序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇多目標(biāo)優(yōu)化概念范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

0 引言

生活中，許多問題都是由相互沖突和影響的多個(gè)目標(biāo)組成。人們會(huì)經(jīng)常遇到使多個(gè)目標(biāo)在給定區(qū)域同時(shí)盡可能最佳的優(yōu)化問題，也就是多目標(biāo)優(yōu)化問題。優(yōu)化問題存在的目標(biāo)超過一個(gè)并需要同時(shí)處理，就成為多目標(biāo)優(yōu)化問題。

多目標(biāo)優(yōu)化問題在工程應(yīng)用等現(xiàn)實(shí)生活中非常普遍并且處于非常重要的地位，這些實(shí)際問題通常非常復(fù)雜、困難，是主要研究領(lǐng)域之一。自20世紀(jì)60年代早期以來，多目標(biāo)優(yōu)化問題吸收了越來越多不同背景研究人員的注意力，因此，解決多目標(biāo)優(yōu)化問題具有非常重要的科研價(jià)值和實(shí)際意義

1 普通多目標(biāo)優(yōu)化問題

普通多目標(biāo)優(yōu)化問題也稱為向量數(shù)學(xué)規(guī)劃。對設(shè)計(jì)者或決策者而言，普通多目標(biāo)優(yōu)化問題幾個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)可能存在重要性的差別，但是不存在優(yōu)先權(quán)的差別。

比如，欲把直徑為d的圓木加工成矩形截面的梁，如何設(shè)計(jì)其截面尺寸，使其強(qiáng)度大且重量輕？

分析研究：設(shè)截面的寬和高分別為 。由于其強(qiáng)度取決于截面的慣性矩 ，其重量取決于截面面積 ，因此該問題可看作是兩個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)的優(yōu)化問題：

該數(shù)學(xué)模型就可歸結(jié)為一個(gè)普通多目標(biāo)優(yōu)化問題：

在這個(gè)問題中，梁的強(qiáng)度大可能與重量輕同等重要，也可能比重量輕更重要。但是在把它作為普通多目標(biāo)優(yōu)化問題求解的時(shí)候，并不因強(qiáng)度大比重量輕更重要，而先考慮強(qiáng)度指標(biāo)后考慮重量指標(biāo)。 的極小化將同時(shí)進(jìn)行。

2 目標(biāo)規(guī)劃問題

目標(biāo)規(guī)劃問題與普通多目標(biāo)優(yōu)化問題的不同之處在于：它雖然有多個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)，但是每個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)并不是使目標(biāo)函數(shù)極小化，而是使每個(gè)目標(biāo)函數(shù)同時(shí)逼近各自的預(yù)定目標(biāo)值。

比如，某工廠生產(chǎn)n種產(chǎn)品，第i種產(chǎn)品的生產(chǎn)能力為ai噸/小時(shí)，其利潤為ci元/噸，預(yù)測第i種產(chǎn)品下月的最大銷售量為bi噸。該工廠下月的工時(shí)能力為t小時(shí)。在避免開工不足的條件下，如何安排下月計(jì)劃才能使：1）工廠所獲利潤最大；2）員工加班時(shí)間盡量少；3）盡可能多地滿足市場對第1種產(chǎn)品的需求？

分析研究：設(shè)下月計(jì)劃用xi小時(shí)生產(chǎn)第i種產(chǎn)品，并用 三個(gè)函數(shù)分別表示工廠所獲利潤、員工的加班時(shí)間以及第1種產(chǎn)品的產(chǎn)量，該問題就可看作是三個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)的優(yōu)化問題：

假設(shè)此例的問題對工廠利潤、加班時(shí)間以及第一種產(chǎn)品的產(chǎn)量分別有預(yù)定的目標(biāo)值 ，該問題就歸結(jié)為下列目標(biāo)規(guī)劃問題：

目標(biāo)規(guī)劃問題與普通多目標(biāo)優(yōu)化問題也有相同之處，它們都有多個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)，各個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)可能存在重要性的差別，但是不存在優(yōu)先的差別。

3 分層多目標(biāo)優(yōu)化問題

分層多目標(biāo)優(yōu)化問題與上述兩種多目標(biāo)優(yōu)化問題的不同之處在于：它的幾個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)不僅可能存在重要性的差別，而且存在優(yōu)先權(quán)的差別。也就是說，設(shè)計(jì)者優(yōu)先考慮某些設(shè)計(jì)目標(biāo)，在這些設(shè)計(jì)目標(biāo)已經(jīng)達(dá)到的前提下，才考慮其它設(shè)計(jì)目標(biāo)。這類問題的設(shè)計(jì)目標(biāo)被分成不同的優(yōu)先層次，在對它求解的時(shí)候，先對優(yōu)先層次較高的設(shè)計(jì)目標(biāo)求解，后對優(yōu)先層次較低的設(shè)計(jì)目標(biāo)求解。

假設(shè)m個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)被分成L個(gè)優(yōu)先層次，各層次的目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù)依次為 。如果以各層次的目標(biāo)函數(shù)作為該層次的向量目標(biāo)函數(shù)

的分量，即

第一優(yōu)先層次：

第二優(yōu)先層次：

……

第L優(yōu)先層次：

那么分層多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型可表示為

式（3）可被縮寫為更簡潔的形式：

在第二個(gè)問題中，假設(shè)計(jì)劃制定者在首先考慮工廠如何獲得最大利潤之后，才去考慮減少加班時(shí)間和增加第一種產(chǎn)品產(chǎn)量，該問題就是一個(gè)具有兩個(gè)優(yōu)先層次的分層多目標(biāo)優(yōu)化問題：

4 多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解

求解優(yōu)化問題的目的是為了獲得最優(yōu)解，然而多目標(biāo)優(yōu)化問題有多個(gè)不同的設(shè)計(jì)目標(biāo)，設(shè)計(jì)目標(biāo)之間可能發(fā)生沖突，這時(shí)一個(gè)可行解對某一個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)是最優(yōu)的，對另外的設(shè)計(jì)目標(biāo)卻不是最優(yōu)的，這就造成多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解概念的復(fù)雜化。

篇(2)

【關(guān)鍵詞】工程設(shè)計(jì)；多目標(biāo)優(yōu)化；非劣解集

多目標(biāo)最優(yōu)化是門研究多目標(biāo)最優(yōu)化問題的重要學(xué)科，它的研究對象是多數(shù)值目標(biāo)函數(shù)，目的是為了實(shí)現(xiàn)在固定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)函數(shù)值。多目標(biāo)最優(yōu)化問題由V.Pareto在1896年首次提出；在1951年，Koopmans在分析上產(chǎn)與分配效率時(shí)引入有效解，進(jìn)一步推動(dòng)了多目標(biāo)最優(yōu)化的發(fā)展；20世紀(jì)60年代起，人們開始廣泛關(guān)注多目標(biāo)最優(yōu)化問題，并設(shè)計(jì)了多種多目標(biāo)最優(yōu)化問題解決方案。

一、多目標(biāo)優(yōu)化方法的種類

優(yōu)化設(shè)計(jì)可以提高工程設(shè)計(jì)的整體水平，因此備受設(shè)計(jì)人員的喜愛。優(yōu)化的目的不同，采用的優(yōu)化方法也有所不同。

（一）評價(jià)函數(shù)法。評價(jià)函數(shù)法應(yīng)用簡單，只需建立評價(jià)函數(shù)就能用單目標(biāo)優(yōu)化取代多目標(biāo)優(yōu)化問題。根據(jù)評價(jià)函數(shù)法的形式對它進(jìn)行分類，能分為多種類型：P模理想點(diǎn)法、線性加權(quán)法以及最短距離法等。這些評價(jià)方法具有不同的形式，但卻具有相似的原理。

（二）逐步寬容約束法。評價(jià)函數(shù)法雖然應(yīng)用簡單，但卻很難在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中構(gòu)造。要使復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)變成簡單的單目標(biāo)優(yōu)化問題，還可以采用逐步寬容約束法。這種方法是選取多目標(biāo)中的一個(gè)目標(biāo)，通過限定其他目標(biāo)的選值范圍，構(gòu)成一個(gè)單目標(biāo)優(yōu)化問題。在使用時(shí)不斷改變其他目標(biāo)的取值，記錄函數(shù)值的變化情況，最后選出最優(yōu)函數(shù)值。

