模型概述gydF4y2Ba

核反应堆产生的废物必须被埋起来长期处理。2022世界杯八强谁会赢？这些废料是含有乏核燃料的2022世界杯八强谁会赢？燃料棒组件。从反应堆取出时，这些组件是热的，具有放射性，并逐渐降低。在期gydF4y2BatgydF4y2Ba时，辐射水平由带参数向量的双指数衰减函数给出gydF4y2BaugydF4y2Ba：gydF4y2Ba

$$\mathrm{rgydF4y2Ba}\mathrm{一个gydF4y2Ba}\mathrm{dgydF4y2Ba}\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{一个gydF4y2Ba}\mathrm{tgydF4y2Ba}\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{ogydF4y2Ba}\mathrm{ngydF4y2Ba}＝gydF4y2Ba{\mathrm{ugydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}\mathrm{经验值gydF4y2Ba}（gydF4y2Ba-gydF4y2Ba{\mathrm{ugydF4y2Ba}}_{\mathrm{2gydF4y2Ba}}\mathrm{tgydF4y2Ba}）gydF4y2Ba+gydF4y2Ba{\mathrm{ugydF4y2Ba}}_{\mathrm{3.gydF4y2Ba}}\mathrm{经验值gydF4y2Ba}（gydF4y2Ba-gydF4y2Ba{\mathrm{ugydF4y2Ba}}_{\mathrm{4gydF4y2Ba}}\mathrm{tgydF4y2Ba}）gydF4y2Ba$$．gydF4y2Ba

每个反应堆组件都保存在反应堆建筑的水池中，直到冷却到足以转移到临时存储设施，在那里它再次被放置在水池中。当组件进一步冷却时，可以将其与其他组件封装在一个铜铁罐中，然后埋在处理隧道中。所有的处置隧道都连接到一个中央隧道。gydF4y2Ba

该图说明了核燃料组件从反应堆到最终处置的各个阶段。gydF4y2Ba

问题变量与计划有关，其中每个时间单位代表5年。时间段从1开始。gydF4y2Ba

与模型相关的常数gydF4y2Ba

ZgydF4y2Ba是从反应堆中取出燃料组件的最后一段时间。移除期为gydF4y2Ba1: ZgydF4y2Ba．在[1],gydF4y2BaZgydF4y2Ba= 11。每个周期为5年，因此最后一次拆除燃料组件的周期是第55时刻。gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba是毒气罐被埋的最后一段时间。埋葬时期是gydF4y2Ba1: NgydF4y2Ba．在[1],gydF4y2BaNgydF4y2Ba= 19。每个周期都是5年，所以最后一个可以埋毒气罐的周期是时间95。gydF4y2Ba

Z = 11;N = 19;gydF4y2Ba

一个gydF4y2Ba是第一次处置前最后一次清除的时间段。gydF4y2Ba

bgydF4y2Ba是最后一次清除发生的处置期。gydF4y2Ba

A = 5;B = 6;gydF4y2Ba

RgydF4y2Ba存储程序集的最小周期数。gydF4y2Ba

R = 4;gydF4y2Ba

KgydF4y2Ba是装入一个罐的最大组件数。gydF4y2Ba

K = 4;gydF4y2Ba

TgydF4y2Ba是在一段时间内处理的最小罐数。gydF4y2Ba

T = 50;gydF4y2Ba

UgydF4y2Ba是在一段时间内处理的最大罐数。gydF4y2Ba

U = 500;gydF4y2Ba

问gydF4y2Ba是处置隧道的长度，以米为单位。gydF4y2Ba

Q = 350;gydF4y2Ba

(我)gydF4y2Ba是否一次删除了组件的数量gydF4y2Ba我gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

M = 300 - 60*(-1).^(1: z);gydF4y2Ba奇数为360，偶数为240gydF4y2Ba

(i, j)gydF4y2Ba组件的存储时间是从拆卸开始的吗gydF4y2Ba我gydF4y2Ba时期gydF4y2BajgydF4y2Ba,在那里gydF4y2Bai <= ZgydF4y2Ba而且gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

A = 0 (Z,N);gydF4y2Ba为gydF4y2Bai = 1:ZgydF4y2Ba为gydF4y2BaA(i, j) = j - i;gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba

p (i, j)gydF4y2Ba组件的衰变热功率(以瓦为单位)是否来自移除gydF4y2Ba我gydF4y2Ba时期gydF4y2BajgydF4y2Ba,在那里gydF4y2Bai <= ZgydF4y2Ba而且gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

