一、多准则多目标信贷策略的动态规划方法（论文文献综述）
赵亚威[1]（2021）在《多电源电力系统多目标优化调度与决策方法研究》文中进行了进一步梳理水电、风电、光伏等可再生能源电站开发规模的不断扩大,推动了我国电力系统电源结构多元化发展进程。然而自然条件的不确定性和过快的开发速度,导致一些区域电网水风光电能消纳受阻问题严重。“西电东送”等输电工程的建设一定程度上缓解了水风光电站弃电问题,但如何协调多个互联电网之间的利益冲突成为亟待解决的多目标优化问题。因此,开展多电源电力系统多目标优化调度与决策方法研究,寻求最优的规划与调度方案,对于优化电源结构、提升可再生能源消纳能力有着重要现实意义。本文以多电源电力系统为研究对象,重点针对电源规划、调度方案优化与决策等工作展开深入研究,取得的主要成果如下:（1）电力系统中长期电源规划模型研究。针对传统电源规划模型仅能考虑单一类型补充电站的不足,提出了可以同时考虑多种类型补充电站的中长期电源规划模型。该模型以补充电站投资成本与运行期内系统总化石能源消耗成本之和最小作为追求的目标,在系统缺电情况下可同时考虑补充水电、火电、风电、光伏四种类型电站,扩大了模型的适用范围;根据模型特点设计了一种嵌套POA-DPSA算法,缓解了维数灾问题,降低了求解难度。实例应用结果表明,传统电源规划模型仅为所提模型的一种特殊情况,所提模型能够获得多种类型补充电站最优组合方案。（2）考虑水风光就地消纳的电力系统短期优化调度研究。提出了弃水电量的计算方法;考虑水风光电能消纳问题,将水风光弃电量转换为弃电惩罚成本加入到传统模型总成本目标中,改进了含水风光电力系统短期优化调度模型;提出了两种典型非线性表达式的线性化方法,运用该方法将模型做了线性化处理,使其转换为标准的混合整数规划模型,以便采用专业线性求解器获得最优结果。云南区域电网实例计算结果表明,相较于传统模型结果,改进模型能够在保证总成本最小前提下,大幅提升水风光电能消纳程度。（3）考虑水风光外送消纳的多电网互联多目标优化调度研究。考虑多电网互联系统中各电网利益主体不同,以各电网最小化运行成本为优化准则,构建了多电网互联多目标优化调度模型;针对NMOPSO在求解含复杂约束模型时会遇到收敛结果不可行的问题,设计了滚动修正策略（RCS）,对迭代计算过程中出现的不可行解进行修正,使算法始终在可行域内搜索优化解,从而提出了 RCS-NMOPSO。运用RCS-NMOPSO进行实例分析,并根据与其他算法的对比结果说明了改进算法获得的Pareto最优解集能够兼顾可行性与优越性。（4）多电网互联多目标优化调度方案决策研究。针对基于马氏距离TOPSIS在评价矩阵的协方差矩阵不可逆情况下决策失效问题,采用正则化方法对协方差矩阵进行修正,证明了修正后的协方差矩阵必定可逆,进而提出了基于改进马氏距离TOPSIS;构建了多电网互联多目标优化调度方案评价指标体系,以三个区域电网互联系统多目标优化调度方案决策为例,运用基于改进马氏距离TOPSIS对待评价方案进行优劣排序,获得了最佳方案,并参照对比分析结果阐明了改进方法的普适性。
李宁宁[2]（2021）在《基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究》文中研究表明我国水能资源蕴藏量十分丰富,但季节间水资源分布差异显着。水库是一种挖掘水能资源潜力,有效缓解地区水资源分布不均衡的工程措施,可将流域的径流资源存蓄起来,以保障枯水期水资源供给。但是,水库汛期往往承担着艰巨的防洪任务,需要将运行水位控制在防洪限制水位以下,这与水库以水头、水量为基础的发电、供水等需求形成矛盾冲突。随着全球气候变暖,各流域气象水文条件发生显着改变,伴随着调度技术、风险分析能力及应急处置机制日趋完善,规划阶段设计的汛限水位已无法满足现阶段综合利用要求。在防洪风险可控的条件下,适当抬高汛期运行水位,对于提高水库综合利用效益、实现水能资源高效利用具有重要现实意义。本文以金沙江流域溪洛渡-向家坝梯级水库为研究对象,基于统计学、管理学、运筹学、控制论等理论,综合运用黑箱模型、大数据、智能算法、前景理论等方法,以梯级水库汛期运行水位动态控制为研究背景,围绕防洪和发电两个目标,构建了以径流分析及预报为基础,基于“空间风险分摊”的梯级水库联合运行水位动态控制域推求模型,进一步分析了梯级水库水位动态控制组合方案的防洪风险和发电效益,并通过多目标群决策模型进行方案优选,实现了预报-调度-风险效益分析-决策的系统性结合,旨在于风险可控的条件下提高梯级水库汛期发电效益,完善梯级水库汛期运行水位控制理论和方法,为水库平稳安全运行提供技术支撑。主要取得了如下成果:（1）基于径流划分和预报因子筛选的中长期径流预报模型。首先综合运用MK检验、RS检验等方法对溪洛渡历史入库径流序列进行了变化趋势分析;针对现有径流预报未能考虑到径流序列特征的不足,提出了一种基于径流序列特征聚类的径流划分方法,通过K-means聚类方法将历史径流划分为丰、平、枯三种典型类别,根据待预报径流特征,以相应类别的前期径流序列作为预报因子,通过MIC法筛选出相关性强的预报因子作为BP人工神经网络的输入,可以改善神经网络输入侧的条件,提高中长期径流预报精度。（2）基于空间风险分摊思想的梯级水库汛期运行水位动态控制模型。在分析溪洛渡-向家坝梯级汛期运行水位抬高的可行性的前提下,针对梯级水库异步蓄水可能造成系统风险发生时间提前的问题,提出了“等比例蓄水”原则来优化梯级水库防洪库容分配方式,以降低系统风险;在溪洛渡-向家坝调洪规则的基础上考虑“等比例蓄水”原则,推求出了两库汛期联合运行水位动态控制域,从而制订出梯级水库汛期运行水位组合方案,并开展不同水位组合方案的防洪风险分析,为实现洪水资源化利用奠定基础。（3）基于改进电子搜索算法的梯级水库联合优化调度模型。以溪洛渡-向家坝汛期不同水位组合方案为约束条件,建立了两库联合发电优化调度模型;针对电子搜索算法在求解梯级水库优化调度问题时存在搜索空间越限和搜索效率不高的问题,提出可行域内搜索策略以保证每次迭代的个体都是可行解,并采用参数自适应方法以提高算法前期全局搜索速度和后期的局部搜索能力;将改进电子搜索算法与其他算法对比,验证了算法在求解效率方面的优越性;将其应用于溪洛渡-向家坝联合发电优化调度模型的求解,从而优化年内水量分配过程,争取更高的发电效益。（4）基于累积前景理论的专家群体满意度最大群决策模型。建立了基于风险-效益指标的溪洛渡-向家坝汛期运行水位方案决策指标体系;采用组合赋权优化方法以获得兼顾指标排序度和重要度的指标权重;通过累积前景理论获得贴近实际决策心理的个人决策结果,在此基础上根据专家满意度最大原则建立群决策模型,求解出与所有参与决策的专家个人决策结果最贴切的方案作为群决策结果。优选出的方案权衡了风险和效益,可以为实现水资源高效利用提供参考。
陆昊[3]（2021）在《新型电力系统中储能配置优化及综合价值测度研究》文中研究说明自“3060”双碳目标的提出,新能源在未来电力系统中的主体地位得以明确。国家进一步推进实施可再生能源替代行动和“清洁低碳安全高效”能源体系建设,构建以新能源为主体的新型电力系统。但可再生能源大规模并网后,其出力的不确定性会给电网的运行带来挑战。当前储能被认为是解决新能源不确定性的最主要工具,是新型电力系统安全稳定运行的保障。然而,储能具有投资成本高、投资回收期较长、自负盈亏能力差等特性。这些不利因素严重制约了我国储能产业的发展。储能在新型电力系统中配置后,能给系统中的其他主体带来提高传统发电机组运行效率、减少电网线损和减少排放等外部价值,促进新型电力系统从外延扩张型向内涵增效型转变。但这种外部价值并未在储能投运商的收益中予以体现,是目前储能经济性差的一个重要原因。为促进我国储能产业健康可持续发展,提高储能资源的利用效率,亟需从储能投运商的视角,对新型电力系统环境下储能的选型和选址定容等优化问题进行研究,最大化储能的收益;在此基础上,从社会福利的视角,对储能在新型电力系统中综合价值进行科学测度,并据此对储能综合价值的补偿机制进行设计。鉴于此,本文主要研究内容如下:（1）新型电力系统特征及储能应用分析。首先,对新型电力系统的特征进行梳理分析;其次,对新型电力系统中储能在发电、电力输配和用户侧领域的应用进行分析梳理;最后,对储能系统的类型及技术特性进行对比分析。（2）储能在新型电力系统中多应用场景选型优化研究。首先,基于模糊德尔菲法,从技术、经济、效率和环境四个角度,建立一套从多个维度反映储能特性,适用于储能在新型电力系统中不同应用场景的评价指标体系;其次,采用贝叶斯最优最劣法和模糊累计前景理论构建综合评价模型,该模型能够最大限度地利用数据信息,并且可以同时考虑决策者不同的风险偏好程度,对各应用场景下的储能进行综合排序,输出相应场景下的最优选型方案。（3）考虑新型电力系统中多元随机干扰的储能选址定容研究。首先,构建储能选址定容优化双层模型,对新型电力系统中多元随机干扰不确定性进行处理,采用鲁棒性改造方法,建立风电、光伏和负荷的不确定性集合来描述风光出力和负荷的不确定特性;其次,给出双层规划模型的求解方法,其中上层模型采用结合最优保存策略和多点均匀交叉等方法的改进遗传算法求解,下层模型采用列与约束生成（C&CG）算法将其转化为相应包含主问题和子问题的优化模型进行求解。（4）新型电力系统中储能综合价值测度研究。首先,基于外部性理论,对储能在新型电力系统中运行后,给相关利益主体带来的正外部性进行梳理分析;其次,基于储能在新型电力系统中的最优配置场景,结合正外部性分析,构建计及外部性的储能综合价值测度模型,测度储能在新型电力系统中的综合价值,并且根据目标函数总成本中各子成本项的对比,能够显示储能综合价值的构成和具体流向,进一步明确储能在新型电力系统的综合价值形成机理。（5）新型电力系统中储能补偿机制研究。