（三）目標(biāo)規(guī)劃模型。目標(biāo)規(guī)劃模型的原理是：分別計(jì)算每個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)函數(shù)值，計(jì)算各目標(biāo)最優(yōu)點(diǎn)與計(jì)算設(shè)計(jì)點(diǎn)的正負(fù)偏差和，通過偏差和確定優(yōu)化工程設(shè)計(jì)的最佳方案。

（四）多目標(biāo)遺傳算法。遺傳算法發(fā)展較迅速，它主要應(yīng)用于含有多變量、多參數(shù)和多目標(biāo)的數(shù)值求解。多目標(biāo)遺傳算法以遺傳算法為基礎(chǔ)，經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了NCGA、NPGA、SPGA等多種形式。其中，NCGA方法在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上優(yōu)化了加速收斂過程。

（五）多目標(biāo)模糊優(yōu)化算法。多目標(biāo)模糊優(yōu)化算法應(yīng)用廣泛，它通過對設(shè)計(jì)特征進(jìn)行詳細(xì)分析，劃分優(yōu)化涉及的可行域，給設(shè)計(jì)人員提供優(yōu)化空間。這種方法充分考慮了工程設(shè)計(jì)中的模糊因素，算法的核心就是模糊的設(shè)計(jì)變量、模糊的約束條件、模糊的目標(biāo)函數(shù)。

二、多目標(biāo)優(yōu)化方法的特征及決策方法

優(yōu)化工程設(shè)計(jì)，是為了提高設(shè)計(jì)的整體性能，不可能保證每個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)都能得到最好的實(shí)現(xiàn)。例如，在優(yōu)化過程中，一個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)達(dá)到最佳函數(shù)值，但其他的設(shè)計(jì)目標(biāo)卻處于較差的狀態(tài)。優(yōu)化目標(biāo)之間存在的矛盾關(guān)系，給優(yōu)化方案的評判帶來一定困擾；不同設(shè)計(jì)目標(biāo)有不同的度量標(biāo)準(zhǔn)，難以比較各自的優(yōu)化效果；不同設(shè)計(jì)人員對優(yōu)化方向的定位不同。因此，針對多目標(biāo)的優(yōu)化進(jìn)度不同，引入了非劣解理論。

非劣解，是指采用不同的優(yōu)化方案得到的解的集合。每個(gè)解都有自己的優(yōu)化方向，不能僅通過數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。多目標(biāo)優(yōu)化的最優(yōu)解其實(shí)是不存在的。設(shè)計(jì)人員根據(jù)個(gè)人意愿，在非劣解中選擇優(yōu)化方法的過程就是多目標(biāo)決策。

（一）二元相對比較法。首先，以各分目標(biāo)對非劣解集合滿意度為參考依據(jù)，建立矩陣；然后，使用 截矩陣概念，選擇綜合滿意度最高的非劣解。

（二）模糊關(guān)聯(lián)度。模糊關(guān)聯(lián)度是對理想解與非劣解接近程度的反映，通過對非劣解相對理想解的隸屬度進(jìn)行計(jì)算，解決物理量綱影響問題。非劣解一般情況下都是在理想解周圍對稱分布，所以可以選用具有對稱分布特征的隸屬函數(shù)，計(jì)算非劣解與理想解關(guān)聯(lián)度的值，關(guān)聯(lián)度值最大的非劣解就是最優(yōu)非劣解。

三、實(shí)例分析多目標(biāo)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)

首先，根據(jù)約束的模糊性，建立多目標(biāo)模糊優(yōu)化模型；然后，使用 最優(yōu)水平截集法，轉(zhuǎn)化模糊約束的規(guī)定區(qū)間為普通集合；再然后，計(jì)算優(yōu)化函數(shù)在普通集合范圍內(nèi)的最大值與最小值；構(gòu)造子目標(biāo)函數(shù)的模糊目標(biāo)集；以字母表的相對重要性未依據(jù)，判斷多目標(biāo)模糊優(yōu)化的最優(yōu)解。

四、分析不同優(yōu)化方法的優(yōu)化特點(diǎn)與效果

線性加權(quán)法：通過改變優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)系數(shù)，得到相應(yīng)的非劣解。然后根據(jù)非劣解計(jì)算得到Pareto的前沿。

逐步寬容約束法：首先處理優(yōu)化目標(biāo)，將它轉(zhuǎn)化成約束條件，進(jìn)而簡化優(yōu)化問題。然后通過漸次放寬目標(biāo)約束條件手段，計(jì)算得到Pareto的前沿。在本方法使用中，應(yīng)合理選擇優(yōu)化目標(biāo)范圍作為約束條件。

P模理想點(diǎn)法：使用不同的P值進(jìn)行計(jì)算，分析計(jì)算結(jié)果可知，P值對優(yōu)化結(jié)果影響較小，試驗(yàn)后取得的優(yōu)化結(jié)果很相似。極大模理想點(diǎn)法與P模理想點(diǎn)法具有相同的優(yōu)化目標(biāo)系數(shù)1，計(jì)算取得的非劣解在線性加權(quán)法（0.5，0.5）范圍內(nèi)。

目標(biāo)點(diǎn)法：參考點(diǎn)的選擇很重要，能對優(yōu)化結(jié)果產(chǎn)生直接影響。選取參考點(diǎn)，首要考慮的就是Pareto前沿，參考點(diǎn)位置離Pareto前沿越近，優(yōu)化結(jié)果和Pareto前沿越相符。但是這種方法對設(shè)計(jì)者的要求較高，設(shè)計(jì)者不僅需要有豐富的知識儲備和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，還要對工程有全面了解。在初期設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)者缺乏對工程項(xiàng)目問題的具體分析，不適宜使用這種方法。

NCGA方法：該方法在取得Pareto前沿的同時(shí)，還能計(jì)算可行域范圍的可行解，對工程設(shè)計(jì)有很大的促進(jìn)作用。

兩個(gè)多目標(biāo)決策方法：進(jìn)行懸梁臂優(yōu)化時(shí)，具有較大的優(yōu)化結(jié)果差別；進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)優(yōu)化時(shí)，優(yōu)化結(jié)果相似。主要是因?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)用到的兩個(gè)目標(biāo)值具有相同的數(shù)量級，懸臂梁優(yōu)化運(yùn)用到的兩個(gè)目標(biāo)值數(shù)量級差距很大。二元相對比較，是對非劣解之間進(jìn)行比較；模糊關(guān)聯(lián)度法通過求解理想解和非劣解的關(guān)聯(lián)度，判斷最優(yōu)非劣解。這兩種方法的優(yōu)化原理完全不同。

篇(3)

關(guān)鍵詞:量子遺傳算法;多目標(biāo)分配;最優(yōu)化

中圖分類號:TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-7712 (2012) 12-0176-01

一、引言

遺傳算法不同于傳統(tǒng)尋優(yōu)算法的特點(diǎn)在于:遺傳算法在尋優(yōu)過程中,僅需要得到適應(yīng)度函數(shù)的值作為尋優(yōu)的依據(jù);同時(shí)使用概率性的變換規(guī)則,而不是確定性的變換規(guī)則;遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算相對于尋優(yōu)過程是獨(dú)立的;算法面對的是參數(shù)的編碼集合,而并非參數(shù)集合本身,通用性強(qiáng)。它尤其適用于處理傳統(tǒng)優(yōu)化算法難于解決的復(fù)雜和非線性問題。[1]

目前,GA已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到成功應(yīng)用,但隨著問題規(guī)模的不斷擴(kuò)大和搜索空間的更加復(fù)雜,GA在求解很多具體問題時(shí)往往并不能表現(xiàn)出其優(yōu)越性。于是,近年來便出現(xiàn)了遺傳算法與其它理論相結(jié)合的實(shí)踐,其中遺傳算法與量子理論的結(jié)合是一個(gè)嶄新的、極富前景和創(chuàng)意的嘗試。

量子遺傳算法QGA是量子計(jì)算特性與遺傳算法相結(jié)合的產(chǎn)物?；诹孔颖忍氐寞B加性和相干性,在遺傳算法中借鑒量子比特的概念,引入了量子比特染色體。由于量子比特染色體能夠表征疊加態(tài),比傳統(tǒng)GA具有更好的種群多樣性,同時(shí)QGA也會(huì)具有更好的收斂性,因此在求解優(yōu)化問題時(shí),QGA在收斂速度、尋優(yōu)能力方面比GA都將有較大的提高。QGA的出現(xiàn)結(jié)合了量子計(jì)算和遺傳算法各自的優(yōu)勢,具有很高的理論價(jià)值和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