下列参数符合表A2中的P_{i,j}，每个参数从[1]到1gydF4y2Ba%条目(分数错误<= 1/250)。gydF4y2BaU = [503 0.1346 260 0.0231];myfun = @ (d)轮(u (1) * exp (- u (2) * d) + u (3) * exp (- u (4) * d));PP = myfun(1:N);pij = 0 (Z,N);gydF4y2Ba为gydF4y2Bai = 2:ZgydF4y2Ba为gydF4y2BaJ = 1:i pij(i, J) = 1e3;gydF4y2Ba%假值，因为j >= i不发生。gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba为gydF4y2Bai=1:Z pij(i,i:end) = PP(1:(N-i+1));gydF4y2Ba%所有移除时间的衰减曲线相同gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba

pmaxupgydF4y2Ba一个罐子的平均功率的上限是gydF4y2BapmaxlowgydF4y2Ba是下界。gydF4y2Ba

Pmaxup = 1830;Pmaxlow = 1300;gydF4y2Ba

dDTupgydF4y2Ba处理隧道之间距离的上限是gydF4y2BadDTlowgydF4y2Ba是下界。gydF4y2Ba

dDTup = 50;dDTlow = 25;gydF4y2Ba

dCAupgydF4y2Ba处理隧道中毒气罐之间距离的上限是gydF4y2BadCAlowgydF4y2Ba是下界。gydF4y2Ba

dCAup = 15;dCAlow = 6;gydF4y2Ba

[1]中没有给出与操作相关的成本。本例假设值如下:gydF4y2Ba

Cas = 50;Cis = 60;Csp = 10;Cca = 1200;Cef = 300;Cdt = 3000;Cct = 5000;gydF4y2Ba

问题的优化变量gydF4y2Ba

要为MATLAB®创建问题，请使用基于问题的方法。为大多数量定义连续变量。gydF4y2Ba

该图说明了与程序集的移动相关的变量。gydF4y2Ba

x (i, j)gydF4y2Ba是否一次删除了组件的数量gydF4y2Ba我gydF4y2Ba并及时处理gydF4y2BajgydF4y2Ba，gydF4y2Bai <= ZgydF4y2Ba而且gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

X = optimvar(gydF4y2Ba“x”gydF4y2Ba, Z, N,下界= 0,UpperBound = U * K);gydF4y2Ba

z (i, j)gydF4y2Ba是否一次删除了组件的数量gydF4y2Ba我gydF4y2Ba并在存储时间gydF4y2BajgydF4y2Ba，gydF4y2Bai <= ZgydF4y2Ba而且gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Z = optimvar(gydF4y2Ba“z”gydF4y2Ba, Z, N,下界= 0,UpperBound = U * K * N / 2);gydF4y2Ba

y (j)gydF4y2Ba是否每次处理多少个毒气罐gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Y = optimvar(gydF4y2Ba“y”gydF4y2BaN下界= 0,UpperBound = U);gydF4y2Ba

pmaxgydF4y2Ba是一个气罐的最大平均功率。gydF4y2Ba

Pmax = optimvar(gydF4y2Ba“pmax”gydF4y2Ba下界= pmaxlow UpperBound = pmaxup);gydF4y2Ba

该图说明了与处置隧道有关的数量。gydF4y2Ba

滴滴涕gydF4y2Ba是相邻处理隧道之间的距离。gydF4y2Ba

滴滴涕= optimvar(gydF4y2Ba“dDT”gydF4y2Ba下界= dDTlow UpperBound = dDTup);gydF4y2Ba

dCAgydF4y2Ba是处理隧道中相邻罐之间的距离。稍后，在本例的Problem Constraints部分中，使用函数计算这个距离gydF4y2BaggydF4y2Ba．gydF4y2Ba

这个数字与封装时间有关。gydF4y2Ba

将以下变量指定为整数类型的二进制变量，其下界为0，上界为1。gydF4y2Ba

ej (j)gydF4y2Ba指示在此期间封装设施正在运行gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Ej = optimvar(gydF4y2Ba“ej”gydF4y2BaN =类型gydF4y2Ba“整数”gydF4y2Ba下界= 0,UpperBound = 1);gydF4y2Ba

ejON (j)gydF4y2Ba表示从周期的开始开始封装gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

ejON = optimvar(gydF4y2Ba“ejON”gydF4y2BaN =类型gydF4y2Ba“整数”gydF4y2Ba下界= 0,UpperBound = 1);gydF4y2Ba

ejOFF (j)gydF4y2Ba表示封装在周期开始时结束gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

ejOFF = optimvar(gydF4y2Ba“ejOFF”gydF4y2BaN =类型gydF4y2Ba“整数”gydF4y2Ba下界= 0,UpperBound = 1);gydF4y2Ba