首先,利用技术经济中贴现现金流相关分析指标,从计及和不计及综合价值两个角度对储能进行经济对比分析,并通过讨论成本和综合价值实现度的不同场景,对储能进行盈亏平衡分析;其次,基于储能综合价值测度结果,将环保性和风险性纳入对补偿的考量,运用改进的Shapley方法,结合“谁受益,谁补偿”和“按价值贡献度”原则设计储能综合价值补偿机制,搜寻对储能综合价值补偿的最佳系数,确定各相关利益主体得到收益中需要返还给储能投运商的补偿数额。基于上述研究,本文得出以下主要结论:（1）抽水蓄能是可再生能源消纳和等效节约电网投资场景下的最优选择,锂离子电池是辅助服务和需求响应管理场景下的最优选择。抽水蓄能、锂离子电池储能和压缩空气储能在四个场景下排名前3,均优于其他3种储能系统。四种场景下指标重要性排序显示,储能在不同应用场景下,同一性能指标的重要性是不同的,并且最后的敏感性分析显示,决策者的风险规避程度对压缩空气储能、飞轮储能和钒液流电池储能的评价结果影响较大,高风险规避情景下排名较低,低风险情境下其综合性能值提高,排名会有所上升。（2）储能选址定容结果显示,储能会配置在新型电力系统中的重要传输节点和靠近可再生能源接入节点,可再生能源的接入会提高储能最优配置容量,并且储能系统的充放电运行策略会受可再生能源出力特性的影响。本文构建的储能选址定容优化双层模型能够有效降低新型电力系统中多元随机不确定性影响,提高规划结果的抗干扰能力,降低可再生能源出力和负荷预测的偏差给系统运行带来的影响。（3）储能在含高比例可再生能源的新型电力系统中综合价值更大,在算例系统中的日价值为5.78万元。在不含可再生能源的场景下,储能综合价值占主要部分的是减少机组启动成本价值和减少机组燃料价值,其占比分别达到了74.47%和20.07%。在含高比例可再生能源的场景下,储能综合价值占主要部分的是减少线损价值、减少机组燃料价值和减少机组启动成本价值,其占比分别达到了41.18%、21.80%和33.22%。结合传统燃煤机组的出力曲线、单位发电煤耗变化和储能充放电运行情况可知,储能显着减少了传统燃煤机组承担的负荷峰值,降低了峰谷差异,能够让传统燃煤机组处于更加经济高效的运行状态,进而减少机组的单位煤耗。从含可再生能源场景的结果来看,若能合理地配置储能系统,会减少远距离输送电能的情况,减少线路损耗成本。（4）储能经济分析结果显示,从不计及储能综合价值的角度来看,储能的投资净现值为负,内部收益率为2.47%,远低于6%的参照值。从计及储能综合价值角度来看,储能得到的收益净现值为正,经过9.68年可收回初期的全部投资,储能投资的内部收益率为6.70%,因此对于新型电力系统来说投资储能是有益的。盈亏平衡分析结果显示,当成本维持当前水平时,储能综合价值需要实现98.82%才能弥补其成本;当储能综合价值实现度为0时,储能需要减少当前成本的20.07%才能够达到盈亏平衡。通过政策梳理发现,当前我国对储能商业化的引导重点在激励储能参与辅助服务,相关机构也在建立辅助服务市场,并在不断完善区域及地方的辅助服务市场交易规则和结算机制,缺少有关储能综合价值的补偿政策和机制。基于改进Shapley值法的储能综合价值补偿结果显示,储能得到的补偿占其给新型电力系统带来综合价值的38.58%,其中发电企业需要支付56.64%,电网公司需要支付43.36%,支付额为发电企业和电网公司分配所得价值收益的63.00%。为保障新型电力系统中储能综合价值补偿机制的有效实施,本文从以下三个方面提出保障措施:1)建立补偿监管机制,保障储能补偿通道顺畅;2)完善补偿配套政策措施,设计储能补偿发展规划;3)拓宽补偿资金来源渠道,支撑储能补偿机制实施。储能综合价值的补偿是一个渐进性、持续性、全局性与战略性的实践过程,需要长时间、分阶段、有步骤地推进,中央和地方相关部门需要编制科学合理的补偿发展规划,以保证补偿工作的持续开展与有序进行,促进储能产业在新型电力系统中的健康可持续发展。本文对储能在新型电力系统中的配置优化和综合价值测度进行了一定的研究,在未来的科研工作中,还需深入研究储能综合价值中分项价值的形成机理和测度方法,为构建储能补偿机制提供更准确的经济效益参考,以期为我国储能产业的可持续发展提供参考建议。
袁继革[4]（2021）在《基于供应链的煤炭港口合作模式和调度优化研究》文中研究说明煤炭是我国国民经济运行的基础能源,煤炭资源地与煤炭需求地的逆向分布特点,形成了北煤南运的煤炭铁海联运模式,其运输的规模性和经济性在煤炭运输体系中占据着重要地位,港口作为陆路运输与海路运输转换的枢纽和节点,在煤炭港口供应链中发挥着突出的作用。本文以煤炭港口为研究对象,从供应链视角研究其合作伙伴选择、合作模式以及泊位-堆场联合调度优化问题。论文的主要研究内容如下:（1）煤炭港口供应链优化的关键问题。应用供应链管理理论,针对专业化煤炭港口供应链,充分考虑港口作业服务性、连续性特征,通过实践调研和梳理已有相关研究成果,对煤炭港口供应链优化的关键要素进行了研究,明确了合作伙伴选择是优化的基础,利益协调是优化的内在动力,调度管理是优化的保障,三者之间存在相互影响的关系。（2）煤炭港口合作伙伴的选择与评价。煤炭港口合作伙伴及其货源对港口效率有直接影响,在分析影响港口效率相关因素的基础上,建立合作伙伴选择的初选指标体系,运用因子分析法对初选指标进行识别和分类,确定合作伙伴评价的指标体系。运用组合赋权和逼近理想解法相结合的方法,提出合作伙伴的综合评价法,对合作伙伴进行评价和排序,为港口建立战略合作伙伴关系提供决策依据。（3）煤炭港口与合作伙伴的合作模式。用博弈论对港口企业与合作伙伴之间不同博弈情形的收益进行研究,建立了港口企业与合作伙伴博弈模型,提出了港口企业与合作伙伴的业务合作模式,实现港口与合作伙伴的之间的利益协调,促进双方的顺利合作;针对港口供应链竞争的需要,研究了港口企业与合作伙伴共同努力提高港口吞吐量时各自努力程度的关系,并对双方分别作为博弈领导者的收益进行了分析。（4）港口泊位与堆场联合调度优化。为确保合作伙伴的利益目标,针对港口码头泊位与堆场调度对港口通过能力的影响,并考虑港口与合作伙伴双方利益,构建了考虑总成本、泊位均衡和堆场利用率的多目标整数规划模型,设计了相应的遗传算法求解,并以港口实例对模型进行算例分析。（5）煤炭港口合作伙伴选择、合作模式和调度优化的保障措施。综合考虑煤炭港口供应链运行的影响因素,提出了注重合作伙伴选择、关注合作伙伴动态、完善运营管理模式、为合作伙伴创造收益、不断创新合作模式、推动煤炭品种标准化、建立联合调度机制、提升调度管理水平、提高系统保障能力、提高创新能力、密切港铁联动机制等九个方面的保障实施。综上,本文基于供应链提出了煤炭港口运行优化的关键问题,并对合作伙伴评价及选择、合作模式和策略以及联合调度优化进行了深入研究,提出了相应的对策措施,对于提高煤炭港口管理水平、提升煤炭港口供应链运行效率、增强煤炭港口供应链运行稳定性和提高合作伙伴的满意度具有很强的参考和借鉴意义。
张威[5]（2021）在《基于多目标决策的信息化集成项目风险管理研究》文中研究表明风险管理是信息化集成项目管理中相当重要的一个部分。信息化系统集成复杂,涉及数据、接口、软件、硬件、业务流程等环节,难度高,困难大,造成了不少企业在信息化集成项目建设上出现无法达到预期目标、甚至建设失败的情况。所以必须要充分重视项目建设过程中存在的风险,做好项目风险管理。本文以CC卷烟厂信息化集成项目建设为例,结合国内外研究理论,以建设方的角度在项目建设过程中进行风险管理,充分对项目进行风险识别,通过构建多目标风险模型,定量分析了风险对项目目标影响,实现了对项目的整体风险评价量化,并提出了具体风险管理对策。基于以上研究内容,本文主要研究结论如下:1、应用多维项目风险管理理论把项目风险识别划分成时间、组织、逻辑、知识、环境5个维度,并提出了各维度的具体识别方法。多维度风险识别方法有助于对信息化集成项目进行充分的风险识别。2、应用多目标决策理论和模糊数学分析方法,通过构建模糊评价矩阵,研究了风险点对于项目各项目标的综合影响,完成了对评价维度不一致、概率影响无法精确衡量的风险定量分析,并给出了项目风险整体评价方法。研究结果有助于从项目整体目标上对风险造成的影响进行分析,为项目风险管理决策提供了思路。本文提出了多维度风险识别方法,并将模糊决策方法应用到风险定量分析,解决了风险识别不充分和影响及概率难以精确量度的风险定量分析问题,完成了项目风险整体评价,并提出了风险管理整体策略。既对个案的处理有着明确的指导意义,又能普遍适用于信息化系统集成项目,为此类项目风险管理提供了解决思路。
赵瑞嘉[6]（2021）在《远海大型维修保障船船型选择及维修设备配置方案优化研究》文中指出为了应对不断增长的舰船与海洋平台远海现场维修保障的需求,推进我国远海维修保障体系建设的发展与完善,针对远海维修保障需求的特点,从远海大型维修保障船市场需求量化分析、船型方案的经济性分析与参数优化、维修设备配置方案优化三个方面逐步深化、细化对远海大型维修保障船的研究。主要研究工作及进展如下:（1）分析了远海维修保障的多重需求,总结了远海维修保障需求具有维修技术涉及面广、维修对象离岸距离远且尺度大、重量大等特征,据此分析了远海大型维修保障船的设计要求以及功能定位,并从时空以及成本方面定性分析了远海大型维修保障船与修船厂在维修海上受损海洋平台时的竞争关系,为下一步研究远海大型维修保障船对远海维修保障多重需求的适用性奠定了基础。（2）考虑到远海大型维修保障船模式进入舰船与海洋平台维修市场时与修船厂模式间存在竞争,建立了基于竞争的远海大型维修保障船市场需求分析模型,并结合一阶偏导条件设计了模型的求解方法。以维修保障船模式与修船厂模式维修远海的故障海洋平台为例,计算了两种维修模式的市场需求,验证了模型与算法的合理性与有效性,同时探讨了海洋平台的离岸距离、受损程度、海上维修难度以及选择偏好等因素对维修保障船模式市场需求的影响规律,并基于上述研究结果提出了扩大维修保障船模式市场需求的对策建议。（3）为评估船型方案的经济性,建立了远海大型维修保障船的船型方案经济性分析模型。在此基础上,为进一步实现船型参数的优化,结合远海维修保障的多重需求,建立远海大型维修保障船船型参数设计多目标优化模型,并分别采用加权理想点法与非支配排序遗传算法设计模型的求解方法。通过实证分析求得了远海大型维修保障船的优化船型方案,验证了模型与算法的合理性与有效性。该方法为优化远海大型维修保障船的船型方案提供了技术支撑,有助于增强远海大型维修保障船对远海维修保障多重需求的适用性。（4）为满足远海维修保障的多重需求,提高远海维修保障能力,首次研究了远海大型维修保障船维修设备优化配置问题。为求解这一包含了扩展的多维多选择背包问题与综合定量和定性信息的多准则决策问题的混合问题,设计了一种将多准则决策方法与最优化方法相结合的混合方法。首先采用证据推理法融合定量与定性准则的信息,建立远海大型维修保障船维修设备优化配置数学模型,然后采用带精英策略的遗传算法求解该混合整数非线性模型,并针对问题的特殊性,设计了基于贪婪算法的移除策略,以在进化的过程中修正非可行解。通过随机算例验证了模型与算法的合理性与有效性。该方法为维修设备优化配置提供了新思路,有助于增强远海大型维修保障船的远海现场维修能力。本文围绕远海大型维修保障船船型选择及维修设备配置方案优化问题进行了理论探讨与方法研究,研究成果对增强远海维修保障力量、发展与完善我国远海维修保障体系建设具有重要意义,同时对市场需求量化分析、参数优化设计、设备优化配置等问题也有重要的理论意义。