本論文提出用量子遺傳算法處理和解決多目標(biāo)分配問題,為多目標(biāo)問題的解決提供一種新的思路。

二、量子遺傳算法

在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中,信息存儲是以二進(jìn)制來表示,不是“0”就是“1”態(tài),但是在量子計(jì)算機(jī)中,充當(dāng)信息存儲單元的物質(zhì)是一個(gè)雙態(tài)量子系統(tǒng),稱為量子比特(qubit),量子比特與比特不同之就在于它可以同時(shí)處在兩個(gè)量子態(tài)的疊加態(tài),量子進(jìn)化算法建立在量子的態(tài)矢量表述基礎(chǔ)上,將量子比幾率幅表示應(yīng)用于染色體的編碼,使得一條染色體可以表示個(gè)態(tài)的疊加,并利用量子旋轉(zhuǎn)門更新染色體,從而使個(gè)體進(jìn)達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)的目的。

一個(gè) 位的量子位染色體就是一個(gè)量子位串,其表示如下:

其中 。在多目標(biāo)優(yōu)化中,一個(gè)量子染色體代表一個(gè)決策向量,在量子態(tài)中一個(gè) 位的量子染色體可以表達(dá) 個(gè)態(tài),采用這種編碼方式使得一個(gè)染色體可以同時(shí)表達(dá)多個(gè)態(tài)的疊加,使得量子進(jìn)化算法比傳統(tǒng)遺傳算法擁有更好的多樣性特征。

為了實(shí)現(xiàn)個(gè)體的進(jìn)化,經(jīng)典進(jìn)化算法中通過染色體的交叉、變異操作推進(jìn)種群的演化,而對量子進(jìn)化算法而言,量子染色體的調(diào)整主要是通過量子旋轉(zhuǎn)門實(shí)現(xiàn)的,算法流程如下:

(1)進(jìn)化代數(shù)初始化: ;

(2)初始化種群 ,生成并評價(jià) ;

(3)保存 中的最優(yōu)解 ;

(4) ;

(5)由 生成 ;

(6)個(gè)體交叉、變異等操作,生成新的 (此步可省評價(jià));

(7)評價(jià) ,得到當(dāng)前代的最優(yōu)解 ;

(8)比較 與 得到量子概率門 ,保存最優(yōu)解于 ;

(9)停機(jī)條件 當(dāng)滿足停機(jī)條件時(shí),輸出當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體,算法結(jié)束,否則繼續(xù);

(10)以 更新 ,轉(zhuǎn)到4)。

三、基于量子遺傳算法的多目標(biāo)分配應(yīng)用

如今為了滿足市場的需要,很多工廠的生產(chǎn)種類多、生產(chǎn)量大,從而設(shè)置了不同的生產(chǎn)車間,根據(jù)產(chǎn)品的性質(zhì)分配生產(chǎn)車間合理與否直接影響工廠的經(jīng)濟(jì)收益,這同樣可采用遺傳算法的目標(biāo)分配方法進(jìn)行分配。

模型構(gòu)建:設(shè)工廠有i個(gè)生產(chǎn)車間。 為在第i個(gè)車間生產(chǎn)第j種產(chǎn)品的收益, 為第j種產(chǎn)品的需求量;如果第j種產(chǎn)品被選中,則 為在第i個(gè)車間生產(chǎn)該產(chǎn)品的總收益。由題意知為求解 最大問題。

仿真實(shí)例:設(shè)有10個(gè)生產(chǎn)車間,要生產(chǎn)15種產(chǎn)品,用Matlab程序編程,設(shè)定40個(gè)粒子,迭代200次,代溝0.9。運(yùn)行結(jié)果如下:

此圖表明經(jīng)200次迭代后的目標(biāo)分配方案為:第1種產(chǎn)品由第3個(gè)車間生產(chǎn),以此類推,車間5生產(chǎn)第2種產(chǎn)品,車間8生產(chǎn)第3種產(chǎn)品,……。次方案對應(yīng)的車間總收益值為2.7030e+003,成功進(jìn)行了多目標(biāo)分配問題的解決。

四、結(jié)論

基于量子遺傳算法的多目標(biāo)分配,為多目標(biāo)分配突破傳統(tǒng)尋優(yōu)模式找到了一個(gè)可行的解決方法。根據(jù)這種方法實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果可以看出,基本符合要求,并且能夠在一定的時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的分配方案,因此,本文在探索多目標(biāo)分配問題上找到了一種新的解決思路。

參考文獻(xiàn):

[1]吉根林.遺傳算法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2004,21(2):69-73

[2]肖曉偉,肖迪.多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究概述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2011,3,28(3):805-808

[3]原銀忠,韓傳久.用遺傳算法實(shí)現(xiàn)防空導(dǎo)彈體系的目標(biāo)分配[J].火力與指揮控制,2008,3,33(3):80-83

篇(4)

【關(guān)鍵詞】精益六西格瑪；優(yōu)化；生產(chǎn)過程；多目標(biāo)

隨著過程工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的大型化發(fā)展趨勢，現(xiàn)代企業(yè)不但對過程控制要求越來越高，而且對優(yōu)質(zhì)、高效的生產(chǎn)管理的要求也越來越強(qiáng)烈。眾多企業(yè)尤其是先進(jìn)產(chǎn)品制造企業(yè)，已經(jīng)把注意力轉(zhuǎn)移到流程優(yōu)化、節(jié)能降耗、降低成本，保質(zhì)保量的生產(chǎn)模式上。隨著人們對生產(chǎn)過程認(rèn)識的提高及精益生產(chǎn)觀念和六西格瑪管理思想的引入，研制成功的標(biāo)志是不僅僅是質(zhì)量可靠，為了實(shí)現(xiàn)精益六西格瑪生產(chǎn)的目標(biāo)，而今又?jǐn)U充到成本、研制周期等生產(chǎn)過程的相關(guān)目標(biāo)上。這些目標(biāo)在不同相關(guān)利益方之間是相互影響、相互矛盾的。為了保證產(chǎn)品生產(chǎn)的總體目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，就必須對整個(gè)生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到多目標(biāo)最優(yōu)的目的。

一、精益六西格瑪DMAIC

DMAIC（define-measure-analyze-improve-control）是一張行動(dòng)路線圖。DMAIC分為界定、測量、分析、改進(jìn)、控制五個(gè)階段。精益六西格瑪DMAIC工具是依照六西格瑪管理的DMAIC工具的五個(gè)階段對生產(chǎn)的每個(gè)工序或流程進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)在DMAIC的每個(gè)階段融入精益工具。即按照精益六西格瑪DMAIC的五個(gè)階段利用精益六西格瑪DMAIC工具對生產(chǎn)產(chǎn)品的工序或流程進(jìn)行優(yōu)化。以下簡單說明精益六西格瑪DMAIC的五個(gè)階段：