这个数字与程序集可以被处理的时间有关，gydF4y2BaRij = 1gydF4y2Ba．这些时间开始于gydF4y2BaejON = 1gydF4y2Ba在什么时候结束gydF4y2BaSij = 1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

sij (i, j)gydF4y2Ba指示当时删除的程序集gydF4y2Ba我gydF4y2Ba可以不再处置开始的时候gydF4y2BajgydF4y2Ba，gydF4y2Bai <= ZgydF4y2Ba而且gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Sij = optimvar(gydF4y2Ba“sij”gydF4y2Ba、Z N, Type =gydF4y2Ba“整数”gydF4y2Ba下界= 0,UpperBound = 1);gydF4y2Ba

它们(i, j)gydF4y2Ba指示当时删除的程序集gydF4y2Ba我gydF4y2Ba可以及时处理吗gydF4y2BajgydF4y2Ba，gydF4y2Bai <= ZgydF4y2Ba而且gydF4y2Baj <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

Rij = optimvar(gydF4y2Ba“它们”gydF4y2Ba、Z N, Type =gydF4y2Ba“整数”gydF4y2Ba下界= 0,UpperBound = 1);gydF4y2Ba

现在已经定义了所有优化变量和问题参数。gydF4y2Ba

问题的约束gydF4y2Ba

创建一个优化问题来保持目标和约束条件。gydF4y2Ba

Prob =优化问题;gydF4y2Ba

约束数与[1]中的方程匹配。前三个约束与临时存储中的程序集数量有关。gydF4y2Ba

jnot1 = 2:N;prob.Constraints。con10 = z(:，1) - M(:) + x(:，1) == 0;prob.Constraints。cons11 = z (:, jnot1) - z (:, (jnot1 - 1)) + x (:, jnot1) = = 0;prob.Constraints。con12 = z(:，N) == 0;gydF4y2Ba

设置所有程序集只处理一次的约束。gydF4y2Ba

prob.Constraints。con13 = sum(sij,2) == 1;gydF4y2Ba

定义变量gydF4y2Ba它们gydF4y2Ba通过设置以下约束。gydF4y2Ba

con15 = optimconstr(Z,N);con15 (:，1) = rij(:，1) == -sij(:，1) + ejON(1);gydF4y2Ba%公式14gydF4y2Bacon15 (:，jnot1) = rij(:，jnot1) ==gydF4y2Ba.．.gydF4y2Barij (:, jnot1-1)——sij (:, jnot1) + repmat (ejON (jnot1)、Z 1);gydF4y2Ba%方程式15gydF4y2Baprob.Constraints。con15 = con15;gydF4y2Ba

设置约束，即仅在封装设施运行期间发生处理。gydF4y2Ba

con16 = rij <= repmat(ej'， Z, 1);prob.Constraints。con16 = con16;gydF4y2Ba

指定不超过生产能力的约束。gydF4y2Ba

prob.Constraints。con17 = x <= U*K*rij;gydF4y2Ba

下一个约束是强制组件在处理前足够冷却。gydF4y2Ba

prob.Constraints。con18 = x.*(A - R) >= 0;gydF4y2Ba

以下约束与封装功能有关。这些限制强制该设施只能打开和关闭一次，这意味着所有的罐子都被封装在一次运行中，gydF4y2Ba

prob.Constraints。con19 = sum(ejON) == 1;prob.Constraints。con20 = sum(ejOFF) == 1;gydF4y2Ba

定义变量gydF4y2BaejgydF4y2Ba通过设置以下约束。gydF4y2Ba

con21 = optimconstr(N);con21 (1) = ej(1) == ejON(1) - ejOFF(1);gydF4y2Ba%方程式21gydF4y2Bacon21 (jnot1) = ej(jnot1) ==gydF4y2Ba.．.gydF4y2Baej(jnot1 - 1) + ejON(jnot1) - ejOFF(jnot1);gydF4y2Ba%公式22gydF4y2Baprob.Constraints。con21 = con21;gydF4y2Ba

