基于非支配排序的机场特种车辆调度

在机场过站期间,航空器需要依靠特种车辆来提供多项地面保障服务,包括燃油加注、配餐、装卸行李货物、清洁和拖车牵引等。这些服务由相应的特种车辆完成,特种车辆的调度对于提高地面保障服务水平和资源利用率至关重要。目前机场普遍采用基于人工的单车单航班服务的特种车辆调度方式,这种方式成本高、效率低,是导致航班延误的重要因素之一。为解决机场地面拖车保障服务调度的问题,根据拖车服务运行特点,建立拖车行驶总路程和航班延误最小化的车辆路径问题模型。与传统固定算法不同,为适应拖车调度的问题,采用了基于启发式算法的非支配排序思想对模型求解。通过国内首都机场的实际航班数据进行验证,研究结果显示,该算法较实际运行情况下延误数量减少了27%,有效地降低了航班延误率。

基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化含清洁能源的微电网调度

含有清洁能源的微网电力资源网内分配需要协调优化经济成本与低碳节能,而现有的多目标蜣螂优化算法寻优能力不足。针对这一问题,提出一种基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化的微电网调度方法NSIDBO。1)构建含风光柴燃蓄的微电网系统及各单元自身约束模型,建立基于经济与环保的多目标代价函数;2)设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,增大映射分布范围,提高初始化种群多样性;3)引入新型非支配排序,找到最优pareto前沿;4)设计一种翻滚跟踪优化策略,以动态步长更新“滚球者”,增加DBO的全局勘探能力和寻优精度;5)设计一种自适应种群内部划分机制,更新“滚球”和“偷窃蜣螂”的比重,进一步提升了算法收敛性。选取IEEE-RTS提供的典型日24小时负荷数据进行仿真实验,结果表明,所提NSIDBO算法优化含清洁能源微电网调度规划得到的解,比5种对比算法的综合性能更优,可以实现微电网的安全与稳定控制。

基于非支配排序遗传算法的页岩气压裂工艺参数优化研究

为了提高页岩气开采效率和经济性,提出基于非支配排序遗传算法的页岩气压裂工艺参数优化研究。综合考量压裂液注入体积流量、支撑剂用量、压裂段长度及其他相关参数,设计多目标函数。在此基础上,设定涵盖地质条件、工艺参数及经济效益的详尽约束条件。通过非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合独特的实数编码方案,对复杂工艺参数组合进行精确表征与优化,最终输出一系列帕累托最优解,实现页岩气压裂工艺参数的自动优化。实验结果表明,该研究方法能够自动找到最优的工艺参数组合,显著提升页岩气的开采效率并降低开采成本,增强整体经济性。

基于非支配排序遗传算法-Ⅱ的静态换相开关优化配置方法

为应对低压配电网中光伏系统带来的电压三相不平衡问题,本文提出了一种基于非支配排序遗传算法-II的静态换相开关优化配置方法。通过考虑静态换相开关的最佳部署位置,采用NSGA-II算法优化静态换相开关的数量和位置,从而实现成本效益最大化。并在IEEE 123节点测试馈线上进行了仿真实验,以验证方法的有效性。仿真结果表明,该方法在IEEE 123节点测试馈线中能够显著减少电压不平衡和网络损耗。在不同渗透水平下,沿馈线的最大电压不平衡度分别降低了80%和60%,总能量损失减少了(69.2~75.7)kWh。本文提出的方法在提高配电系统运行效率和稳定性方面展现了良好的应用前景,为智能电网和可再生能源的可持续发展提供了有力支持。

基于改进非支配排序遗传算法的智能变电站状态检测方法

为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪与降维处理;引进遗传算法,通过在知识领域与多个目标之间的迭代,找到最优平衡点,筛选出最有效的特征组合,实现对变电站中电力设备运行数据的知识集合生成与特征提取;引进深度迁移学习,构建并训练自组织映射(SOM)网络,此网络含多个神经元节点,自适应聚类输入特征,实现智能变电站设备的在线管理与异常检测。对比试验结果表明:该方法可以精准识别智能变电站在运行中的电力设备异常状态,可通过此种方式实现对变电站的智能管理。

基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度

采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。

基于非支配排序遗传算法的无约束多目标优化配煤模型

分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为该模型的寻优算法,并结合配煤问题的特点对原算法进行适当改进和调整,对某电厂的实际配煤问题进行求解,得到分布较好的Pareto最优解集,这些解为电厂配煤人员在多个相互关联的目标之间进行决策时提供了多样的选择,具有很好的指导作用和应用价值。

基于改进非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度

采用多目标进化算法研究柔性作业车间调度问题,目标是最小化最大完工时间、机器总负荷和最大机器负荷3个性能指标。针对NSGA-Ⅱ识别非支配个体较慢和个体比较次数较多的不足,设计一种基于预排序的快速非支配排序算法,快速识别非支配个体并淘汰被支配个体,提高非支配解集的构造效率;结合柔性作业车间调度问题的特点和进化算法的性能,引入云模型进化策略,提出一种基于非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度算法。运用云模型揭示模糊性和随机性的优良特性维护进化种群,提高非支配解分布的广度和均匀度。利用多指标加权灰靶决策模型选择最满意调度方案。使用基准实例进行测试并比较测试结果,验证了算法的可行性和有效性;利用提出算法确定了生产实际的最满意调度方案。