张钰[7]（2020）在《城市规划委员会决策机制研究 ——以G市为例》文中研究指明1986年,深圳在学习香港经验的基础上成立了城市规划委员会（以下简称“规委会”）,开启了我国内地城市规划决策的新篇章,如今规委会制度已成为许多城市在规划决策中必不可少的一项机制。我国的规委会作为城市规划的决策支持机构,对实现规划决策的民主科学性具有重要意义,是提升城市治理水平的一项制度创新。2016年《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》提到“全面推行城市规划委员会制度,健全国家城乡规划督察员制度,实现规划督察全覆盖,完善社会参与机制,充分发挥专家和公众的力量,加强规划实施的社会监督”体现了国家层面对规委会工作的重视,而在2018年的规划机构改革浪潮中,基于“多规合一”的国土空间规划体系的重构也对规委会的建设提出了新的要求,如何在新的政府与市场关系中进一步完善和发挥规委会的职能,是本文研究的重要课题。2008年《城乡规划法》强调了城乡规划决策过程中法定程序的重要性,通过“程序正义”保证“实体正义”,规委会决策制度有助于维护规划决策的民主性和科学性,防止对规划的随意修改。G市规委会作为国内典型的规划决策咨询机构已经运作了十四年,历经三届规委会的发展形成了较为成熟的组织构架和议事制度,为规划决策的科学化、民主化提供了制度保障。然而在面临城市规划发展的新挑战时,仍然面临组织构架不合理、审议目标不明确、审议规则不清晰等多种问题,亟待对规委会的决策过程和决策制度进行重新的检讨、评估和优化。本文基于规划委员会制度的经验总结,通过历史研究和国际视野的比较,借助决策理论的方法,明确“规委会”这个术语的基本概念、性质以及各地区规委制度章程的安排,针对国内的现实发展趋势,以G市规委会为例,提出G市规委会制度框架的优化建议。本文的研究内容主要分成四个部分:第一部分为基础研究,界定研究对象,对现有的规委会研究进行梳理和分类,从中汲取对研究有效信息,为后文的展开进行铺垫。第二部分基于决策科学,对规委会的性质进行深入研究。规委会本质上作为多个人在一定框架内进行决策的实践组织,适用于多准则决策和组织型群体决策理论。该部分从决策相关理论出发,分析规划委员会决策在理论层面上应当具备的要素及适用的相关理论原则,为G市规委会决策制度的评估构建理论基础。第三部分为实践研究,不同城市的规划委员会尽管都是为规划决策服务的机构,但是其建制、议事规则具有显着差异,本章节以纽约、香港、台北等城市为例,介绍不同语境下规委会的决策机制,分析其在运作过程中决策主体、决策对象、决策行为/方法的特点,总结出不同地区规划委员会的普适性和特殊性,为优化G市规委会制度安排提供研究基础。第四部分以G市规委会的决策机制作为实证研究对象,研究G市规委会的发展历史、议题特征,在此基础上借鉴第二、三部分的内容针对性设计决策主体、决策对象、决策行为/方法,提供全面的制度改革建议。
韦秋霜[8]（2020）在《风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究》文中认为随着传统能源危机和环境问题的日益突出,以风力发电为代表的清洁能源发展取得瞩目关注,但风电出力的随机性、弱抗干扰性和难预测性使风电消纳成为限制风电发展的关键性问题。储能技术具有瞬时响应和精准控制能力,能促进风电系统与负荷需求间的能量和功率平衡并提高风电利用率,成为实现风电价值管理的关键环节。在电力市场改革和信息技术条件下,围绕风电系统和储能系统构建“风电-储能”价值链,成为提高风电利用率、实现储能系统价值、促进价值链整体价值效应的解决方案。论文针对风电-储能价值链的价值管理过程,以促进价值链的价值创造和增值为目标,以提高风电利用率和储能系统价值为基本原则,构建风电-储能价值链,探讨价值链的利益管理、容量管理、用能管理和价值增值效应等协同决策问题,面向上述问题设计信息系统,通过谋求能量流、信息流和价值流的多维协同而寻求价值链价值效应的最大化。本文研究内容如下:（1）在分析风电及储能发展现状与瓶颈、风电产业链和价值链的基础上,界定了风电-储能价值链的基本内涵和框架结构,分析了新一代信息技术对价值链的支撑作用,论述了风电-储能价值链的协同决策理论框架,为论文后续研究奠定了理论基础。（2）构建了风电-储能价值链利益管理的协同决策模型。在设计并分析风电商-储能商协同交易模式的基础上,基于演化博弈理论,构建了风电商-储能商协同演化博弈模型,探讨了风电-储能价值链关键利益主体的协同交易策略和预期收益函数,讨论了二者间的动态演化博弈过程和演化稳定策略,通过仿真设计、结果分析和敏感性分析探讨了风电商和储能商协同交易的利益博弈和演化博弈情况,为构建利益主体间的稳定协同合作关系提供决策支持。（3）建立了风电-储能价值链容量管理的协同决策模型。首先,分析了价值链容量管理的协同框架。其次,构建了风电-混合储能系统,对系统的运行策略、组件模型和能量管理模型进行了分析和探讨。再次,以系统总成本、弃风量和供电缺失率为优化决策目标,构建了储能容量管理的协同优化决策模型,使用多目标粒子群算法和TOPSIS算法确定了系统最优配置。最后,通过对比分析和敏感性分析验证所构模型的合理性和有效性,证明了容量管理协同决策模型能够提高风电利用率并发挥储能系统的关键作用,促进系统的经济效益和环境效益协同。（4）构建了风电-储能价值链用能管理的协同决策模型。满足用户用能需求是实现风电-储能价值链价值效应的直接手段。首先,设计并分析了风电-储能价值链用能管理的协同框架。其次,构建了风电系统、氢储能系统、电池储能系统和电动汽车用能系统协调规划的风-储-充协同运行系统,探讨了系统的组件模型和系统控制策略。再次,以系统年利润最大化为目标函数,构建了协同优化决策模型。最后,利用改进的自适应遗传算法对系统最佳配置进行了优化,并在不同模拟场景下进行了算例分析,分析结果表明风-储-充协同运行系统能够高效满足用户用能需求,从而促进风电-储能价值链的价值效应。（5）构建了风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型。对风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策研究,是风电-储能价值链协同决策的重要组成部分。基于指标构建原则,从系统协同维、业务协同维、价值协同维、信息协同维、外部协同维等五个维度构建了风电-储能价值链价值增值效应决策指标体系,基于区间二型模糊理论对指标进行了预处理,综合考虑决策指标的重要程度和影响程度确定了指标权重,并构建了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型。最后,通过算例分析、对比分析和敏感性验证了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型能够对不同风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策并排序,为决策者提供理论基础和实践依据。（6）提出了风电-储能价值链信息系统设计方案。首先,论述了信息系统的系统需求和系统构建的可行性,探讨了智能物联信息系统构建的可能性。其次,分别从系统设计原则、工作流程设计、系统架构、物联集成模型、信息集成与共享模型等角度描述了智能物联信息系统的整体架构。再次,对智能物联信息系统的主要功能进行了设计,包括数据库设计、模型库设计、方法库设计和功能框架设计等。最后,对构建智能物联信息系统的关键技术进行了探讨,为实现风电-储能价值链的信息协同和价值增值效应提供了信息化手段和应用基础。本文研究为促进风电消纳、提升储能系统价值、提高风电-储能价值链的价值创造和增值提供了利益管理、容量管理、用能管理、价值增值效应等多维协同决策支持理论依据,基于信息技术为实现风电-储能价值链的信息协同提供了参考。本文选题不仅有理论探讨意义,还有重要的应用前景和实践意义。