设置限制条件，使罐的数量足以处理，不超过生产能力，并遵守最小的生产约束。gydF4y2Ba

prob.Constraints。con23 = y' >= (1/K)*sum(x,1);prob.Constraints。con24 = y <= U*ej;jnotN = 1:(N-1);prob.Constraints。con25 = y(jnotN) >= T*(ej(jnotN) - ejOFF(jnotN + 1));gydF4y2Ba

对于处置设施，设置允许罐热功率的约束。gydF4y2Ba

prob.Constraints。con26 = sum(pij.*x,1) <= pmax*y';gydF4y2Ba

指定埋罐之间距离的非线性约束。函数是分段线性的，并使用gydF4y2Ba马克斯gydF4y2Ba函数，该函数不支持优化表达式的操作。因此,使用gydF4y2Bafcn2optimexprgydF4y2Ba将约束放入gydF4y2Ba概率gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

g = @(pmax,dDT)max([-2.26911*dDT + 0.00675*pmax + 54.5288，gydF4y2Ba.．.gydF4y2Ba-0.05833*dDT + 0.00596*pmax - 0.727083，gydF4y2Ba.．.gydF4y2Ba-0.14*dDT + 0.17701*pmax - 350.651]);dCA = fcn2optimexpr(@(pmax,dDT)g(pmax,dDT)，pmax,dDT);prob.Constraints。con29a = dCA >= dCAlow;prob.Constraints。con29b = dCA <= dCAup;gydF4y2Ba

成本目标gydF4y2Ba

这个多目标问题的第一个目标是成本，它有七个组成部分。gydF4y2Ba

成本= optimexpr(7,1);gydF4y2Ba

1.组件的存储成本。该成本是单位时间成本乘以每个组件存储的时间长度的总和。gydF4y2Ba

cost(1) = Cas*sum(A.*x，gydF4y2Ba“所有”gydF4y2Ba）;gydF4y2Ba

2.临时储存费用。这个成本是gydF4y2Baj * ejOFF (j)gydF4y2Ba的一个分量gydF4y2BaejOFFgydF4y2Ba这是gydF4y2Ba1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

成本(2)= Cis *马克斯(ejOFF(1) 1、2 * ejOFF(2) 1、3 * ejOFF(3) 1,…,N * ejOFF (N) 1)gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

要简单地表示这个表达式，请表示gydF4y2Bacost(2) = Cis*ugydF4y2Ba求一个新的优化变量gydF4y2BaugydF4y2Ba，以及约束gydF4y2Ba

ucons = u >= ((1:N)'.*ejOFF) - 1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

U = optimvar(gydF4y2Ba“u”gydF4y2Ba,下界= 0);cost(2) = Cis*u;ucons = u >= ((1:N)'.*ejOFF) - 1;probo . constraints .ucons = ucons;gydF4y2Ba

3.组装存储位置的成本。gydF4y2Ba(3)成本gydF4y2Ba可以表示为gydF4y2BaCsp * v1gydF4y2Ba,在那里gydF4y2Bav1gydF4y2Ba是一个新的优化变量，连同约束gydF4y2Ba

v1 >= sum(M)gydF4y2Ba

V1 >= sum_{i=1}^j z(i,j)gydF4y2Ba为每一个gydF4y2Ba1 <= j <= NgydF4y2Ba

v1 >= sum_{i=1}^Z Z (i,j)gydF4y2Ba为每一个gydF4y2Bab <= j <= NgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

创建这些成本和相关限制。gydF4y2Ba

V1 = optimvar(gydF4y2Ba“v1”gydF4y2Ba,下界= 0);cost(3) = Csp*v1;gydF4y2Ba包含下面给出的三个v1约束。gydF4y2Bav1consa = v1 >= sum(M);Bmin1 = 1:(b-1);v1conb = optimconstr(b-1);gydF4y2Ba为gydF4y2BaJ =bmin1 v1conb (J) = sum(z(1:a+ J, J)) <= v1;gydF4y2Ba结束gydF4y2Baell = b:N;v1conc = sum(z(:，ell)，1) <= v1;prob.Constraints。v1consa = v1consa; prob.Constraints.v1consb = v1consb; prob.Constraints.v1consc = v1consc;

