基于MOSCEM-UA的水文模型多目标参数优化研究

水文模型校准经验表明,单一目标函数不足以准确预报观测数据的所有特征。为解决这一问题定义多个目标函数用于度量系统模拟的不同方面,并根据多标准优化确定pareto非支配最优解。提出高效的MOSCEM-UA算法能够解决水文模型的多目标优化问题,MOSCEM是对SCE-UA全局优化算法的一种改进,它使用pareto非劣解概念而不是直接对单目标函数评估,pareto解集将最初的点群发展为一组解决源方案的稳定分布。通过对流域场次洪水的模拟,进行单目标与多目标模拟方案对比,从而选出较优的多目标优化的模型参数。结果表明,采用多目标最优非劣解准则选取最优解使筛选结果更具准确性和可靠性,为水文模型参数优化率定提供了较为综合的方法。

基于小生境遗传算法的多目标药物提取条件优化分析应用

目的研究小生境遗传算法在均匀试验设计多目标药物提取条件优化中的应用。方法对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素的子目标模型,采用遗传算法分别对其进行单目标优化,NPGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化可以得到各目标最大时的最优提取条件,NPGA进行三目标优化时,对各子目标进行了折衷处理使各子目标尽可能获得最大的解,在主要目标上达到了单目标最大函数值的76%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 NPGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。

向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究

目的研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件。利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36%、总皂苷含量25.79%。结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。

基于NSGA2算法的ZPW2000A轨道电路维修策略优化研究

针对ZPW2000A轨道电路传统维修的低可靠性和高维修费用问题,提出ZPW2000A维修策略多目标优化模型,对其维修策略进行优化。该模型采用求不交化最小路集方法求ZPW2000A的可靠度;考虑维修活动对系统可靠性和维修费用的影响,推导出ZPW2000A系统可靠度和维修费用表达式。将系统的可靠性和维修费用作为优化目标,采用非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化计算,为决策者提供多种选择,并与传统方法进行对比,验证了该方法的有效性。

孟德尔多目标简单遗传算法在药物提取条件优化中的应用

目的研究孟德尔多目标简单遗传算法(MMOSGA)在均匀试验设计的药物提取条件优化中的应用。方法对微波辅助萃取刺五加试验数据建立以浸膏得率、异秦皮啶含量、总皂苷含量为子目标的回归模型;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008进行遗传算法寻优,分别采用单目标遗传算法和MMOSGA对其进行单目标优化和三目标优化,并比较优化结果。结果单目标遗传算法优化得到各子目标最大时的最优提取条件,MMOSGA进行三目标优化时,在主要目标上达到了单目标最大函数值的71%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 MMOSGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。

求解多目标社区发现问题的离散化随机漂移粒子群优化算法

针对求解复杂网络的多目标社区发现问题,提出了一种离散化随机漂移粒子群优化(DRDPSO)算法。首先,通过对社区进行随机化编码操作和针对随机漂移算法的离散化操作,来改善局部网络结构并逐渐增强全局模块度值;其次,根据核K均值(KKM)和比例割(RC)两个目标函数来控制网络中的社区规模、缓解模块度分辨率限制;最后,根据多目标求解策略逐步更新Pareto非劣解集,从Pareto非劣解集选取满足需求的目标社区结构。为了验证所提算法的有效性,将DRDPSO算法与其他社区发现算法在三种具有10个不同参数设置的生成网络及三种真实网络上进行对比实验,并采用两个最佳社区评价指标对各算法获得的社区发现结果进行对比分析。实验结果表明,使用DRDPSO算法求解复杂网络的多目标社区发现问题时,获得的社区发现评价指标(归一化互信息和模块度)最高的概率达到95%以上。可见DRDPSO算法在真实网络进行应用能进一步地提高网络社区划分的精确度和鲁棒性。

基于改进非劣分类遗传算法的多目标药物制备工艺优化分析

目的研究改进非劣分类遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对葛根素亚微乳制备工艺的优化效果,并与多目标遗传算法(multiple objective genetic algorithm,MOGA)以及原文采用的效应面法的优化效果进行比较。方法利用制备葛根素亚微乳中心试验的数据,采用改进非劣分类遗传算法寻找平均粒径和跨距均最小、而包封率最大的工艺条件。结果采用NSGA-Ⅱ随机搜索30次,得到平均粒径为(220.173±18.153)nm;跨距的平均水平为(0.623±0.137)μm;包封率的平均水平为(83.873±2.176)%,与MOGA搜索结果的平均水平相比,NSGA-Ⅱ搜索精度更高,变异度更小。当乳化时间、搅拌转速、超声时间分别为12.97min、1613r·min-1、31.15min时,对应的目标值平均粒径、跨距、包封率分别为229.70nm、0.54μm、85.92%,优化效果满意,比MOGA及原文采用的效应面法找到的最优方案更理想。结论在确保多个目标值都达到最优的前提下,NSGA-Ⅱ搜索得到的Pareto非劣解是合理的,达到了较满意的效果,为试验设计最优条件的选择提供了合理的方法。同时研究人员可根据实际情况,从Pareto非劣解集中确定可行、合理且最优的工艺优化方案。