（1）界定階段。在界定階段，團(tuán)隊(duì)和過程的負(fù)責(zé)人需要在優(yōu)化項(xiàng)目是什么，要取得什么結(jié)果等方面達(dá)成一致。要提出可能的項(xiàng)目，項(xiàng)目提議可能來自不同的渠道，包括顧客、工作報(bào)告和雇員。要想避免降低優(yōu)化水平，管理者就要評估和挑選項(xiàng)目。盡管項(xiàng)目選擇的評估準(zhǔn)則有很多，但主要應(yīng)當(dāng)以部門或公司層級上的不良過程的成本水平為依據(jù)。然后要準(zhǔn)備項(xiàng)目問題、使命陳述以及團(tuán)隊(duì)章程，并由管理層予以核定。管理層為項(xiàng)目挑選最適宜的人員組成團(tuán)隊(duì)，并授予必要的優(yōu)先權(quán)限。除此之外，項(xiàng)目過程要受到監(jiān)控以確保成功。（2）測量階段。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)通過測量基準(zhǔn)績效和問題，對過程做好記錄來揭示過程的特征，如下所示：一是畫出過程；二是識別關(guān)鍵的顧客要求；三是確定關(guān)鍵的產(chǎn)品特性和過程參數(shù)；四是識別和記錄可能的失效模式、結(jié)果和重要性。這樣做的目的是去識別和記錄影響過程績效和產(chǎn)品特性，并對顧客利益有關(guān)鍵影響的過程參數(shù)。隨著項(xiàng)目的開展，過程文件要予以更新，團(tuán)隊(duì)還要為測量階段的其他工作和下一個(gè)分析階段計(jì)劃好數(shù)據(jù)收集工作，然后對測量系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，接著對過程能力進(jìn)行測量。讓數(shù)據(jù)、知識和經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合不是讓我們僅僅停留在思考過程層面上，而是停留在真正實(shí)施改進(jìn)的層面上。在這個(gè)階段，項(xiàng)目優(yōu)化團(tuán)隊(duì)將會(huì)把很多時(shí)間用在數(shù)據(jù)處理上。（3）分析階段。分析階段的目標(biāo)就是要讓測量階段收集到的信息和數(shù)據(jù)有意義，而且要用這些數(shù)據(jù)確定延遲、浪費(fèi)和質(zhì)量問題的來源。團(tuán)隊(duì)要效忠數(shù)據(jù)，而不是利用自己的經(jīng)驗(yàn)和意愿判斷問題產(chǎn)生的根本原因。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)必須分析以往和當(dāng)前的績效數(shù)據(jù)。在前面的階段中生成的關(guān)鍵信息和問題可以經(jīng)過這種分析找到答案，可能的因果關(guān)系的假說也能得到確定和測試。分析過程還要用到適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)工具和技術(shù)：直方圖、箱線圖、多變異分析、相關(guān)和回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、偶然性列表和方差分析?？傊?，通過分析，團(tuán)隊(duì)可確認(rèn)過程績效的決定因素。（4）改進(jìn)階段。改進(jìn)階段的惟一目的是實(shí)施過程改善，消除缺陷、浪費(fèi)，降低成本等等，這些都是在界定階段界定的顧客需求。在這一階段，很多精益工具將發(fā)揮至關(guān)重要的作用。另外，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)必須努力去確定因果關(guān)系，即輸入變量和關(guān)注的響應(yīng)變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，以便使過程績效能夠得到預(yù)測、改進(jìn)和優(yōu)化。團(tuán)隊(duì)還要計(jì)劃好試驗(yàn)設(shè)計(jì)。若進(jìn)行篩選試驗(yàn)，則可以識別關(guān)鍵的或者“關(guān)鍵的少數(shù)”的原因或決定因素，隨后使用2k因子試驗(yàn)就可以建立起一個(gè)過程績效的數(shù)學(xué)模型。如果必要的話，也可以進(jìn)行全因子試驗(yàn)，用來確定輸入的操作幅度或者過程參數(shù)設(shè)定。通過使用響應(yīng)曲面法（RSM）和調(diào)優(yōu)運(yùn)算（EVOP）等方法，團(tuán)隊(duì)可以進(jìn)一步精煉或優(yōu)化過程績效。（5）控制階段。控制階段就是要確保變革中所得到的良好效果要保持下來，直到有新的知識和數(shù)據(jù)說明還有更好的方法可以操作這個(gè)過程。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)必須設(shè)計(jì)和記載必要的控制，以確保一旦實(shí)施變革，就能夠保證從改進(jìn)活動(dòng)中獲益。要使用完備的原理和技術(shù)，包括自我控制和主導(dǎo)的概念、反饋回路、防錯(cuò)功能和統(tǒng)計(jì)過程控制，而且過程文檔要得到更新（使用失效模式或者效應(yīng)分析），并要制定出過程控制計(jì)劃，標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP）和工作指南也要做相應(yīng)的修訂，還要保證測量系統(tǒng)得到驗(yàn)證，改進(jìn)的過程能力得到確立。這個(gè)過程的實(shí)施要受到監(jiān)控，并且過一段時(shí)間要對過程績效進(jìn)行審計(jì)以保證成果得到保持。最后，當(dāng)完成了使命時(shí)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)要向管理層報(bào)告，一旦得到審批，就可以將過程全部移交給操作人員并解散團(tuán)隊(duì)。最后，通過以上界定、測量、分析、改進(jìn)、控制（define，measure，analyze，improve，control，DMAIC）5個(gè)階段的周而復(fù)始、持續(xù)不斷的實(shí)施，實(shí)現(xiàn)工序和流程的持續(xù)改進(jìn)，達(dá)到精益求精和盡善盡美。

二、多目標(biāo)優(yōu)化模型

通過對精益六西格瑪建造目標(biāo)的分析，得出模型的優(yōu)化目標(biāo)是：質(zhì)量、生產(chǎn)周期、費(fèi)用、服務(wù)。因此，本文的基于精益六西格瑪?shù)纳a(chǎn)過程多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)化目標(biāo)是以下四大目標(biāo)：（1）最優(yōu)化質(zhì)量；（2）最小化工期；（3）最小化費(fèi)用；（4）最優(yōu)化服務(wù)。從對精益六西格瑪建造目標(biāo)的分析中可以看出，質(zhì)量在四大目標(biāo)中占有最重要的位置，其次是生產(chǎn)周期和費(fèi)用，最后是服務(wù)，也就是說四大目標(biāo)在模型中將會(huì)根據(jù)項(xiàng)目的要求有不同的優(yōu)先權(quán)。當(dāng)然，這四大目標(biāo)之間是存在矛盾的，要提高一個(gè)或幾個(gè)目標(biāo)的效果，就得犧牲其他目標(biāo)的效果。因此，本文的模型是要追求四個(gè)目標(biāo)的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

三、基于精益六西格瑪生產(chǎn)過程優(yōu)化系統(tǒng)框架

基于精益六西格瑪?shù)纳a(chǎn)流程優(yōu)化系統(tǒng)由兩個(gè)子系統(tǒng)組成，分別是：工序流程優(yōu)化子系統(tǒng)、多目標(biāo)優(yōu)化子系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1。下面將分別論述兩個(gè)子系統(tǒng)，以及兩個(gè)系統(tǒng)之間的關(guān)系。

圖1 基于精益六西格瑪?shù)纳a(chǎn)流程優(yōu)化系統(tǒng)

整個(gè)基于精益六西格瑪?shù)纳a(chǎn)流程優(yōu)化系統(tǒng)的構(gòu)建采用了系統(tǒng)分析的思想，是在精益六西格瑪?shù)乃枷牒头椒ǖ幕A(chǔ)上建立起來的。

1．工序流程優(yōu)化子系統(tǒng)。工序流程優(yōu)化子系統(tǒng)是整個(gè)基于精益六西格瑪生產(chǎn)的流程優(yōu)化系統(tǒng)的第一個(gè)子系統(tǒng)，也是優(yōu)化工作首先要做的事情，是整個(gè)優(yōu)化系統(tǒng)中非常重要的一環(huán)。作用是對組成生產(chǎn)過程的每個(gè)流程或工序進(jìn)行優(yōu)化，采用精益六西格瑪DMAIC工具，工具的具體運(yùn)用已在前文進(jìn)行了論述。精益六西格瑪DMAIC（define-measure-analyze-improve-control）這樣的精益六西格瑪工具是非常有用的，它是一張行動(dòng)路線圖。建議成立專門的生產(chǎn)小組，深入到每個(gè)工序或流程當(dāng)中，通過精益六西格瑪DMAIC工具的運(yùn)用，使每個(gè)工序、流程或服務(wù)的質(zhì)量得到提高，浪費(fèi)和成本降低，工序或流程的持續(xù)時(shí)間縮短，即對每個(gè)工序、流程、服務(wù)的質(zhì)量，成本，時(shí)間等進(jìn)行全方位的優(yōu)化。

2．多目標(biāo)優(yōu)化子系統(tǒng)。多目標(biāo)優(yōu)化子系統(tǒng)是生產(chǎn)過程優(yōu)化系統(tǒng)的第二個(gè)子系統(tǒng)，將以精益六西格瑪生產(chǎn)目標(biāo)為目標(biāo)建模，作用是在第一個(gè)子系統(tǒng)對每個(gè)工序、流程、服務(wù)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)行工程質(zhì)量、生產(chǎn)周期、成本、服務(wù)等多目標(biāo)的優(yōu)化，目的是組合優(yōu)化，最大限度并且最合理的滿足顧客對產(chǎn)品質(zhì)量、工期、成本、服務(wù)等目標(biāo)的要求，最終最大限度的提高顧客對產(chǎn)品的滿意度。這個(gè)子系統(tǒng)的建立體現(xiàn)了精益六西格瑪生產(chǎn)的思想。精益六西格瑪生產(chǎn)的目的是：（1）成功交付產(chǎn)品；（2）最大化顧客價(jià)值；（3）最小化浪費(fèi)；（4）最大化顧客滿意度。而從這四個(gè)一級目標(biāo)中分解出四個(gè)二級目標(biāo)：（1）最優(yōu)化質(zhì)量；（2）最小化工期；（3）最小化費(fèi)用；（4）最優(yōu)化服務(wù)。完成了這四個(gè)二級目標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)一級目標(biāo)，也就是能實(shí)現(xiàn)精益六西格瑪生產(chǎn)的目標(biāo)。這四個(gè)目標(biāo)與以往產(chǎn)品生產(chǎn)過程的多目標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)是有所不同的。通常產(chǎn)品追求的質(zhì)量目標(biāo)是質(zhì)量達(dá)標(biāo)，而此處則追求質(zhì)量的最優(yōu)化；另外本模型還追求服務(wù)的最優(yōu)化，這在其他的產(chǎn)品生產(chǎn)優(yōu)化模型中也是沒有論述的。這兩點(diǎn)的不同就體現(xiàn)了本子系統(tǒng)的精益六西格瑪建造的管理思想和理念。這兩點(diǎn)的不同正是為了追求最大化顧客價(jià)值和滿意度而設(shè)置的。是為了企業(yè)長遠(yuǎn)和可持續(xù)發(fā)展而制定的目標(biāo)。當(dāng)然，這四大目標(biāo)之間是存在矛盾的，要提高一個(gè)或幾個(gè)目標(biāo)的效果，就得犧牲其他目標(biāo)的效果。因此，本文的模型是要追求四個(gè)目標(biāo)的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

3．兩個(gè)子系統(tǒng)之間的關(guān)系。工序流程優(yōu)化子系統(tǒng)、多目標(biāo)優(yōu)化子系統(tǒng)兩個(gè)子系統(tǒng)組成了本文的基于精益六西格瑪生產(chǎn)的產(chǎn)品生產(chǎn)過程優(yōu)化系統(tǒng)，兩個(gè)子系統(tǒng)的關(guān)系是相互影響，相互促進(jìn)的關(guān)系，如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)關(guān)系圖

兩個(gè)子系統(tǒng)可以分別進(jìn)行，也都可以對生產(chǎn)過程的優(yōu)化起到重要的作用，但如果把兩個(gè)子系統(tǒng)作為一個(gè)整體，他們各自將發(fā)揮更大的作用，而且兩個(gè)子系統(tǒng)之間將會(huì)相互促進(jìn)，產(chǎn)生一加一大于二的效果，整個(gè)生產(chǎn)過程的優(yōu)化活動(dòng)將會(huì)產(chǎn)生更加明顯的效果。

四、結(jié)論

在精益生產(chǎn)六西格瑪管理和精益六西格瑪?shù)幕A(chǔ)上，構(gòu)建了工序流程優(yōu)化子系統(tǒng)、多目標(biāo)優(yōu)化子系統(tǒng)兩個(gè)子系統(tǒng)以及他們之間的關(guān)系，然后給出了基于精益六西格瑪?shù)纳a(chǎn)過程優(yōu)化系統(tǒng)。使制造業(yè)企業(yè)達(dá)到降低生產(chǎn)成本，縮短生產(chǎn)周期，提高產(chǎn)品質(zhì)量，以便快速響應(yīng)市場需求的變化的目的。

參考文獻(xiàn)

[1]李斌．基于精益生產(chǎn)的數(shù)控加工過程優(yōu)化研究[D]．重慶大學(xué)．2007

篇(5)

【關(guān)鍵詞】集對分析；多目標(biāo)規(guī)劃；柔性電網(wǎng)規(guī)劃；規(guī)劃方法

電網(wǎng)規(guī)劃作為電力系統(tǒng)中進(jìn)行研究的一個(gè)不可缺少的環(huán)節(jié)，伴隨著我們智能電網(wǎng)不斷在建設(shè)中推進(jìn)、擴(kuò)大，電網(wǎng)規(guī)劃將迎來一個(gè)全新的挑戰(zhàn)。在我們的日常生活中，我們不難在電視上看到大停電的發(fā)生，這些事故最終導(dǎo)致了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，而且引起了不良的社會(huì)影響。在這種情況下，進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃是件十分必要的事情。基于集對分析以及體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法就是我們進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃的主要方向。

一、集對分析以及多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法的簡介

集對分析是以集對以及聯(lián)系度為基本理念的一種電網(wǎng)規(guī)劃的重要方法。集對就是在進(jìn)行電網(wǎng)工作時(shí)對有一定程度關(guān)聯(lián)的兩個(gè)集合體進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼希罱K形成我們所說的對子。其實(shí)集對分析的本質(zhì)就是一種具有不確定性的全新的理論，它的主要思想就是將各種確定以及不確定的系統(tǒng)通通定義成為一個(gè)具有不確定性的總系統(tǒng)。而這個(gè)系統(tǒng)將會(huì)受到來自各個(gè)方面的各種因素的調(diào)節(jié)以及影響，最終將企業(yè)的發(fā)展引向正軌，從而促進(jìn)企業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展。多目標(biāo)的電網(wǎng)規(guī)劃方法是指將很多個(gè)目標(biāo)函數(shù)通通進(jìn)行整合，使其最終成為一個(gè)我們所熟知的單目標(biāo)的簡單函數(shù)，在這個(gè)過程中，多目標(biāo)的問題優(yōu)化就被輕松的轉(zhuǎn)化成為了單目標(biāo)問題優(yōu)化。我們常用的差分進(jìn)化算法就是多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃中的主要工具之一，對電網(wǎng)的規(guī)劃做出了一份貢獻(xiàn)。集對分析以及多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃為我們的電網(wǎng)規(guī)劃事業(yè)貢獻(xiàn)了自己的一份力量。

二、基于集對分析和體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法

基于集對分析和體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法已經(jīng)成為了現(xiàn)在電網(wǎng)規(guī)劃中的主流方法，對于我們的電網(wǎng)規(guī)劃工作起到了不小的推動(dòng)作用。這種電網(wǎng)規(guī)劃方案是根據(jù)集對分析的電網(wǎng)規(guī)劃模型，又綜合了多目標(biāo)以及柔性規(guī)劃這兩個(gè)比較重要的概念而最終提出的。在這里面，多目標(biāo)規(guī)劃是采用例如像集對分析法來將電網(wǎng)規(guī)劃的有關(guān)經(jīng)濟(jì)性以及可靠性巧妙的結(jié)合在一起，使得優(yōu)化方案的整體效益達(dá)到最好，以此來適應(yīng)電網(wǎng)規(guī)劃的有關(guān)部門目前的實(shí)際需求。而柔性規(guī)劃則可以在盡可能的避免去違反約束條件的前提條件下，使得我們規(guī)劃的方案的有關(guān)目標(biāo)函數(shù)所表現(xiàn)的的經(jīng)濟(jì)性很大程度的提高。

（一）層次分析法、模糊多目標(biāo)評判決策理論以及規(guī)劃模型的綜合使用

在我們對電網(wǎng)進(jìn)行規(guī)劃中，對城市進(jìn)行的電網(wǎng)規(guī)劃是我們工作的主要內(nèi)容。

城市的現(xiàn)代化進(jìn)程很快，電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目一個(gè)接一個(gè)，而做好這些的前提條件就是我們盡力去做好電網(wǎng)規(guī)劃工作。這個(gè)工作的主要流程比較簡單，首先我們要根據(jù)電網(wǎng)現(xiàn)在的實(shí)際情況提出一些切實(shí)可行的有關(guān)電網(wǎng)建設(shè)的項(xiàng)目，然后我們需要決定這些項(xiàng)目建設(shè)的先后順序，與此同時(shí)，要對我們預(yù)計(jì)的資金進(jìn)行考慮，不要超出我們最先的預(yù)算。面對這個(gè)城市電網(wǎng)中出現(xiàn)的項(xiàng)目決策的有關(guān)問題，我們可以將其分為兩個(gè)問題，然后應(yīng)用基于集對分析和體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法將其逐步解決。我們首先來解決在考慮多種因素的前提下對項(xiàng)目進(jìn)行有關(guān)評判的問題。層次分析法以及效用理論或者模糊綜合評判法都可以應(yīng)用在這個(gè)問題上，能夠?qū)ν顿Y的可靠性、回報(bào)等進(jìn)行比較綜合性的判斷，并以此來對該項(xiàng)目的最終利益進(jìn)行評判。然后我們可以著手解決資金分配的相關(guān)問題。資金問題是一個(gè)比較棘手的問題，尤其是當(dāng)我們面對一個(gè)許多個(gè)項(xiàng)目之間依賴關(guān)系十分緊密時(shí)，我們的決策將很難做出。在這個(gè)時(shí)候，規(guī)劃模型成為了我們的最佳助手，可以幫助我們對問題進(jìn)行很好的描述，幫助我們做出正確的判斷。

（二）數(shù)學(xué)建模在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用

在我們現(xiàn)代社會(huì)的電網(wǎng)規(guī)劃的有關(guān)工作中，在諸多備選方案中選取優(yōu)化方案

是個(gè)十分必要的事情，能夠在電網(wǎng)的規(guī)劃工作中采取優(yōu)化方案有著十分重要的意義，同時(shí)對各因素的最佳方案也有著不可忽略的重要價(jià)值。關(guān)于如何在諸多方案中選取優(yōu)化方案的問題，我們通常采用數(shù)學(xué)建模的方法來解決。我們常用的有三種模型。第一種是IAHP，它能夠?qū)ξ覀冺?xiàng)目中存在的各種有關(guān)因素以及各種可能出現(xiàn)的不確定性進(jìn)行綜合性的考慮，幫助我們的綜合決策。第二種是一種叫做0/1規(guī)劃模型的數(shù)學(xué)模型。這個(gè)模型主要是針對資金問題而建立的，它能夠在自己預(yù)算的約束之下對存在著各種復(fù)雜關(guān)系的各項(xiàng)目進(jìn)行決策性的優(yōu)化。第三種是引進(jìn)了優(yōu)化水平α以及約束水平λ。這種特殊的數(shù)學(xué)模型可以將我們常見的區(qū)間性的優(yōu)化問題巧妙的轉(zhuǎn)化為我們常見的點(diǎn)值優(yōu)化問題。通過對α以及λ與決策的最終結(jié)果的關(guān)聯(lián)，可以提出在我們實(shí)際項(xiàng)目的決策中對α以及λ進(jìn)行選取的重要原則，從而幫助做決策的人可以根據(jù)項(xiàng)目的收益以及資金預(yù)算的實(shí)際狀況對α、λ的不同組合進(jìn)行選取，最終實(shí)現(xiàn)我們所要求的柔性決策。

（三）城市總規(guī)劃的指導(dǎo)

電網(wǎng)規(guī)劃要與時(shí)俱進(jìn)，當(dāng)今社會(huì)對城市的電網(wǎng)規(guī)劃是電網(wǎng)規(guī)劃的主體部分。

城市的電網(wǎng)規(guī)劃仍然占有主導(dǎo)地位。城市的電網(wǎng)規(guī)劃多采用集對分析和體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法，而城市總規(guī)劃的指導(dǎo)也是其中的重要組成部分。城市電網(wǎng)規(guī)劃的特點(diǎn)有很多，它相對于普通的電網(wǎng)規(guī)劃來說更加側(cè)重于通過規(guī)劃使城市電網(wǎng)擁有更加合理，更具有科學(xué)性的布局，與此同時(shí)，對技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)方面的合理性的要求有更高一層次的標(biāo)準(zhǔn)，專業(yè)性也有了新的要求高度。城市總規(guī)劃的指導(dǎo)與基于集對分析和體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法相輔相成主要表現(xiàn)在城市總規(guī)劃的正確指導(dǎo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行有關(guān)電網(wǎng)規(guī)劃的有關(guān)編制，曾經(jīng)的電網(wǎng)規(guī)劃只是其自身的一個(gè)組成部分，就是將電網(wǎng)規(guī)劃的有關(guān)項(xiàng)目歸于城市規(guī)劃里來，在現(xiàn)有承載的基礎(chǔ)之下電網(wǎng)規(guī)劃應(yīng)該從市政方面的規(guī)劃著手，并且在規(guī)劃的過程之中服務(wù)市政規(guī)劃。換句話說就是在我們對城市電網(wǎng)進(jìn)行規(guī)劃時(shí)，我們應(yīng)該將電網(wǎng)規(guī)劃的主要方向設(shè)定于整個(gè)城市的整體全面的規(guī)劃中來。

綜上可知，由于電網(wǎng)本身的脆弱性，影響因素多而且不好被人為控制，以及環(huán)境因素的影響，我們現(xiàn)在社會(huì)的電網(wǎng)規(guī)劃正面臨著很多的問題，而這些問題嚴(yán)重影響到了電網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展以及人民大眾的主要利益。為了解決這些問題，提出了基于集對分析和體現(xiàn)多目標(biāo)的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法。因此，電網(wǎng)規(guī)劃中遇到的項(xiàng)目規(guī)劃問題以及項(xiàng)目優(yōu)化、與城市規(guī)劃相協(xié)調(diào)等問題都得到了很好的解決?；诩瘜Ψ治龊腕w現(xiàn)多目標(biāo)性的柔性電網(wǎng)規(guī)劃方法有很多，是我們進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃的主要工具。

參考文獻(xiàn)

[1]李鈞，陳黎華.淺談城市電網(wǎng)規(guī)劃的若干問題及前景展望[J].科技風(fēng)，2010（20）：211

篇(6)

[關(guān)鍵詞] 房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)效用多目標(biāo)決策

隨著我國社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和改革開放的不斷深入，房地產(chǎn)業(yè)得到了迅速的發(fā)展。房地產(chǎn)作為一種投資工具，其風(fēng)險(xiǎn)性受到房地產(chǎn)投資者越來越普遍的關(guān)注。因此本文對房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)決策方法進(jìn)行了深入研究。

一、房地產(chǎn)投資決策的特點(diǎn)

房地產(chǎn)投資決策就是運(yùn)用有效的決策方法在若干個(gè)投資方案中選擇出最優(yōu)的投資方案。房地產(chǎn)投資決策同時(shí)具有多目標(biāo)決策和風(fēng)險(xiǎn)型決策的特點(diǎn)。

1.房地產(chǎn)投資決策的多目標(biāo)性

由于房地產(chǎn)投資者所追求目標(biāo)有多個(gè)：收益 、回收期 、信譽(yù)價(jià)值、環(huán)境保護(hù)等。 所以房地產(chǎn)投資決策具有多目標(biāo)性，屬于多目標(biāo)決策。

2.房地產(chǎn)投資決策的風(fēng)險(xiǎn)性

房地產(chǎn)投資過程中有許多風(fēng)險(xiǎn)因素：土地價(jià)格的不確定性、工程建設(shè)費(fèi)用的不確定性、投資收益的不確定性及工期、投資回收期的不確定性等。這些風(fēng)險(xiǎn)因素是客觀存在的，但并不是完全不可知的。決策者可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和科學(xué)的方法預(yù)先估計(jì)和計(jì)算出其概率分布，再計(jì)算出益損值的概率分布。因此，房地產(chǎn)投資決策應(yīng)該被認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)型決策，而不是不確定性決策。

二、多屬性效用理論

現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)型決策理論已從期望值準(zhǔn)則階段發(fā)展為期望效用準(zhǔn)則階段。期望效用準(zhǔn)則充分考慮了風(fēng)險(xiǎn)型決策問題的兩個(gè)基本特點(diǎn)，即后果的風(fēng)險(xiǎn)性和后果的效用。由于風(fēng)險(xiǎn)型決策問題的自然狀態(tài)是不確定的，所以不論決策者采取什么決策，都可能產(chǎn)生各種不同的后果，因此他要承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)，但對后果并非是全然不知，可以預(yù)測它的概率分布。不同的決策者對風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度往往不相同，同樣的后果對不同的決策者會(huì)產(chǎn)生不同的效用。