4.罐子的成本。这个成本是每个罐子的成本乘以被埋的罐子的总数。gydF4y2Ba

cost(4) = Cca*sum(y);gydF4y2Ba

5.运行封装工具的成本。这个成本是单位时间的成本乘以设施运行的时间长度。gydF4y2Ba

成本(5)= Cef*sum(ej);gydF4y2Ba

6.处理隧道的费用。这是单位长度的成本乘以罐子之间的长度乘以被埋的罐子总数。gydF4y2Ba

cost(6) = Cdt*dCA*sum(y);gydF4y2Ba

7.中央隧道的费用。这个成本是单位长度的成本乘以中心隧道所需的长度。一个处理隧道可以埋的毒气罐的数量就是它的长度gydF4y2Ba问gydF4y2Ba除以罐子之间的距离gydF4y2BadCAgydF4y2Ba．中央隧道的长度与埋在地下的毒气罐的数量成正比gydF4y2Ba总和(y)gydF4y2Ba和成反比gydF4y2BaQ / dCAgydF4y2Ba，且有成本成正比gydF4y2Ba有条件现金转移支付gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

cost(7) = Cct/Q*dDT*dCA*sum(y);gydF4y2Ba

总成本是七个成本组成部分的总和。要改变总成本的比例以匹配其他目标的比例，请对总和取对数。gydF4y2Ba

probe . objective .cost = log(sum(cost));gydF4y2Ba

安全目标gydF4y2Ba

这个问题有两个与安全相关的目标。目标2，命名为gydF4y2Basafety1gydF4y2Ba，尝试最小化所有移除的最大存储时间。目标3，命名为gydF4y2Basafety2gydF4y2Ba，尽量尽早停止处置。使用helper函数定义这两个目标gydF4y2Bamax1gydF4y2Ba而且gydF4y2Bamax2gydF4y2Ba，出现在gydF4y2Ba脚本结束gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

prob.Objective。safety1＝fcn2optimexpr（@max1,A,sij);最小化最大存储时间，目标(2)在[1]gydF4y2Baprob.Objective。safety2＝fcn2optimexpr（@max2,ejOFF);尽早停止处置，目标(5)在[1]gydF4y2Ba

设置选项gydF4y2Ba

随着求解器的进行，设置帕累托图的选项。因为这个问题有超过900个变量，所以将选项设置为使用500的总体大小，这比默认值更大。同样，因为问题包含二进制变量，所以使用gydF4y2BamutationgaussiangydF4y2Ba变异函数。这个突变函数比默认函数工作得更好gydF4y2BamutationpowergydF4y2Ba对于二进制变量。gydF4y2Ba

Opts = optimoptions(gydF4y2Ba“gamultiobj”gydF4y2BaPlotFcn =gydF4y2Ba“gaplotpareto”gydF4y2BaPopulationSize = 5 e2,gydF4y2Ba.．.gydF4y2BaMutationFcn = @mutationgaussian);gydF4y2Ba

运行问题gydF4y2Ba

问题的公式是完整的，并且为这个多目标问题设置了选项。算一下问题。gydF4y2Ba

rnggydF4y2Ba默认的gydF4y2Ba%用于再现性gydF4y2Ba[sol,fval,exitflag,output] = solve(prob,Options=opts);gydF4y2Ba

使用gamultiobj解决问题。优化终止:Pareto解扩散的平均变化小于options.FunctionTolerance。gydF4y2Ba

包含(gydF4y2Ba“成本”gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba“安全第一”gydF4y2Ba) zlabel (gydF4y2Ba“安全2”gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

帕累托图显示了成本和安全1之间的明确权衡。真实的成本是所示数量的指数，所以权衡比所示的更严重。gydF4y2Ba

检查解决方案gydF4y2Ba

gamultiobjgydF4y2Ba在不同适应度函数值下找到若干可行解。要找到与解决方案相关的控制变量，请使用数据提示。gydF4y2Ba

激活数据提示后，单击左上角的解决方案。gydF4y2Ba

所选点的索引为1。与这一点相关的变量都在gydF4y2Ba索尔(1)gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

检查gydF4y2BaxgydF4y2Ba与此解决方案相关的变量。回想一下,gydF4y2Bax (i, j)gydF4y2Ba是否及时移除gydF4y2Ba我gydF4y2Ba及时处理gydF4y2BajgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

disp (sol(1)方式)gydF4y2Ba

列1到12 0 0 0 0 -0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.0000 -0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.0000 0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0列13到19 0 0 0 0 228.4792 131.5208 240.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 240.0000 360.0000 360.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 240.0000 354.09775.9023 0000 0 228.2471 11.7529 0 -0.0000 0000 360.0000 00 0.0000 00 240.0000 0000 0 360.0000 00gydF4y2Ba