刘倩宇[9]（2020）在《考虑优先级的应急物流选址-路径多目标优化研究》文中指出近几年来,自然灾害、重大事故等突发事件频发,对人民的生命财产安全造成了严重的威胁,实施快速救援来减少人员伤亡和经济损失,已经成为国内外的研究重点。当突发事件发生后,受灾点需要大量的应急救援物资,通过合理地规划物流配送中心的位置,预测受灾点的物资需求,制定运输车辆的行驶路径,将应急物资科学合理地分配给受灾点,可以提升救援效率。目前应急物流的研究中,主要是将选址问题与车辆路径问题分开研究,当其中一个问题达到最优时,整体可能并非最优。因此,本文以应急物流为研究背景,对选址问题与车辆路径问题研究现状进行总结,并将两者结合,考虑备选的物流配送中心的优先级,对应急物流的选址—路径优化进行研究。本文的主要研究内容如下:（1）针对应急物流的选址—路径优化,在选址过程中,考虑了物流配送中心的环境、道路、社会以及历史灾害因素,对备选的物流配送中心进行优先级评价。同时考虑了道路的连通性以及需求的模糊性,建立考虑优先级的应急物流选址—路径优化模型,以经济成本最低和受灾点的最长等待时间最短为目标函数。通过从备选的物流配送中心来确定最终的物流配送中心,并根据受灾点的需求以及地理位置,确定受灾点所属的物流配送中心,以及应急物资运输车辆的行驶路径,使目标达到最优。（2）针对所提出的应急物流的选址—路径多目标优化模型,通过分析了带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ算法）与模拟退火算法的优缺点,将模拟退火算法与NSGA-Ⅱ算法结合得到NSGASA算法,并通过ZDT1、ZDT2数据集进行测试,证明了算法的有效性。（3）以汶川地震为例,通过MATLAB进行仿真,结果得到了最终的物流配送中心选址以及应急物资运输车辆的行驶路径方案。将本文算法与BFOA算法进行了比较,将考虑优先级与未考虑优先级的方案进行比较,证明了本文的模型与算法的有效性。
许传博[10]（2020）在《计及不确定性与协同性的微电网项目投资组合优化研究》文中研究说明微电网是未来分布式能源的重要载体,其作为泛在电力物联网的重要组成部分,在城市区域、海岛及偏远地区均有广泛的应用前景。与此同时,微电网的建设隶属于新型基础设施建设的范畴,其投资建设将助力我国经济培育新增长点、形成新动能。本文以微电网项目为主体,从能源电力企业角度对其投资组合优化问题展开了研究。在对微电网项目战略对应度评估的基础上,由浅入深地构建了静态、动态、多阶段动态三种情景下的微电网项目投资组合优化模型。针对不同模型的特点,分别引入分枝定界算法、改进差分进化算法、多智能体强化学习算法进行求解,从而探索了能源电力企业在各种情景下的微电网项目最优投资组合策略。首先,论文梳理了微电网项目投资组合优化的研究背景及意义,开展了对国内外微电网项目和项目投资组合优化问题及其方法的研究综述,并概述了项目组合管理、项目投资组合优化、项目评估模型及方法、组合优化模型及方法、不确定性等相关基础理论与方法,为后续的研究奠定了理论基础和研究范围。然后,论文研究了计及双重不确定性的微电网项目战略对应度评估问题。在对中国大型能源电力企业的战略目标进行分析的基础上,提炼出绿色发展战略、效益导向战略、科技创新战略及和谐发展战略这四大重点战略目标;结合文献综述对战略目标进行分解,建立起一套完备的微电网项目战略对应评估指标体系;针对微电网项目中多种不确定性因素的影响,采用云模型来描述微电网项目的模糊-随机双重不确定性;提出云层次分析法和基于K-means算法改进的云PROMETHEE-II算法进行微电网项目的战略对应度计算。该部分研究可为能源电力企业的微电网项目的初步筛选提供理论依据。其次,论文研究了计及不确定性和协同性的微电网项目静态投资组合优化问题。对微电网项目的协同因素进行识别,针对微电网项目间可能存在的电力交易提出了新的运营协同因素;基于现有文献中对项目间协同性刻画不充分的缺陷,采用云Choquet积分结合模糊测度对微电网项目协同性进行量化;考虑到非线性问题求解的复杂性,对构建的不确定0-1非线性规划模型采用MCPPSP-GW模型进行等价线性化处理,转化为不确定0-1线性规划模型;采用精确算法中的分支定界法对不确定0-1线性规划模型进行求解。该部分研究可为能源电力企业在现有微电网项目无调整的单决策时点情景下提供投资组合决策依据。再次,论文研究了计及不确定性和协同性的微电网项目动态投资组合优化问题。引入动态的概念来考虑现有微电网项目的调整,包括升级、维持以及放弃动作;在考虑微电网项目的机会成本与沉没成本的基础上,以总净现值最大化为目标,构建微电网项目动态投资组合不确定性0-1非线性规划模型;采用云模型的去不确定性公式将其转化为确定性0-1非线性规划模型;针对差分进化算法易陷入局部最优的缺陷,提出了增加自适应算子和结合粒子群算法的一种改进差分进化算法对模型进行求解。该部分研究可为能源电力企业在现有微电网项目有调整的单决策时点情景下提供投资组合决策依据。最后,论文研究了计及不确定性和协同性的微电网项目多阶段动态投资组合优化问题。引入多阶段的概念来考虑企业在一个规划期内的连续动态投资组合问题;基于发电成本与项目电价的不确定性,采用实物期权法确定每个新微电网项目的最佳投资时机;考虑到多阶段的时序决策问题,将微电网项目多阶段动态投资组合优化问题建模为马尔可夫决策过程,并对相应的状态、动作和奖励进行定义;将每个微电网视为一个智能体,提出随机博弈理论与强化学习算法相结合的多智能体强化学习算法,对微电网项目多阶段动态投资组合优化问题进行求解。该部分研究可为能源电力企业在现有微电网项目有调整的连续多决策时点情景下提供投资组合决策依据。
二、多准则多目标信贷策略的动态规划方法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、多准则多目标信贷策略的动态规划方法（论文提纲范文）
（1）多电源电力系统多目标优化调度与决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统电源规划研究 |
| 1.2.2 电力系统短期优化调度研究 |
| 1.2.3 水风光可再生能源消纳问题研究 |
| 1.2.4 多电网互联互通研究 |
| 1.2.5 电力系统多目标优化调度算法研究 |
| 1.2.6 多属性决策理论研究 |
| 1.3 目前存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 电力系统中长期电源规划 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 中期长期电源规划模型 |
| 2.2.1 目标函数 |
| 2.2.2 约束条件 |
| 2.3 基于嵌套POA-DPSA的中长期电源规划模型求解 |
| 2.3.1 模型求解思路 |
| 2.3.2 TSPOA-DPSA算法 |
| 2.3.3 基于嵌套POA-DPSA的模型求解步骤 |
| 2.4 实例应用 |
| 2.4.1 实例背景资料 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 考虑水风光就地消纳的电力系统短期优化调度 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水风光弃电量计算方法 |
| 3.3 含水风光电力系统短期优化调度模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.4 模型线性化 |
| 3.4.1 含0-1变量非线性表达式线性化方法 |
| 3.4.2 基于B-B和B-C非线性表达式的模型线性化 |
| 3.5 实例应用 |
| 3.5.1 实例背景资料 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑水风光外送消纳的多电网互联多目标优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多电网互联多目标优化调度模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 基于RCS-NMOPSO的多电网互联多目标优化调度模型求解 |
| 4.3.1 不等式约束被破坏时的处理方法 |
| 4.3.2 等式约束被破坏时的处理方法 |
| 4.3.3 滚动修正策略(RCS) |
| 4.3.4 基于RCS-NMOPSO的模型求解步骤 |
| 4.3.5 计算复杂度分析 |
| 4.4 实例应用 |
| 4.4.1 实例背景资料 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多电网互联多目标优化调度方案决策研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于改进马氏距离TOPSIS |
| 5.2.1 基于马氏距离TOPSIS及其不足 |
| 5.2.2 基于改进马氏距离TOPSIS |
| 5.2.3 决策效果测试 |
| 5.3 多电网互联多目标优化调度方案评价指标体系 |
| 5.4 实例应用 |
| 5.4.1 基于改进马氏距离TOPSIS的多电网联合调度方案决策流程 |
| 5.4.2 云南—广东—广西区域电网三网联合调度方案评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中长期径流预报 |
| 1.2.2 汛期运行水位动态控制 |
| 1.2.3 梯级水库联合优化调度 |
| 1.2.4 多目标决策 |
| 1.3 目前存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 溪洛渡径流特性分析及中长期径流预报模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区域概况 |
| 2.3 径流特性分析 |
| 2.3.1 径流年内分配 |
| 2.3.2 径流年际变化 |
| 2.4 基于径流划分和预报因子筛选的中长期径流预报 |
| 2.4.1 基于K-means聚类法的径流划分 |
| 2.4.2 基于MIC的预报因子筛选方法 |
| 2.4.3 基于BP人工神经网络的中长期径流预报模型 |
| 2.5 实例应用 |
| 2.5.1 径流丰平枯划分及代表年选取 |
| 2.5.2 预报因子筛选 |