三目标优化:一种计算Pareto非劣解相对于各优化目标偏向度及其进一步分析的方法

考虑到理性决策者通常以获得高性价比结果为最佳选择,本文基于求解三目标优化问题得到的Pareto非劣解进一步分析.以"性价比"概念为基础,建立了Pareto前沿各点排序的基本规则,定义了相邻点概念,并明确了相邻点选择的方法.根据Pareto前沿各点与其相邻点的分布特点,计算得到了Pareto前沿各点的变化率;设计了灵敏比概念,得到了各Pareto非劣解相对各优化目标的偏向程度.本文的创新性贡献有3点:①利用三目标Pareto前沿灵敏比形成的新支配关系,进一步得到了比Pareto非劣解集范围更小的子集;②首次量化出三目标优化问题的Pareto非劣解相对于各优化目标的偏向度;③给出了各Pareto非劣解偏向于各优化目标的不平衡度,得到了不平衡度最小的解.最后,通过具体算例演示了上述计算过程,并与多种常用方法的计算结果进行了对比分析,验证了文中所述方法的可行性和有效性.本文研究成果对于进一步认识Pareto非劣解所具有的重要特性,深化三目标优化问题的求解是一次重要的理论推进.

多目标遗传算法优化五味子提取工艺的研究

目的研究多目标遗传算法(MOGA)在微波萃取五味子提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对五味子提取工艺均匀设计实验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲和总木脂素的子目标模型,采用多目标遗传算法对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果。利用Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为微波功率270 W、乙醇体积分数为87%、萃取时间为7 min、乙醇用量为1∶4.5、饮片粉碎度为70目;此条件下的搜索结果浸膏得率为21.40%、五味子醇甲4.72%、五味子总木脂素10.84%。结论多目标遗传算法搜索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为五味子的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。

非支配排序遗传算法多目标优化金莲花水提工艺的研究

目的:采用非支配排序遗传算法多目标优化金莲花水提工艺最优提取条件,并对其效果进行评价。方法:利用英国Glasgow大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5完成遗传算法寻优;SPSS13.0软件进行统计分析。结果:经过非支配排序遗传算法(NSGA)多目标优化后,金莲花水提的岀膏率、总黄酮含量平均水平能达到42.38%和6.84%,金莲花水提取工艺的最优提取条件为加水13倍量、浸泡0.84 h、煎煮3次、每次煎煮1.87 h,并且验证试验达到了较好的效果。结论:在保证多个目标都最优的前提下,NSGA搜索的帕累托非劣解比较理想,提供了可供研究者选择的Pareto非劣解方案,为试验设计最优条件选择提供了合理的方法。

小生境遗传算法多目标优化金莲花的醇提工艺

目的:采用小生境遗传算法两目标优化金莲花的醇提工艺。方法:以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、乙醇用量为考察因素,以出膏率和总黄酮含量为评价指标,采用正交试验并结合小生境遗传算法两目标优选金莲花的醇提工艺。结果:最优的醇提工艺为乙醇体积分数为70.47%,提取时间为1.2 h,提取次数为3次,乙醇用量为生药量的11.46倍。在此条件下,金莲花醇提的出膏率、总黄酮质量分数分别为39.86%和11.49%。结论:所选工艺合理、可行,可用于金莲花的提取,表明小生境遗传算法可用于选择药材的提取条件。

向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺

目的:研究向量评估遗传算法(VEGA)优化聚乳酸载药微球的制备工艺,寻求同时使药物包封率最大及产物平均粒径最小的两目标最佳工艺体系。方法:对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化,影响因素有内水相体积(x1)、二氯甲烷(DCM)的质量浓度(x2)、聚乙烯醇(PVA)的质量浓度(x3)、搅拌速度(x4)及氯化钠的质量分数(x5),通过搜索最优制备工艺,比较VEGA搜索载药微球最优处方结果;利用Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱Beta 5008完成遗传算法寻优,利用SPSS 17.0软件进行统计分析;并对其处方优化效果进行评价。结果:VEGA进行两目标优化后,最佳工艺中影响因素有x2、x4、x5,分别为86.68 mg/ml、1 499.48 r/min、0.04%,x1和x3因素影响不显著;目标值药物包封率最大达到95.99%,平均粒径最小达到20.80μm。结论:VEGA搜索的Pareto非劣解是合理的,确定的最优提取工艺的效果较好,均高于均匀设计中的试验方案。

考虑特高压直流馈入的受端输电网架优化方法

特高压直流输电线路的馈入使得受端输电网络的安全经济运行受到影响,为此该文提出了一种考虑特高压直流输电线路馈入的受端输电网架优化方法,在保障经济性的同时有效提高受端网络的安全稳定性。首先进行多场景构建以模拟负荷的时序波动特性,并对复杂场景进行缩减,获得典型运行场景集。在此基础上,建立受端输电网架双层多目标优化模型,模型外层以安全稳定性、经济性及环保性作为优化目标,模型内层以系统运行成本为目标进行最优潮流计算。利用NSGA-Ⅱ算法求解模型,形成Pareto非劣解集,并通过综合决策方法选取最优决策方案。最后结合算例验证了所提方法的有效性。