基于非支配排序差异演化的应急资源多目标分配算法

应急资源分配(Emergency resource allocation,ERA)是灾害应急管理中的核心环节,主要研究如何高效合理地把各储备点的应急救援物资分配给各发放点.然而,在大规模突发灾害发生后,每个发放点极可能会同时向多个储备点请求多种救援物资,从而带来潜在的应急资源冲突.为此,本文首先构建了考虑应急资源冲突消解的多储备点、多发放点、多种救援物资的应急资源多目标优化模型,并提出了一种基于非支配排序差异演化和编码修正机制的应急资源多目标分配算法.对比实验结果表明,该算法在大规模样本下能够从全局角度同时给出多个发放点的应急资源分配方案,有效实现多个储备点同时为多个发放点协同配备应急资源,而且不会产生任何应急资源冲突,为解决应急资源受限情况下的大规模应急资源分配问题提供了一个有益的尝试.

复杂制造环境下的改进非支配排序遗传算法

针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题的缺点,提出改进的非支配排序遗传算法,采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善了算法的收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善了算法的搜索性能。将该算法应用于某机械公司的人机双资源多目标柔性车间模糊调度,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

基于并行非支配排序遗传算法的限流措施多目标优化

分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改进非支配排序遗传算法,结合基于限流效果灵敏度的支路筛选策略,应用于Pareto最优限流措施的求解。为提升优化速度,在MATLAB计算平台上对改进非支配排序遗传算法进行了主从并行改造。最后,结合改进的新英格兰10机39节点系统优化结果,验证了所提出的多目标优化方法有效、可行。

基于非支配排序差分进化算法的多目标电网规划

在多目标电网规划问题中,综合考虑经济性、安全可靠性和环境影响等因素后,提出了非支配排序差分进化算法。以电网投资、运行维护费用、网损费用、线路走廊面积最小为目标建立了多目标电网规划模型。非支配排序差分进化算法将Pareto非支配排序法与差分进化算法相结合,采用动态调整策略调整差分进化算法控制参数,改进了个体拥挤比较机制,提高了算法的全局搜索能力和种群多样性,并基于模糊集理论选取最优折衷解。Garver-6节点和Garver-18节点系统算例结果表明,该算法可以有效生成分布均匀的Pareto最优解集,在求解多目标电网规划问题中具有可行性和优越性。

基于改进的非支配排序遗传算法的模块化产品多目标配置优化研究

在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化。由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来满足不同客户对产品性能、成本及出货期的要求,解决了客户需求侧重点对产品设计结果的适应性处理。最后,结合项目实施,给出该方法在机床制造业中的典型应用实例,验证了文中提出方法的有效性和适应性。

基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法

在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷模型。其次,基于历史数据使用Elman神经网络对调相日的台区内各用户日电量和出口三相电流进行预测。然后,基于预测数据综合考虑以线损最低和调相次数最少为目标函数,建立配电台区多目标相序优化数学模型,使用NSGA2对该模型进行求解,得到优化后各负荷接入相序。最后,通过对比安徽电网某配电台区调相前后的理论线损,验证本文所提方法的有效性。

基于快速非支配排序遗传算法的船舶电力系统多目标故障重构

为避免已有船舶电力系统故障重构方法中将多目标优化问题通过加权转化为单目标优化问题进行求解而产生的问题,以失电负荷最少、开关操作代价最小为目标函数,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法实现故障重构多目标、多约束问题求解,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,得到的最优重构方案集具有稳定性和多样性。得到故障重构方案集后,对系统运行的安全性、可靠性、高效运行性等指标进行归一化处理,得到综合辅助评价函数作为各故障重构方案辅助评价指标。算例测试结果表明,该方法能避免单目标优化算法对权值的过分依赖等缺点,能够兼顾多个指标,得出的最优故障重构方案更加符合实际。

基于非支配排序遗传算法的塔机有限元模型修正

为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立了满足工程精度要求的可靠的有限元模型.给出了某型塔机有限元模型修正的工程算例,将修正后的计算结果与实测数据相比较,说明了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法对于有限元模型修正具有理想的效果,修正后的有限元模型能准确反映结构力学特性.

带精英策略的快速非支配排序遗传算法在多目标无功优化中的应用

带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是一种新型的多目标遗传算法,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。本文分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,提出将NSGA-Ⅱ应用于多目标无功优化,该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可根据系统的实际要求选择最终的满意解,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效的工具。算例结果表明NSGA-Ⅱ算法具有良好的优化效果,是一种求解多目标无功优化问题的新思路。

基于RQGA和非支配排序的多目标混沌量子遗传算法

为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,借鉴实数编码遗传算法和多目标优化理论,构建一种多目标混沌量子遗传算法。在分析量子位概率的混沌特性、量子态干涉特性和量子位实数编码的基础上,采用量子位概率交叉和混沌变异的方式进化种群,以提高寻优能力和收敛速度,利用非支配排序、精英保留和分层聚类等多目标优化策略保持种群多样性的同时,保证进化向Pareto全局最优解集方向进行。通过混合算法性能对比测试验证了多算法集成的有效性,并分析关键参数对算法性能的影响。电力系统多目标无功优化的仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。

一种改进的非支配排序遗传算法INSGA

为克服非支配排序遗传算法 (NSGA)存在的计算复杂度高 ,未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等缺点 ,介绍一种改进的算法INSGA ,克服了上述缺点 ,并通过实验验证 。

多工序车削的自适应搜索非支配排序遗传算法

在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA)。多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择。