| 2.5.3 中长期径流预报 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 溪洛渡-向家坝汛期联合运行水位动态控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区域概况 |
| 3.3 基于空间风险分摊思想的梯级水库蓄洪规则 |
| 3.3.1 梯级水库联合防洪调度“等比例蓄水”原则 |
| 3.3.2 防洪调度结果分析 |
| 3.4 梯级水库汛期联合运行水位动态控制 |
| 3.4.1 溪-向汛期运行水位动态控制可行性分析 |
| 3.4.2 梯级水库汛期联合运行水位动态控制域 |
| 3.5 实例应用 |
| 3.5.1 动态控制域下限 |
| 3.5.2 动态控制域上限 |
| 3.5.3 考虑洪水发生时间预报误差的水位动态控制风险分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 IESA及其在梯级水库发电优化调度中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进电子搜索算法 |
| 4.2.1 电子搜索算法 |
| 4.2.2 可行域内搜索策略 |
| 4.2.3 逐步收敛的参数自适应方法 |
| 4.2.4 算法步骤 |
| 4.3 梯级水库联合发电优化调度模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 算法性能分析 |
| 4.5 实例应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于专家群体最大满意度原则的群决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 组合赋权优化方法 |
| 5.4 基于累积前景理论的个人决策 |
| 5.4.1 决策矩阵归一化处理 |
| 5.4.2 价值函数和概率权重函数 |
| 5.4.3 综合前景价值 |
| 5.5 基于专家满意度最大原则的群决策模型 |
| 5.5.1 专家满意度最大原则 |
| 5.5.2 EMGDM构建步骤 |
| 5.6 实例应用 |
| 5.6.1 决策矩阵建立 |
| 5.6.2 指标权重计算 |
| 5.6.3 个人决策 |
| 5.6.4 群决策 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）新型电力系统中储能配置优化及综合价值测度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 储能系统选型的综合评价研究现状 |
| 1.2.2 储能系统规划研究现状 |
| 1.2.3 储能系统价值测度研究现状 |
| 1.2.4 储能系统补偿激励机制研究现状 |
| 1.2.5 现有研究文献评述 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方案及技术路线 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 第2章 新型电力系统特征及储能应用分析 |
| 2.1 新型电力系统特征分析 |
| 2.2 新型电力系统中的储能应用分析 |
| 2.2.1 储能在发电领域的应用 |
| 2.2.2 储能在电力输配领域的应用 |
| 2.2.3 储能在用户侧领域的应用 |
| 2.3 储能系统的类型及技术特性分析 |
| 2.3.1 储能技术类型 |
| 2.3.2 储能技术特性需求分析 |
| 2.3.3 储能技术对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 储能在新型电力系统中多应用场景选型研究 |
| 3.1 储能在新型电力系统中多应用场景选型指标体系构建 |
| 3.1.1 初始指标体系构建 |
| 3.1.2 基于模糊德尔菲法的指标体系筛选 |
| 3.2 基于BBWM-FCPT的新型电力系统储能多场景选型模型构建 |
| 3.2.1 贝叶斯最优最劣法 |
| 3.2.2 模糊累积前景理论 |
| 3.2.3 基于BBWM-FCPT的储能多应用场景选型模型构建 |
| 3.3 储能不同应用场景选型结果 |
| 3.3.1 计算标准化决策矩阵 |
| 3.3.2 储能各应用场景下最优选型评价结果 |
| 3.4 储能不同应用场景选型结果讨论 |
| 3.4.1 储能选型结果讨论 |
| 3.4.2 敏感性分析 |
| 3.4.3 方法比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 储能在新型电力系统中考虑多元随机干扰的选址定容研究 |
| 4.1 新型电力系统储能选址定容模型 |
| 4.1.1 储能选址定容模型目标函数 |
| 4.1.2 储能选址定容模型约束条件 |
| 4.2 新型电力系统中多元随机干扰不确定性处理及模型鲁棒改造 |
| 4.2.1 新型电力系统中多元随机干扰不确定性处理 |
| 4.2.2 考虑多元随机干扰的储能选址定容模型鲁棒改造 |
| 4.3 考虑新型电力系统中多元随机干扰的储能选址定容模型求解方法 |
| 4.3.1 上层模型的求解方法 |
| 4.3.2 下层模型的求解方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例介绍和相关参数的取值 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 新型电力系统中储能综合价值测度研究 |
| 5.1 外部性视角下储能系统综合价值机理分析 |
| 5.1.1 储能系统给发电厂商带来的正外部性分析 |
| 5.1.2 储能系统给电网公司带来的正外部性分析 |
| 5.1.3 储能系统给电力用户带来的正外部性分析 |
| 5.1.4 储能系统给环境带来的正外部性分析 |
| 5.2 新型电力系统中储能综合价值测度模型构建 |
| 5.2.1 新型电力系统中储能综合价值测度模型构建思路 |
| 5.2.2 计及外部性的储能综合价值测度模型目标函数 |
| 5.2.3 计及外部性的储能综合价值测度模型约束条件 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 算例介绍和相关参数的取值 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 新型电力系统中储能综合价值补偿机制研究 |
| 6.1 计及储能综合价值影响的经济性分析 |
| 6.1.1 计及综合价值的储能技术经济分析 |
| 6.1.2 计及综合价值的储能盈亏平衡分析 |
| 6.2 基于改进SHAPLEY值法的储能综合价值补偿机制设计 |
| 6.2.1 我国储能系统补偿政策现状分析 |
| 6.2.2 传统Shapley值法基础理论模型 |
| 6.2.3 基于改进的Shapley值储能综合价值补偿机制设计 |
| 6.2.4 算例分析 |
| 6.3 新型电力系统中储能综合价值补偿机制保障措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于供应链的煤炭港口合作模式和调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 服务供应链 |
| 2.1.1 服务供应链的概念及内涵 |
| 2.1.2 服务供应链概念模型 |
| 2.1.3 服务供应链与产品供应链的区别 |
| 2.2 合作伙伴选择 |
| 2.2.1 港口合作伙伴选择的原则 |
| 2.2.2 建立评价指标体系的原则 |
| 2.2.3 合作伙伴评价方法 |
| 2.3 Stackelberg博弈分析 |
| 2.4 多目标优化 |
| 2.4.1 多目标优化模型 |
| 2.4.2 遗传算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于供应链的煤炭港口优化的关键问题 |
| 3.1 煤炭港口现状 |
| 3.1.1 煤炭港口基本状况 |
| 3.1.2 煤炭港口行业发展分析 |
| 3.1.3 煤炭港口运营存在问题 |
| 3.2 煤炭港口供应链现状 |
| 3.2.1 煤炭供需特点分析 |
| 3.2.2 煤炭港口供应链结构及特征 |
| 3.2.3 煤炭港口供应链存在的问题 |
| 3.3 煤炭港口供应链管理的目标与关键问题 |
| 3.3.1 煤炭港口供应链管理的目标 |
| 3.3.2 煤炭港口供应链优化的关键问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 煤炭港口合作伙伴选择指标体系构建及评价 |
| 4.1 煤炭港口合作伙伴选择流程 |
| 4.1.1 煤炭港口合作伙伴选择指标 |
| 4.1.2 煤炭港口合作伙伴选择流程 |
| 4.2 煤炭港口合作伙伴选择指标体系构建 |
| 4.2.1 合作伙伴选择指标体系构建目标 |
| 4.2.2 初选指标及其含义 |
| 4.2.3 合作伙伴选择指标体系确定 |
| 4.3 基于组合赋权的TOPSIS合作伙伴评价 |
| 4.3.1 基于组合赋权的指标权重确定 |
| 4.3.2 基于TOPSIS的合作伙伴评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于博弈论的煤炭港口合作模式及策略 |
| 5.1 港口与合作伙伴的博弈及合作模式 |
| 5.1.1 模型假设 |
| 5.1.2 港口企业作为领导者的博弈 |
| 5.1.3 合作伙伴作为领导者的博弈 |
| 5.1.4 双方合作型博弈 |
| 5.2 博弈情形下的合作模式 |
| 5.2.1 基础型合作模式 |
| 5.2.2 战略型合作模式 |
