多目标函数优化的元胞蚂蚁算法

提出一种求解多目标函数优化的元胞蚂蚁算法.该方法将元胞自动机演化规则引入蚂蚁算法,给出了在连续空间多目标函数优化的算法描述,定义了与蚂蚁信息素释放有关的元胞演化规则及蚂蚁邻域的转移概率,并实现了算法的具体步骤.在Matlab环境下,采用该算法对一些典型的测试函数进行求解和验证.实验结果表明,该方法具有向真实的Pareto前沿逼近的效果,是一种求解多目标优化的有效方法.

基于人工免疫算法的多目标函数优化

提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。最后, 算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化, 优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面, 并且把算法与某些混合遗传算法进行了对比实验, 表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。

引入灰色关联分析的多目标函数优化解法在振动筛参数优化建模中的应用

在对振动筛进行运动学和动力学分析的基础上建立参数优化模型。首次提出了在多目标优化算法中引入灰色关联分析优化算法 ,阐述了算法的可行性和主要步骤 ,并将其应用到振动筛参数优化模型。应用结果表明 ,该方法计算简单。

多目标函数优化法及其在飞机鲁棒控制系统设计中的应用

本文提出了一种新的适用于控制系统设计的多目标函数优化法,其特点是:将所有目标函数根据控制系统的设计要求进行数学处理,从而将多目标函数优化问题转化为无约束的单目标函数优化问题,然后再将该函数一次优化得到设计参数的值。这一方法能有效地用于鲁棒控制系统的设计,使闭环系统对对象参数的大范围变化具有鲁棒性。本文用这一方法,以C^(?)规范为准则,对某型歼击机的纵向控制增稳系统进行了设计,得到了性能优良、鲁棒性强的飞机控制系统。

基于多目标函数的工业机器人平衡系统优化

针对工业机器人弹簧平衡缸的参数变化对工业机器人的不平衡力矩的影响,对其参数进行了相关的实验与测试。为提高工业机器人的工作性能与效率,对平衡缸参数造成的不平衡力矩的影响进行了分析及优化。在工业机器人重力参数和结构参数研究与测试的基础上,推导出工业机器人的不平衡力矩,得出各个参数对不平衡力矩的影响,以及机器人的运动学、动力学特性。构造参数相应的的约束条件和目标函数的非线性约束条件,结合多目标函数优化模型并对工程实例进行优化。最后,对优化前与优化后的结果进行了对比分析,得到了相应的优化效果。实验结果表明:优化结果满足实验要求;优化后,不平衡力矩的最大值降低,机器人运动更加稳定;优化系统具有有效性和实用性。

基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议。该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化。NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15.3%,网络能量利用率提升了9.7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性。

基于多目标优化的改进蚁群路径规划算法

针对传统蚁群算法在二维栅格地图中规划路径时存在的能耗高和收敛速度慢的问题,提出基于多目标优化的改进蚁群路径规划算法:建立路径长度与转弯次数的多目标函数,减少移动机器人的能耗;在启发函数中添加目标影响因子以增强目标点的引导作用;采用自适应调整信息素和启发函数的影响权重系数的方法改进状态转移概率计算公式,以降低算法陷入局部最优解的概率;在信息素更新规则中,动态调整信息素挥发因子,以提高算法收敛速度。在多种栅格地图下的试验结果表明,该改进算法能够有效减少机器人规划路径的转弯次数,提高机器人的行进效率。

基于MBC工具箱的汽车内板件成形多目标优化

为了研究成形工艺参数对板料成形回弹量和板料厚度的影响,以某汽车内板件为对象,基于MATLAB软件中MBC(Model-Based Calibration)工具箱建立了参数(摩擦系数、压边力、成形阻力系数和板料尺寸)与目标函数(回弹量和板料厚度)之间的数学模型,借助于MBC工具箱中的CAGE优化模块对目标函数进行优化,得到最佳参数组合,即摩擦系数0.125、压边力350kN、板料尺寸250mm×360mm,拉延筋阻力系数分别为20%、10%、6%和35%.同时,通过有限元模拟和实际生产实践,验证了所提出方法的可行性.

基于PSO-SCE的下肢外骨骼机器人步态多目标优化

针对一些传统下肢外骨骼机器人步态优化算法中的寻优精度低和收敛速度慢等问题,提出一种下肢外骨骼机器人步态优化算法,该算法采用粒子洗牌策略和复合形信息互通技术,保留了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与复合形交叉进化(Shuffled Complex Evolution,SCE)算法的优点,通过建立以机器人步态零力矩点(Zero Moment Point,ZMP)稳定裕度和每步驱动能耗为参数的多目标优化函数进行寻优,并在SolidWorks、ADAMS和MATLAB软件中进行联合对比测试,仿真表明:与PSO算法和SCE算法相比,采用PSO-SCE算法得到的机器人步态ZMP稳定裕度增大,驱动能耗平均值分别减小了18.4%和13.5%,机器人能够以较小的能量消耗实现稳定平滑行走。

风光柴蓄微电网多目标日前优化调度研究

针对孤岛微电网的优化调度问题进行研究,在考虑一般负荷作为可平移负荷,柴油机的治污成本和蓄电池放电循环损耗成本的基础上,采用以运行成本最低和负荷满意度最大为目标函数。通过对风电机组、光伏发电和微电网内重要负荷及一般负荷的日前预测,在满足系统供需平衡的前提下,记及蓄电池充放电功率及SOC范围、风电和光伏最大发电功率、柴油机最大最小发电功率等约束条件。采用混合整数线性优化方法对多目标日前优化调度模型进行求解。仿真结果表明采用该日前优化调度方法,可最小化蓄电池的使用量并充分发挥可再生能源的作用。

