扬程差值达到16.96%时，效率提高值达到2.17%。