| 5.2.3 协作型合作模式 |
| 5.3 合作伙伴结构调整与合作策略 |
| 5.3.1 基本假设及相关变量 |
| 5.3.2 港口企业作为领导者的合作策略 |
| 5.3.3 合作伙伴作为领导者的合作策略 |
| 5.4 算例与数值分析 |
| 5.4.1 问题与参数描述 |
| 5.4.2 数值分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 煤炭港口码头泊位-堆场联合调度优化 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 优化模型 |
| 6.3 基于遗传算法的模型求解 |
| 6.3.1 模型转化 |
| 6.3.2 编码与解码 |
| 6.3.3 初始化种群 |
| 6.3.4 适应度函数构造 |
| 6.3.5 交叉与变异 |
| 6.4 实证研究 |
| 6.4.1 秦皇岛港码头泊位堆场联合调度现状 |
| 6.4.2 实证数据 |
| 6.4.3 结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 煤炭港口合作模式和调度优化的保障措施 |
| 7.1 加强合作伙伴管理 |
| 7.1.1 更加注重合作伙伴选择 |
| 7.1.2 密切关注合作伙伴动态 |
| 7.2 完善运营管理模式 |
| 7.2.1 积极为合作伙伴创造收益 |
| 7.2.2 不断创新合作模式 |
| 7.2.3 推动煤炭品种标准化 |
| 7.3 建立联合调度保障机制 |
| 7.3.1 提升调度管理水平 |
| 7.3.2 提高硬件系统保障能力 |
| 7.3.3 提高科技创新能力 |
| 7.3.4 密切港铁联动机制 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（5）基于多目标决策的信息化集成项目风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究对象和目标 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 主要内容和思路 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 项目风险管理和多准则决策基本理论 |
| 2.1 项目风险管理 |
| 2.1.1 风险管理 |
| 2.2 多准则风险决策 |
| 2.2.1 决策 |
| 2.2.2 多准则决策理论 |
| 2.2.3 多准则决策原则 |
| 2.3 多目标风险决策方法 |
| 2.3.1 目标集及其权重的确定 |
| 2.3.2 多目标风险决策的模型构建 |
| 2.3.3 多目标风险决策的方法介绍 |
| 2.3.4 模糊决策方法的具体应用 |
| 第三章 信息化集成项目现状分析和风险识别 |
| 3.1 烟草行业信息化现状介绍 |
| 3.2 CC卷烟厂信息化集成项目建设主要内容 |
| 3.2.1 CC卷烟厂卷包车间系统建设和信息集成 |
| 3.2.2 CC卷烟厂成品库系统建设和信息集成 |
| 3.2.3 CC卷烟厂机房系统建设和信息集成 |
| 3.3 CC卷烟厂信息化集成项目风险特点分析 |
| 3.4 CC卷烟厂信息化集成项目风险识别 |
| 3.4.1 多维风险识别模型构建 |
| 3.4.2 多维风险因素识别方法选择 |
| 3.4.3 CC卷烟厂项目风险识别结果 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 信息化集成项目风险评价 |
| 4.1 信息化集成项目风险评价模型构建 |
| 4.1.1 信息化集成项目风险评价指标体系 |
| 4.1.2 基于模糊决策方法的评价模型构建 |
| 4.2 CC卷烟厂项目多目标风险评价 |
| 4.2.1 目标层和因子层权重分析 |
| 4.2.2 构建模糊关系评价矩阵 |
| 4.2.3 多目标风险评价结果 |
| 4.3 项目整体风险评价 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 信息化集成项目风险管理策略 |
| 5.1 信息化集成项目风险应对策略 |
| 5.1.1 基于项目进度目标的风险应对策略 |
| 5.1.2 基于项目成本目标的风险应对策略 |
| 5.1.3 基于项目范围目标的风险应对策略 |
| 5.1.4 基于项目质量目标的风险应对策略 |
| 5.2 信息化集成项目风险管理整体思路 |
| 5.2.1 建设完善的风险管理体系 |
| 5.2.2 提高风险管理意识 |
| 5.2.3 做好风险监督 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）远海大型维修保障船船型选择及维修设备配置方案优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外相关研究现状及进展 |
| 1.2.1 远海维修保障领域 |
| 1.2.2 船舶总体设计领域 |
| 1.2.3 船型方案优化领域 |
| 1.2.4 多目标优化与多准则决策领域 |
| 1.3 主要研究思路 |
| 1.4 研究目的和研究意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 2 基础理论 |
| 2.1 远海维修保障的多重需求 |
| 2.1.1 远海维修保障多重需求的来源 |
| 2.1.2 远海维修保障需求的基本特征 |
| 2.2 船舶设计原理 |
| 2.2.1 船舶设计的基本要求 |
| 2.2.2 船舶设计的工作方法 |
| 2.3 博弈理论 |
| 2.4 多目标优化理论 |
| 2.4.1 多目标优化问题 |
| 2.4.2 求解方法 |
| 2.5 多准则决策理论 |
| 2.5.1 多准则决策的构成与过程 |
| 2.5.2 权重确定方法 |
| 2.5.3 证据理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于竞争的远海大型维修保障船市场需求分析 |
| 3.1 远海维修保障模式的竞争分析 |
| 3.2 基于竞争的远海大型维修保障船市场需求分析模型 |
| 3.2.1 问题描述与假设 |
| 3.2.2 变量与参数 |
| 3.2.3 市场需求分析模型建立 |
| 3.3 求解方法设计 |
| 3.4 实证分析 |
| 3.4.1 市场需求分析结果 |
| 3.4.2 离岸距离对市场需求的影响 |
| 3.4.3 受损程度及海上维修难度对市场需求的影响 |
| 3.4.4 选择偏好对市场需求的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 远海大型维修保障船船型方案经济性分析与优化 |
| 4.1 考虑需求的远海大型维修保障船功能定位 |
| 4.2 远海大型维修保障船的船型方案经济性分析模型 |
| 4.2.1 船舶造价 |
| 4.2.2 成本估算 |
| 4.3 远海大型维修保障船船型参数设计多目标优化模型 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 变量与参数 |
| 4.3.3 船型参数设计多目标优化模型建立 |
| 4.4 多目标优化的求解方法设计 |
| 4.4.1 加权理想点法 |
| 4.4.2 快速非支配排序遗传算法 |
| 4.5 实证分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 优化结果 |
| 4.5.3 算法对比 |
| 4.5.4 敏感性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 远海大型维修保障船维修设备配置优化 |
| 5.1 远海大型维修保障船的维修设备分析 |
| 5.2 远海大型维修保障船维修设备优化配置模型 |
| 5.2.1 问题描述与假设 |
| 5.2.2 变量与参数 |
| 5.2.3 采用证据推理法融合评价信息 |
| 5.2.4 维修设备优化配置数学模型建立 |
| 5.3 求解方法设计 |
| 5.3.1 染色体设计与种群初始化 |
| 5.3.2 遗传操作 |
| 5.3.3 基于贪婪算法的移除策略 |
| 5.3.4 求解方法流程 |
| 5.4 实证分析 |
| 5.4.1 算例测试 |
| 5.4.2 优化结果 |
| 5.4.3 结果的讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）城市规划委员会决策机制研究 ——以G市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 城市规划委员会是保证科学民主规划决策的核心环节 |
| 1.1.2 我国现有规委会制度难以应对新时期城乡规划的发展需求 |
| 1.1.3 新时期规委会制度的改革需要系统性借鉴相关理论和实践 |
| 1.2 研究对象与视角 |
| 1.2.1 研究对象的确定 |
| 1.2.2 研究视角的扩展 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 对比和类型化的方法下的规委会模式总结分析 |
| 1.3.2 实践研究的视角下地方规划委员会制度经验的梳理和建议 |
| 1.3.3 相关理论视角下的城市规划委员会制度的研究 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献与历史研究 |
| 1.4.2 决策理论研究 |
| 1.4.3 比较研究 |
| 1.4.4 实证分析研究 |
| 1.5 研究思路 |