显然,gydF4y2BaxgydF4y2Ba调度不限于整数值。的和gydF4y2BaxgydF4y2Ba与清除数量相比，计划处理gydF4y2BaM (:)gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

disp([总和(sol(1)方式,2),M (:)))gydF4y2Ba

360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 360.0000gydF4y2Ba

的gydF4y2BaxgydF4y2Ba计划帐户的所有删除。gydF4y2Ba

封装设备运行的时间是什么时候?gydF4y2Ba

disp (sol (1) .ej”)gydF4y2Ba

1 ~ 12列0000 0000 00 13 ~ 19列0000 00 1.0000 1.0000 0gydF4y2Ba

封装运行于时间17和18。gydF4y2Ba

处理隧道之间的距离是多少?gydF4y2Ba

disp (sol (1) .dDT)gydF4y2Ba

33.1986gydF4y2Ba

它的下界25和上界50之间的距离大约是一半。gydF4y2Ba

这个计划的美元成本是多少?为了找出答案，计算一下gydF4y2Baexp (sol (1) .cost)gydF4y2Ba,因为gydF4y2Ba索尔(1).costgydF4y2Ba是总处置成本的对数。gydF4y2Ba

disp (exp (sol (1) .cost))gydF4y2Ba

2.0943 e + 07gydF4y2Ba

耗资约2100万美元。gydF4y2Ba

检查目标2中帕累托集中值最小的点。gydF4y2Ba

这个操作点的货币成本要高得多。gydF4y2Ba

disp (exp (sol (5) .cost))gydF4y2Ba

1.2735 e + 08年gydF4y2Ba

货币成本约为1.27亿美元，是之前价值的五倍多。但收获是，目标2是11，而不是16，这对应于25年前的垃圾掩埋。越早埋葬越安全。gydF4y2Ba

查看gydF4y2BaxgydF4y2Ba对于这个解。gydF4y2Ba

disp (sol(5)方式)gydF4y2Ba

360.0000列1到12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0000 - 240.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0000 - -0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.0000 360.0000 0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 227.2852 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 240.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0000 0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0列13到19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 67.2852 132.7148 172.7148 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 360.0000 0000 210.2641 0 29.7359 0000 0000 000 360.0000 0000 240.0000 0000 360.0000 0000 0gydF4y2Ba

的和gydF4y2BaxgydF4y2Ba与清除数量相比，计划处理gydF4y2BaM (:)gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

disp([总和(索尔(5)方式,2),M (:)))gydF4y2Ba

360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 360.0000 240.0000 240.0000 240.0000 360.0000 360.0000 360.0000gydF4y2Ba

同样，该计划考虑了所有的移除。gydF4y2Ba

封装设备运行的时间是什么时候?gydF4y2Ba

disp (sol (5) .ej”)gydF4y2Ba

第1至12列00 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000第13至19列1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0gydF4y2Ba

封装运行时间从3到18。gydF4y2Ba

本方案处理隧道之间的距离是多少?gydF4y2Ba

disp (sol (5) .dDT)gydF4y2Ba

50gydF4y2Ba

这一次，处理隧道之间的距离尽可能大，50米。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

这个例子展示了一个非线性，多目标，混合整数优化问题的公式使用基于问题的方法。帕累托图中的数据提示使您能够分析解决方案。而不是指定gydF4y2BagaplotparetogydF4y2Ba绘图功能，可以使用gydF4y2BaparetoplotgydF4y2Ba函数从解中获得类似的图形。gydF4y2Ba

参考文献gydF4y2Ba

[1]蒙托宁，奥蒂，蒂莫·兰塔，马尔科·M. Mäkelä。gydF4y2Ba基于交互式多目标优化的乏燃料处理进度规划。gydF4y2Ba算法，2019年第12期，第12卷。可以在gydF4y2Bahttps://www.mdpi.com/1999-4893/12/12/252gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

辅助函数gydF4y2Ba

此代码创建gydF4y2Bamax1gydF4y2Bahelper函数。gydF4y2Ba

函数gydF4y2Bav = max1(A,sij) v = round(max(max(A。*sij - 1)));gydF4y2Ba% "round"确保整数值gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba

此代码创建gydF4y2Bamax2gydF4y2Bahelper函数。gydF4y2Ba

函数gydF4y2Bav = max2 (ejOFF) v =圆(max ((ejOFF ')。*(1:长度(ejOFF)) - 1));gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba