机器学习与计算团队
在生产企业中,调度优化与生产任务排程是确保生产高效、有序运行的核心要素,数学规划方法和先进求解工具,在实现生产计划、资源分配、工序衔接的全面优化中发挥着重要作用。 爱优化(iOpt)团队契合集装箱码头数智化转型的发展需求,针对集装箱堆存时间不确定性带来的堆场策划难和场桥移动路径优化等问题,以降本增效为目的,致力于集装箱码头操作系统的智能升级。 爱优化(iOpt)团队契合汽车生产企业的APS柔性生产排程与决策辅助系统发展的紧迫需求,针对生产计划、计划调度、缓冲区设置、风险物料齐套等关键科学问题,致力于生产流程优化的多目标优化理论与算法、多阶段柔性车间调度算法的开发。
齐凯
刘晓宇
黄漪
史乐峰
于波
大规模复杂电力系统运行可靠性的数学模型与优化算法
项目来源: 中华人民共和国科学技术部
牵头单位: 重庆师范大学
合作单位: 重庆大学、大连理工大学香港大学、福州大学、国网四川省电力公司
批准经费: 1175万
针对大规模复杂电力系统运行可靠性评估问题,建立设备可靠性预测状态筛选、状态分析和系统可靠性诊断与优化 数学模型和算法,研制电力系统运行可靠性分析与优化软件,实现电力系统运行可靠性分析的动态预测、精准分析与主动优化。 目前,项目组开创性地提出基于布尔格理论的系统状态空间划分方法,并以此实现复杂电力系统运行可靠性评估、临界系统状态筛查、薄弱环节辨识等任务。在RBTS,RTS79等公开数据集上,相比状态枚举法、时序模拟法等主流算法,所提出的方法可大幅减少状态评估所需的最优潮流计算次数,算法效率提升数百倍。
基于非凸稀疏多目标优化的生活用电能表信息化评价校准关键技术研究
项目来源: 中华人民共和国科学技术部
牵头单位: 重庆师范大学
合作单位: 重庆大学、大连理工大学香港大学、福州大学、国网四川省电力公司
批准经费: 1175万
针对大规模复杂电力系统运行可靠性评估问题,建立设备可靠性预测状态筛选、状态分析和系统可靠性诊断与优化 数学模型和算法,研制电力系统运行可靠性分析与优化软件,实现电力系统运行可靠性分析的动态预测、精准分析与主动优化。 目前,项目组开创性地提出基于布尔格理论的系统状态空间划分方法,并以此实现复杂电力系统运行可靠性评估、临界系统状态筛查、薄弱环节辨识等任务。在RBTS,RTS79等公开数据集上,相比状态枚举法、时序模拟法等主流算法,所提出的方法可大幅减少状态评估所需的最优潮流计算次数,算法效率提升数百倍。