基于神经网络的多目标数据压缩方法的研究

根据多目标函数优化的理论 ,提出了多目标优化神经网络的理论模型 ,研究了一种基于神经网络的多目标数据压缩方法 .该方法根据数据特征的变化 ,自动调整神经网络的结构参数 (联接权和偏置值 ) ,以获得在较小的信息损失代价下的尽可能大的数据压缩量 .该方法具有自适应能力强、并行处理。

交直流并联系统的有功功率优化分配

现有的高压输电线路,多采用电压等级高的交流电传输,随着柔性直流输电技术的不断发展,电网将呈现交直流混合的格局,使得电网的潮流分布更趋复杂性。目前的电力调度部门,关于交直流并列运行的有功功率指令值的确定没有具体方法。因此,提出了一种多目标优化算法,计及多个约束条件,建立目标函数。运用运筹学的方法,使用LINGO软件对该数学模型进行求解,得出交直流线路上的有功功率分配值。通过上海南汇示范工程作为算例验证此方法的可行性,与其他的算法相比,该方法简洁快速;提出的多目标优化方法既能降低电网的损耗又能保证系统安全可靠运行。

用于磁屏蔽室屏蔽叠层优化的CSA-NSGAII算法

为提高多层磁屏蔽室的屏蔽性能,进一步降低磁屏蔽室的建造成本,本文将磁屏蔽叠层结构优化视为多目标函数优化问题,在可行的建造成本与建造质量构成的约束下,提出一种分段交叉策略与自适应变异算子改进NSGAII算法(CSA-NSGAII),对屏蔽叠层结构参数进行优化。CSA-NSGAII算法解决了NSGAII算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力差和容易陷入局部最优等问题,从而能够获得屏蔽室最优叠层结构。与NSGAII算法、NSGAII-SDR、g-NSGAII和MOEA/D算法相比,CSA-NSGAII的GD、IGD与Spacing等指标均有显著提升,说明本文提出的CSA-NSGAII算法收敛性能更好,种群分布更均匀。实验结果表明:经优化后的叠层结构在屏蔽性能不变的情况下平均能够节省约14%的建造成本,并在干扰幅值为32000 nT,频率为1 Hz的亥姆霍兹线圈中,实现约70 dB的屏蔽性能。

精密平台抗冲击控制优化分析

针对精密平台的稳定问题,采用三自由度的平台简化模型,并利用磁流变阻尼器(MRD)对平台结构进行了智能振动控制。针对精密平台的高性能要求,在等效方差率的基础上提出了相应的目标函数,采用MATLAB编程和遗传算法对在冲击激励下的精密平台进行优化数值分析。优化效果表明:在冲击激励下,基于等效方差率指标是可行的;其效果明显优于方差指标,完全可以取代变异系数进行平稳性能评估。

曲柄摇杆机构的综合优化设计

在给定摇杆最大摆角的情况下,分析了行程速比系数和最小传动角与杆长的关系。采用多目标函数优化设计方法,分别建立了行程速比系数的隶属目标函数、最小传动角的隶属目标函数,总体尺寸的隶属目标函数,最后按行程速比系数最大、最小传动角最大、总体尺寸最小建立总目标函数对曲柄摇杆机构进行优化设计。

基于自适应遗传算法的数控铣削过程参数优化仿真

基于自适应遗传算法思想建立了数控铣削用量多目标决策智能优化的数学模型,并运用遗传优化方法对铣削加工实例进行优化,实例验证表明,具有自适应交叉率和变异率的遗传算法在收敛速度和获得全局最优解的概率两个方面都有很大提高,并在数控加工动态仿真系统上验证了铣削用量多目标智能优化的数学模型的正确性和实用性。

基于遗传算法优化铣削用量的数控加工仿真系统的研究

遗传算法是一种模拟生物界自然选择和自然遗传机制的自适应搜索和优化方法 ,在搜索优化问题的全局或全局附近的最优解上具有良好的优势条件。文章建立了基于遗传算法思想的铣削用量多目标智能优化的数学模型及其数控加工动态仿真系统 ,运用遗传优化方法对铣削加工实例进行优化 。

直线滚动导轨反向器回珠曲线曲率半径的优化设计

直线滚动导轨中钢球的运动是很复杂的,一般情况下,滚动体绕自身轴线转动,同时又绕反向器沟道轴线公转。在滚动的同时,滚动体沿滚道还伴随有一定的滑动。通常直线滚动导轨中钢球的运动是三维的,若接触角不等于零。钢球会有绕垂直于接触面的滑动,成为自旋滑动。高速运转时,钢球还可能有因陀螺力矩而产生的运动。直线滚动导轨的结构参数,工作条件,润滑状况以及制造精度都会影响其内部的运动学关系。综合考虑结构参数以及润滑状况对直线滚动导轨运动的影响,对反向器的回珠曲线进行多目标函数的优化设计,使得钢球能从受载区向非受载区平稳过渡。

城镇燃气管网优化设计与实现

文章在阐述城镇燃气管网网络结构优化设计理论的基础上,提出了燃气管网系统网络结构的多目标函数优化设计模型,讨论了VC++和FortranPowerStation混合编程的实现方法,运用文中优化设计模型和混合编程技术,编制出适用于城镇燃气输配管网优化设计的软件系统,实现了超大型城镇燃气管网的工程设计与计算。

基于变形遗传算法的切削参数优化

提出了一种基于变形遗传算法的切削工艺参数优化方法。将生产率和生产成本共同作为优化目标,利用精英选择、交叉和变异概率的动态自适应策略,使遗传算法在收敛速度和寻优能力上有较大提高。并通过实例验证了该方法的优越性和有效性。