基于期望效用準(zhǔn)則的效用理論能很好地解決風(fēng)險(xiǎn)決策問題，效用理論已從單屬性效用理論階段發(fā)展到多屬性效用理論階段。多屬性效用理論可很好地解決多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策問題。運(yùn)用多屬性效用理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策的基本步驟如圖所示。

三、房地產(chǎn)投資多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策模型的建立

下面運(yùn)用多屬性效用理論來解決房地產(chǎn)投資多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策問題，建立房地產(chǎn)投資多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策模型。

1.建立多目標(biāo)分層遞階結(jié)構(gòu)

(1)選定目標(biāo)

通過詢問決策者，選擇出決策者關(guān)心的三個(gè)投資目標(biāo)：收益、回收期、信譽(yù)價(jià)值。

①收益最大化。收益(Return)是一個(gè)較為籠統(tǒng)的概念，它一方面含有絕對的收益值的意思，另一方面也含有投資收益率的意思，因此將收益最大化具體表述為以下兩個(gè)方面：

一是凈現(xiàn)值最大化。凈現(xiàn)值(NPV)是一個(gè)反映投資收益的絕對指標(biāo)，它直接描述了一個(gè)投資方案可能獲得的利潤的現(xiàn)值。其表達(dá)式為：

在風(fēng)險(xiǎn)條件下，需要確定凈現(xiàn)值的概率分布。

二是內(nèi)部收益率最大化。內(nèi)部收益率是反映投資經(jīng)濟(jì)效益的相對指標(biāo)。由于房地產(chǎn)投資者的資金總是有限的，因此投資者總是希望盡可能有效地運(yùn)用有限的資金，獲得盡可能高的收益。

內(nèi)部收益率(IRR)是使凈現(xiàn)值為零的折現(xiàn)率，它反映了項(xiàng)目自身的獲利能力，其值可由式(1)中令NPV=0計(jì)算得出。在風(fēng)險(xiǎn)條件下，需要確定內(nèi)部收益率的概率分布。

②回收期最小化。房地產(chǎn)投資資金占用很大，投資者往往利用負(fù)債經(jīng)營，利息負(fù)擔(dān)沉重，因此投資者往往希望盡快收回投資，把回收期最小化作為一個(gè)主要目標(biāo)。回收期是指凈收益抵償初期投資所需要的時(shí)間?；厥掌谟徐o態(tài)和動(dòng)態(tài)之分，區(qū)別在于前者沒有考慮資金的時(shí)間價(jià)值，而后者考慮了資金的時(shí)間價(jià)值。動(dòng)態(tài)回收期較為常用，可通過令式(1)中NPV=0，求其中的t得到。在風(fēng)險(xiǎn)條件下，需要確定內(nèi)部收益率的概率分布。

③信譽(yù)價(jià)值最大化。擁有地段好、規(guī)模大、檔次高、性能優(yōu)異的房地產(chǎn)往往被視為一種榮耀，而且這樣的房地產(chǎn)也能夠給其擁有者或者投資者帶來無形的收益。我們將這種榮耀和無形收益統(tǒng)稱為房地產(chǎn)的信譽(yù)價(jià)值。

信譽(yù)價(jià)值的估計(jì)通常由投資者本人根據(jù)自己的偏好確定。通?？捎赏顿Y者對各備選方案的信譽(yù)價(jià)值進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)越高表明信譽(yù)價(jià)值越高，對投資者越有利。

(2)遞階結(jié)構(gòu)

對于收益這個(gè)目標(biāo)，用凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率作為它的屬性。顯然，這兩個(gè)屬性具有可理解性和可測性。同時(shí)，由于這兩個(gè)屬性分別從絕對值的角度和相對值的角度體現(xiàn)了收益這一目標(biāo)的兩個(gè)重要方面――實(shí)際收益值和投資收益率，因此它們是完全的。而且它們是非多余的和最小的。

對于回收期和信譽(yù)價(jià)值這兩個(gè)目標(biāo)，分別采用動(dòng)態(tài)回收期和信譽(yù)價(jià)值的值作為它們的屬性。這兩個(gè)屬性具有可理解性和可測性。

對于這些目標(biāo)所設(shè)定的一集屬性我們認(rèn)為它是完全的、可運(yùn)算的、非多余的和最小的。所有這些目標(biāo)和屬性構(gòu)成了房地產(chǎn)投資決策的多目標(biāo)分層遞階結(jié)構(gòu)。

2.建立決策模型

選定房地產(chǎn)投資決策的目標(biāo)集為：

①收益最大化;

②回收期最小化;

③信譽(yù)價(jià)值最大化。

為具體表述上述三個(gè)目標(biāo)，我們設(shè)定一個(gè)完全的、可運(yùn)算的、非多余的和最小的屬性集：

這樣，我們就得到了一個(gè)表達(dá)簡單、意義明確的房地產(chǎn)投資多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策模型。我們只需先求出每個(gè)方案的各屬性的概率分布，再根據(jù)決策者的偏好確定多屬性效用函數(shù)，進(jìn)而得出各方案的期望效用值，就可以據(jù)此期望效用值進(jìn)行方案的優(yōu)劣排序，從而進(jìn)行有限個(gè)方案的多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策。

參考文獻(xiàn):

[1]彭勇行:管理決策分析.科學(xué)出版社,2000

[2]徐水師:預(yù)測方法與決策分析.西北大學(xué)出版社,1997

[3]楊劍波:多目標(biāo)決策方法與應(yīng)用.湖南出版社,1996

篇(7)

【關(guān)鍵詞】智能電網(wǎng)；互動(dòng)式；節(jié)能調(diào)解

電工界已公認(rèn)智能電網(wǎng)將是電力系統(tǒng)未來的發(fā)展方向和目標(biāo)。其中高級計(jì)量設(shè)施（Advauced MeteringInfrastructure AMI）系統(tǒng)將是構(gòu)建智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)構(gòu)架。它是由每個(gè)結(jié)點(diǎn)或設(shè)備上的新型傳感器與有獨(dú)立操作系統(tǒng)的處理器相聯(lián)結(jié).并以高速寬帶光纖通信將測得的信息進(jìn)行雙向傳輸.形成分布式的統(tǒng)計(jì)平臺。以完成分析判斷和協(xié)調(diào)控制等功能，已安裝了AMI系統(tǒng)的電力企業(yè)就可以用它開發(fā)智能電網(wǎng)的一些潛在功能，以實(shí)現(xiàn)前所未有的自愈、預(yù)警、節(jié)能等新的效益。關(guān)于智能電網(wǎng)，《智能電網(wǎng)成本與收益評估報(bào)告》一書將“智能電網(wǎng)”被定義為：一種能夠進(jìn)行自我監(jiān)測與保護(hù)的現(xiàn)代化電力傳輸系統(tǒng)。該智能電網(wǎng)的設(shè)計(jì)可自動(dòng)優(yōu)化電網(wǎng)各個(gè)相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)，如為了將中央電源和分布電源與工業(yè)用戶、樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)、能量儲備裝置以及終端用戶的溫控器、電動(dòng)汽車、家用電器及其他家用設(shè)備串連在一起，智能電網(wǎng)將通過高壓輸電網(wǎng)絡(luò)和配電系統(tǒng)從而實(shí)現(xiàn)。由上可知，如果實(shí)現(xiàn)我國電網(wǎng)的智能化設(shè)計(jì)，那么智能電網(wǎng)將促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的各個(gè)方面得到長足的發(fā)展，另一方面也反過來促進(jìn)我國智能電網(wǎng)的逐步更新發(fā)張，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和電網(wǎng)的雙向跨越性發(fā)展。

1 我國智能電網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀

相較于國外的智能電網(wǎng)發(fā)展，我國的智能電網(wǎng)無論是概念上還是現(xiàn)實(shí)實(shí)踐中都起步較晚。自1999 年起，我國學(xué)術(shù)界進(jìn)行了“我國電力大系統(tǒng)災(zāi)變防治和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重大科學(xué)問題研究”，在該重大課題中提出了“數(shù)字電力系統(tǒng)”的概念。就實(shí)踐而言，2007 年10 月，華東電網(wǎng)啟動(dòng)了智能電網(wǎng)可行性研究項(xiàng)目，由此拉開了我國智能電網(wǎng)從概念到應(yīng)用的大幕。