| 第二章 决策相关理论研究 |
| 2.1 城市规划委员会制度与决策理论 |
| 2.2 群体决策理论 |
| 2.2.1 群体决策历史回顾 |
| 2.2.2 群体决策相关理论研究 |
| 2.3 多准则决策理论 |
| 2.3.1 多准则决策历史回顾 |
| 2.3.2 多准则决策相关方法研究 |
| 2.4 城市规划委员会理论的框架性建议 |
| 2.4.1 城市规划委员会的决策机制分析框架 |
| 2.4.2 决策科学对城市规划委员会构建的启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 典型城市规划委员会决策实践研究 |
| 3.1 研究对象及视角的选择 |
| 3.1.1 纽约 |
| 3.1.2 香港 |
| 3.1.3 台北 |
| 3.2 决策主体的构建 |
| 3.2.1 纽约城市规划委员会 |
| 3.2.2 香港城市规划委员会 |
| 3.2.3 台北都市计划委员会 |
| 3.2.4 台北都市设计及土地使用开发许可审议委员会 |
| 3.3 决策对象的界定/分流 |
| 3.3.1 纽约城市规划委员会 |
| 3.3.2 香港城市规划委员会 |
| 3.3.3 台北都市计划委员会 |
| 3.3.4 台北都市设计及土地使用开发许可审议委员会 |
| 3.4 决策行为/方法的控制和选择 |
| 3.4.1 纽约城市规划委员会 |
| 3.4.2 纽约标准与上诉理事会 |
| 3.4.3 香港城市规划委员会 |
| 3.4.4 台北都市设计及土地使用开发许可审议委员会 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 G市城市规划委员会的发展与回顾 |
| 4.1 G市规委会的成立背景 |
| 4.2 规委会运作评估要素的确定 |
| 4.3 三届规委会的发展与制度演变 |
| 4.3.1 初建期:G市第一届规委会的诞生 |
| 4.3.2 发展期:G市第二届规委会的探索 |
| 4.3.3 成熟期:G市第三届规委会的拓展 |
| 4.4 本章小结:G市规划委员会的运作评估 |
| 4.4.1 G市规委会取得的成效 |
| 4.4.2 G市规委会存在的问题 |
| 第五章 对G市城市规划委员会决策对象的考察分析 |
| 5.1 城市规划委员会历年议题分析 |
| 5.1.1 历年主要议题类型及变化状况 |
| 5.1.2 规委会议题的类别特征分析 |
| 5.1.3 规委会议题的属性特征 |
| 5.2 控规调整议题的属性特征 |
| 5.2.1 正向转变 |
| 5.2.2 负向转变 |
| 5.2.3 其它转变 |
| 5.3 规委会项目审议的目标特征 |
| 5.3.1 调节利益冲突 |
| 5.3.2 .对美学价值观的追求以及理想城市空间形态的控制 |
| 5.3.3 .实现公共财政目标 |
| 5.3.4 .引导社会公正及社会融合 |
| 5.3.5 .对历史文化遗产及传统人居环境的保护 |
| 5.3.6 .促进城市开发与发展战略结合 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 G市城市规划委员会决策机制的匹配性调整 |
| 6.1 城市规划委员会制度的调整原则 |
| 6.1.1 在决策主体层面优化决策主体构成和协商反馈机制 |
| 6.1.2 在决策对象层面进一步优化审议模式与效率 |
| 6.1.3 在决策行为/方法层面进一步实行程序性控制 |
| 6.2 决策主体的构成优化:组织构架的调整 |
| 6.2.1 制度设计与组织架构调整 |
| 6.2.2 地区规划与城市设计委员会的职责 |
| 6.2.3 简化委员会的职责 |
| 6.2.4 专案委员会的职责 |
| 6.2.5 复核委员会的职责 |
| 6.2.6 办公室的职责 |
| 6.3 决策主体的构成优化:委员构成及规模的调整 |
| 6.3.1 委员构成的考虑因素 |
| 6.3.2 席位设置的变动 |
| 6.3.3 委员界别代表的调整 |
| 6.3.4 简化委员会的委员构成 |
| 6.3.5 专案委员会的委员构成 |
| 6.3.6 复核委员会的委员构成 |
| 6.3.7 地区规划与城市设计委员会的委员构成 |
| 6.3.8 委员的考核 |
| 6.4 决策对象的分流:审议程序的调整 |
| 6.4.1 分类审议程序示意图 |
| 6.4.2 地区规划与城市设计委员会的审议程序 |
| 6.4.3 简化委的审议程序 |
| 6.4.4 专案委的审议程序 |
| 6.4.5 复核委的审议程序 |
| 6.5 决策行为/方法的控制:审议评分表格的使用 |
| 6.6 决策行为/方法的控制:信息公开与意见反馈 |
| 6.7 决策行为/方法的控制:委员交互方式的调整 |
| 6.8 决策行为/方法的控制:议事频率的调整 |
| 6.8.1 会议召开模式的选择 |
| 6.8.2 城市规划委员会及各分委的开会频率 |
| 6.9 决策行为/方法的控制:决策方法的调整 |
| 6.10 决策行为/方法的控制:回避制度的细化 |
| 6.11 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电-储能价值链研究现状 |
| 1.2.2 风电-储能价值链利益管理决策 |
| 1.2.3 风电-储能价值链协同优化决策 |
| 1.2.4 风电-储能价值链价值增值效应决策 |
| 1.2.5 信息技术与价值链协同方面研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 第2章 风电-储能价值链构建及协同决策分析 |
| 2.1 风电及储能现状分析 |
| 2.1.1 风电发展现状 |
| 2.1.2 风电与储能协同发展现状 |
| 2.1.3 风电和储能协同发展瓶颈分析 |
| 2.2 风电-储能价值链内涵与构建 |
| 2.2.1 风电产业链和价值链 |
| 2.2.2 风电-储能价值链的基本内涵 |
| 2.2.3 风电-储能价值链的构建 |
| 2.2.4 新一代信息技术对风电-储能价值链的支撑 |
| 2.3 风电-储能价值链协同决策理论框架分析 |
| 2.3.1 协同决策的必要性 |
| 2.3.2 协同决策问题分析 |
| 2.3.3 协同决策维度 |
| 2.3.4 协同决策内容 |
| 2.3.5 协同决策框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 风电-储能价值链利益管理的协同决策模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电商-储能商协同交易模式及分析 |
| 3.3 风电商-储能商协同演化博弈模型 |
| 3.3.1 演化博弈理论 |
| 3.3.2 模型假设 |
| 3.3.3 协同交易策略及收益函数 |
| 3.3.4 动态演化博弈模型及分析 |
| 3.4 仿真验证及结果分析 |
| 3.4.1 仿真设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.4.3 敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电-储能价值链容量管理的协同决策模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 储能容量管理的协同框架及分析 |
| 4.3 储能容量管理的运行策略及模型构建 |
| 4.3.1 WF-HESS运行策略 |
| 4.3.2 WF-HESS组件模型 |
| 4.3.3 WF-HESS能量管理模型 |
| 4.4 储能容量管理的协同优化决策模型 |
| 4.4.1 多目标协同优化决策模型 |
| 4.4.2 基于MOPSO和TOPSIS的求解算法 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风电-储能价值链用能管理的协同决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 用能管理的协同框架及分析 |
| 5.3 系统组件模型构建与控制策略 |
| 5.3.1 组件模型构建 |
| 5.3.2 系统控制策略 |
| 5.4 用能管理的协同优化决策模型 |
| 5.4.1 目标函数 |
| 5.4.2 约束条件 |
| 5.4.3 基于IAGA的模型求解算法 |
| 5.4.4 情景分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 价值增值效应决策指标体系 |
| 6.2.1 指标构建原则 |
| 6.2.2 指标体系构建 |
| 6.3 价值链价值增值效应决策模型 |
| 6.3.1 决策指标的预处理 |
| 6.3.2 区间二型模糊数确定指标权重 |
| 6.3.3 区间二型模糊TOPSIS综合决策模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 结果分析 |
| 6.4.3 讨论分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 风电-储能价值链信息系统架构设计 |
| 7.1 系统分析 |
| 7.1.1 系统需求分析 |
| 7.1.2 可行性分析 |
| 7.2 整体架构设计 |
| 7.2.1 设计原则 |
| 7.2.2 工作流程设计 |
| 7.2.3 系统架构 |
| 7.2.4 物联集成模型 |
| 7.2.5 信息集成与共享模型 |
| 7.3 系统功能设计 |
| 7.3.1 数据库设计 |
| 7.3.2 模型库设计 |
| 7.3.3 方法库设计 |
| 7.3.4 功能架构设计 |
| 7.4 关键技术 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）考虑优先级的应急物流选址-路径多目标优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 选址—路径优化研究现状 |
| 1.2.2 多目标优化算法研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 应急物流 |
| 2.1.1 应急物流的概念 |
| 2.1.2 应急物流的特点 |
| 2.1.3 应急物流与普通物流的区别 |
| 2.2 选址—路径优化问题 |
| 2.2.1 选址定位问题 |
| 2.2.2 车辆路径问题 |
| 2.2.3 选址—路径优化 |
| 2.3 选址—路径优化求解算法 |
| 2.3.1 精确算法 |
| 2.3.2 启发式算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑优先级的选址—路径优化模型 |
| 3.1 物流配送中心选址的优先级评价 |
| 3.1.1 评价指标体系的构建原则 |
| 3.1.2 优先级的综合评价方法 |
| 3.1.3 优先级的影响因素 |
| 3.2 运输道路连通性分析 |
| 3.3 问题描述 |
| 3.4 模型建立 |
| 3.4.1 假设条件 |
| 3.4.2 符号含义 |
| 3.4.3 目标函数 |
| 3.4.4 约束条件 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 应急物流选址一路径多目标优化算法 |
| 4.1 多目标优化算法 |
| 4.1.1 多目标优化问题 |
| 4.1.2 多目标优化评价指标 |
| 4.1.3 NSGA-Ⅱ算法 |
| 4.1.4 模拟退火算法 |
| 4.2 NSGASA算法设计 |
| 4.2.1 NSGASA算法流程 |
| 4.2.2 编码 |
| 4.2.3 进化操作 |
| 4.2.4 模拟退火操作 |
| 4.3 算法比较 |
| 4.3.1 数据集 |
| 4.3.2 参数比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于汶川地震数据的案例分析 |
| 5.1 案例背景 |
| 5.2 数据整理 |
| 5.2.1 数据采集 |
| 5.2.2 优先级计算 |
| 5.3 模型求解 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 调查问卷 |
| 附录B 受灾点之间的距离(单位:千米) |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（10）计及不确定性与协同性的微电网项目投资组合优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 论文的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网项目发展与研究现状 |
| 1.2.2 项目投资组合优化问题研究现状 |
| 1.2.3 项目投资组合优化方法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路径 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路径 |
| 1.4 主要研究创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 项目组合管理相关理论 |
| 2.1.1 项目组合管理理论的发展 |
| 2.1.2 项目组合管理理论的内涵及流程 |
| 2.2 项目组合优化相关理论 |
| 2.2.1 项目组合优化的原则 |
| 2.2.2 项目投资组合优化的流程 |
| 2.3 项目评估相关模型及方法探讨 |
| 2.3.1 权重确定方法探讨 |
| 2.3.2 综合评估方法探讨 |
| 2.4 组合优化相关模型及方法探讨 |
| 2.4.1 基于精确算法的组合优化探讨 |
| 2.4.2 基于启发式算法的组合优化探讨 |
| 2.4.3 基于机器学习算法的组合优化探讨 |
| 2.5 不确定性理论探讨 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 计及不确定性的微电网项目战略对应度评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 微电网项目战略对应评估指标体系研究 |
| 3.2.1 能源电力企业战略分析 |
| 3.2.2 战略目标的指标分解 |
| 3.3 微电网项目战略对应度评估研究 |
| 3.3.1 微电网项目不确定性分析 |
| 3.3.2 云模型理论 |
| 3.3.3 云层次分析法 |
| 3.3.4 改进的云PROMETHEE-Ⅱ算法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 项目简介 |
| 3.4.2 指标数据收集及计算 |
| 3.4.3 指标权重计算 |
| 3.4.4 战略对应度评估结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及不确定性和协同性的静态投资组合优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微电网项目静态投资组合优化模型特点分析 |
| 4.2.1 传统微电网项目静态投资组合优化模型 |
| 4.2.2 计及不确定性的微电网项目静态投资组合优化模型 |
| 4.2.3 计及不确定性和协同性的微电网项目静态投资组合优化模型 |
| 4.3 微电网项目间协同性模型构建 |
| 4.3.1 微电网项目协同因素识别 |
| 4.3.2 基于模糊测度和云Choquet积分的微电网项目协同性刻画 |
| 4.4 基于线性化处理和分支定界法的项目静态投资组合优化研究 |
| 4.4.1 线性化处理方法 |
| 4.4.2 分枝定界法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 项目简介 |
| 4.5.2 项目协同度计算 |
| 4.5.3 求解结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及不确定性和协同性的动态投资组合优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微电网项目动态投资组合优化模型构建 |
| 5.2.1 微电网项目动态性问题阐述 |
| 5.2.2 动态投资组合优化模型构建 |
| 5.3 改进差分进化算法研究 |
| 5.3.1 标准差分进化算法 |
| 5.3.2 差分进化算法的改进 |
| 5.3.3 算法性能测试 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 项目简介 |
| 5.4.2 项目协同度计算 |
| 5.4.3 求解结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 计及不确定性和协同性的多阶段动态投资组合优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于实物期权的微电网项目最佳投资时机分析 |
| 6.2.1 实物期权及微电网项目的实物期权特性分析 |
| 6.2.2 微电网项目最佳投资时机确定模型 |
| 6.3 基于多智能体强化学习的多阶段动态投资组合研究 |
| 6.3.1 微电网项目多阶段动态投资问题阐述 |
| 6.3.2 强化学习与Q-学习算法 |
| 6.3.3 多智能体强化学习与纳什Q-学习算法 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 项目简介 |
| 6.4.2 项目投资时机确定 |
| 6.4.3 求解结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、多准则多目标信贷策略的动态规划方法（论文参考文献）
- [1]多电源电力系统多目标优化调度与决策方法研究[D]. 赵亚威. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究[D]. 李宁宁. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]新型电力系统中储能配置优化及综合价值测度研究[D]. 陆昊. 华北电力大学(北京), 2021
- [4]基于供应链的煤炭港口合作模式和调度优化研究[D]. 袁继革. 燕山大学, 2021(01)
- [5]基于多目标决策的信息化集成项目风险管理研究[D]. 张威. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]远海大型维修保障船船型选择及维修设备配置方案优化研究[D]. 赵瑞嘉. 大连海事大学, 2021(04)
- [7]城市规划委员会决策机制研究 ——以G市为例[D]. 张钰. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究[D]. 韦秋霜. 华北电力大学(北京), 2020
- [9]考虑优先级的应急物流选址-路径多目标优化研究[D]. 刘倩宇. 大连海事大学, 2020(01)
- [10]计及不确定性与协同性的微电网项目投资组合优化研究[D]. 许传博. 华北电力大学(北京), 2020(06)