自2009 年開始，我國步入智能電網(wǎng)的戰(zhàn)略部署階段。國家電網(wǎng)公司召開“2009 年特高壓輸電技術(shù)國際會(huì)議”。國家電網(wǎng)公司在該會(huì)議上提出了“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”的概念，由此我國正式進(jìn)入智能電網(wǎng)建設(shè)的新時(shí)代。我國所謂的“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”其實(shí)就是在信息平臺上以現(xiàn)代通信技術(shù)為信使，在電網(wǎng)基礎(chǔ)上以特高壓電網(wǎng)為骨干網(wǎng)架、各級電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展并具有自動(dòng)化、互動(dòng)化、信息化特征。由上可知，我國的“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”包含發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度等電網(wǎng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。最終，隨著堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)，我國智能電網(wǎng)將覆蓋所有電壓等級，實(shí)現(xiàn)“電力流、信息流、業(yè)務(wù)流”高度一體化融合的現(xiàn)代電網(wǎng)，此外，我國信息科技部也設(shè)立相關(guān)的智能電網(wǎng)項(xiàng)目不斷促進(jìn)我國智能電網(wǎng)的設(shè)計(jì)和發(fā)展。以上種種，均標(biāo)志著我國智能電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)入全面實(shí)施階段。

2 互動(dòng)式節(jié)能調(diào)度

2.1 智能電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)風(fēng)、水、光、火電一體化的智能調(diào)度

我國電力家庭的成員主要由水電、風(fēng)電與核電等構(gòu)成。但是，眾所周知，我國的風(fēng)力、水力發(fā)電站以及核電容易受到自然環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的影響。所以，國家電網(wǎng)公司應(yīng)當(dāng)在我國電力發(fā)展的基礎(chǔ)上，對一定數(shù)量、一定規(guī)模的火力發(fā)電站與其配套進(jìn)行使用，從而保障電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、持續(xù)的供電。除此之外，為了讓某些季節(jié)風(fēng)力發(fā)電比較良好的的情況的電力能夠更好的服務(wù)于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，并減少我國火力發(fā)電的額度，只能電網(wǎng)可以將風(fēng)力發(fā)電、水利發(fā)電多余的電力額度配送至原本由火力發(fā)電所支持的經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域。如此，既為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了優(yōu)質(zhì)的動(dòng)力，還進(jìn)一步保護(hù)了我國的環(huán)境。

2.2 智能電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)全局性的分布式電源接入

特高壓輸電技術(shù)一方面可以減少長距離輸電過程中減少電力的消耗，另一方面可以將遠(yuǎn)距離、大總量的運(yùn)煤轉(zhuǎn)換為輸電。如此，特高壓輸電技術(shù)可以降低我國電網(wǎng)的消耗功率，還可減小由于長途火車運(yùn)輸而帶來的不確定性和運(yùn)輸成本。因此，我國的智能電網(wǎng)的發(fā)展方向?qū)⑹歉鼮樽⒅貙μ馗邏狠旊娂夹g(shù)的研究、設(shè)計(jì)與大力扶植發(fā)展。除此之外，現(xiàn)階段我國的智能電網(wǎng)技術(shù)還可以通過數(shù)據(jù)智能采集、智能計(jì)算、光纜通訊、信息傳輸、智能調(diào)度的技術(shù)，對輸電線路進(jìn)行及時(shí)的智能調(diào)控，而在長距離的高壓電輸電過程高壓電網(wǎng)還可以有效地減少電能在輸送過程中產(chǎn)生的輸電損耗，從而實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)節(jié)能優(yōu)化的目的。

2.3 高效、低能智能發(fā)電器的發(fā)展

正所謂有需求就有發(fā)展，智能電網(wǎng)的設(shè)計(jì)規(guī)劃與發(fā)展將催生我國一批企事業(yè)和電力行業(yè)整體性的發(fā)展。作為智能電網(wǎng)的應(yīng)用，我國未來的十年間，將有一系列的、大量的智能電器問世，并將應(yīng)用于我國智能電網(wǎng)的輸電線路之中。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，依照目前的我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度，在未來十年至十五年間，與智能電網(wǎng)相關(guān)的電器將有約1000多億的市場需求，到那時(shí)由“大功率輸出”為“小信號傳輸”將成為現(xiàn)實(shí)。而作為智能電網(wǎng)應(yīng)用的結(jié)果之一，傳輸?shù)墓β首優(yōu)樵瓉淼膸资种?，原來成千上頓甚至數(shù)十噸的重量，通過小型化和低功率化的互感器，便能減小到幾公斤。數(shù)字化電表的電能消耗不足傳統(tǒng)電表的1/10，如果進(jìn)行數(shù)字化智能化調(diào)控，那么我國電網(wǎng)因長距離、長時(shí)間的輸電而導(dǎo)致的消耗將是一個(gè)天文數(shù)字。

3 互動(dòng)式調(diào)節(jié)的模型

3.1 基于一致性的多目標(biāo)評估模型

互動(dòng)式節(jié)能調(diào)度的目標(biāo)是否與傳統(tǒng)節(jié)能調(diào)度的目標(biāo)具有一致性。若一致性程度高，可采用簡易的加權(quán)平均方式形成單一化的目標(biāo)函數(shù)；若不一致，則需根據(jù)不同情況下的目標(biāo)不同而設(shè)定相應(yīng)的方案。

3.2 多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型

針對互動(dòng)式節(jié)能調(diào)度中，多目標(biāo)一致性評估中不一致的情況進(jìn)行多目標(biāo)依據(jù)不同目標(biāo)而設(shè)定相應(yīng)的方案。由于互動(dòng)式節(jié)能調(diào)度中可能會(huì)存在多個(gè)目標(biāo)函數(shù)，其協(xié)調(diào)優(yōu)化問題的復(fù)雜度將大大提高。因此，智能通過對影響每一個(gè)單目標(biāo)的基本要素進(jìn)行個(gè)體研究，并相應(yīng)的建立多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，運(yùn)用相應(yīng)的函數(shù)模型，從而分析在不同條件下所應(yīng)當(dāng)采用的最為優(yōu)化的目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的最佳效率。

3.3 智能多模型

通過建立比較成熟的智能電網(wǎng)模型而保證發(fā)電企業(yè)、電網(wǎng)企業(yè)以及用電客戶三方能夠?qū)崿F(xiàn)更好地協(xié)調(diào)，并處理好三方在用電過程中的相應(yīng)的企業(yè)、用電客戶之間的行為。在此基礎(chǔ)上，我國的智能電網(wǎng)的多模型將具有智能性、中介性、機(jī)動(dòng)性等優(yōu)勢，一方面通過統(tǒng)一的調(diào)控一體化平臺，實(shí)現(xiàn)智能多主體共同決策，作為最終結(jié)果則是在特定環(huán)境下將所運(yùn)行的軟件實(shí)體嵌入互動(dòng)式節(jié)能調(diào)度之中。

4 結(jié)語

綜上所述，與傳統(tǒng)的“單向電網(wǎng)”相比，智能電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了通過市場需求決定發(fā)電企業(yè)和電網(wǎng)企業(yè)的供應(yīng)狀況，并將用戶納入?yún)⑴c電力系統(tǒng)的運(yùn)行和管理之中。如此，不僅實(shí)現(xiàn)電力企業(yè)的良性健康發(fā)展，還進(jìn)一步為用電客戶提供電力優(yōu)化之便利。電力企業(yè)可通過智能電網(wǎng)的用戶系統(tǒng)實(shí)時(shí)通知用戶其電力消費(fèi)的成本、實(shí)時(shí)電價(jià)、電網(wǎng)目前的狀況、計(jì)劃停電信息以及其他一些服務(wù)的信息，從而用戶也可以根據(jù)這些信息制定自己的電力使用的方案，有助于平衡供求關(guān)系。最終實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)企業(yè)、發(fā)電企業(yè)和用電客戶之間的雙贏格局?？傊?，隨著未來電力市場完全市場化，以及互動(dòng)式節(jié)能調(diào)度體系日臻成熟，在電力消費(fèi)市場中用電客戶與電力企業(yè)往往可通過市場博弈的方式建構(gòu)一套既保護(hù)用電企業(yè)的利益需求，又實(shí)現(xiàn)用電客戶利益最大化的模型，從而最大限度的發(fā)揮此三者間的優(yōu)勢，促進(jìn)我國電力市場的良性發(fā)展，并進(jìn)而推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定快速健康的發(fā)展。

參考材料：