面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法

随着目标维度的上升,高维多目标优化问题的帕累托前沿越来越复杂,传统的基于分解的高维多目标进化算法难以挑选出多样性和收敛性良好的种群。针对以上问题提出了一种面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法。该算法将进化过程划分为两个阶段,在第一阶段判断帕累托前沿的形状是否规则,而在第二阶段则根据帕累前沿的形状选择是否对权重向量进行调整,以保证种群在规则及不规则帕累托前沿上都能获得良好的多样性。为了对权重向量进行调整且不影响算法的收敛性,该算法使用了两个种群进行进化,一个主种群正常进化,另一个辅种群作为权重向量。为了在不规则的帕累托前沿上获得一组适应种群分布的权重向量,引入了自然界中能量平衡的概念收集了多样性良好的辅种群作为权重向量。将提出的算法与其他算法在3-10目标的测试问题上进行比较。实验结果表明,提出的算法在大多数测试问题上性能优于比较的算法。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水库多目标优化调度

针对在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法在求解梯级水库联合优化调度问题上效率低甚至无可行解的问题,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法。该算法基于NSGA-Ⅱ算法框架,引入参考目标值、潜力目标值、偏移度以及变异引导算子来优化种群进化过程,强化迭代中的种群质量,使获得的解集更加接近真实的Pareto前沿。福建省金溪流域梯级水库多目标优化调度实例验证结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法相对其他算法运算效率更高,优化结果更好,具有较好的实用性。

基于集合经验模态分解和多目标遗传算法的火-多储系统调频功率双层优化

针对分布于区域电网不同网络节点的多座储能电站参与电网调频功率调度问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和多目标遗传算法(MOGA)的火-多储系统调频功率双层优化策略。该策略包含火-储调频功率优化层和多储能电站调频功率优化层:上层计及火-储调配资源各自优势及剩余调频能力,构建火-储调频功率优化分配模型,完成火-储调频功率的分配;下层引入关于调频成本和荷电状态(SOC)的自适应权重系数,以调频成本最低和SOC均衡为优化目标,完成调频功率在多储能电站之间的分配。仿真结果表明,所提策略可以提升区域电网调频效果并降低调频成本,均衡控制多个储能电站的调频成本和SOC,可以防止经济性较好的储能电站长期处于SOC越限边缘状态,提升储能电站参与调频的积极性和可持续性。

改进多目标蜂群算法优化洗出运动及仿真实验

针对经典洗出算法参数选择不当导致信号缺失,引起失真,影响洗出效果等问题,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,利用该算法对经典洗出算法中的滤波器参数进行优化来改善洗出算法的洗出效果。针对传统蜂群算法初始化和局部优化中存在的问题,引入Circle映射和Pareto局部优化算法;建立人体感知误差模型、加速度差值模型、位移模型,将模型函数作为目标函数,用改进后的多目标人工蜂群算法对经典洗出算法进行参数优化;建立仿真模型对优化后的洗出算法进行仿真验证,应用飞行模拟器运动实验平台进行实验验证。结果表明:经优化后的洗出算法,洗出逼真度得到有效提升,降低了误差峰值,改善了相位延迟,节省了运动空间。

基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究

针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。

三阶段自适应采样和增量克里金辅助的昂贵高维优化算法

代理辅助进化算法已广泛应用于求解代价高昂的多目标优化问题,但大多数由于代理模型的局限性而仅限于解决决策变量低维的问题。为了解决高维的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于三阶段自适应采样策略的改进增量克里金辅助的进化算法。该算法使用改进的增量克里金模型来近似每个目标函数,此模型的超参数根据预测的不确定性进行自适应更新,降低计算复杂度的同时保证模型在高维上的准确性;此外,在模型管理方面提出一种三阶段自适应采样的策略,将采样过程分为不同的优化阶段以更有针对性的选择个体,能够首先保证收敛性,提高算法的收敛速度。为了验证算法的有效性,在包含各种特征的两组测试问题DTLZ(deb-thiele-laumanns-zitzler)、MaF(many-objective function)和路径规划实际工程问题上与最新的同类型算法进行实验对比,结果表明该算法在解决决策变量高维的昂贵多目标优化问题上具有较强的竞争力。

基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度

针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化

为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。

基于改进鸟群算法的多目标微电网优化调度研究

为克服传统智能算法在微电网多目标优化调度中存在局部最优、过早收敛等问题,提高微电网调度的准确性、稳定性和收敛速度,提出了1种基于改进鸟群算法的多目标微电网优化调度策略。首先,分析了微电网多目标调度的影响因素,建立了基于最低经济成本及最小环境影响的微电网调度模型。其次,通过随机均匀分布自适应选择惯性权重系数,运用线性调整策略及学习系数平衡全局和局部搜索能力,提高鸟群算法的收敛速度和搜索精度,并基于Lévy飞行策略更新鸟类群体的空间位置,扩大搜索范围、丰富种群多样性,从而使所提方法跳出局部最优实现精准收敛。最后,通过搭建并网运行条件下的典型微电网场景进行仿真实验,并使用典型的测试函数将所提方法与其他成熟算法进行对比分析。实验结果表明,所提方法的全局优化性能、收敛精度、稳定性和收敛速度均优于其他对比方法,且具有良好的经济性和环境友好性,能够实现良好的多目标优化平衡。

一种引入过渡阶段和高斯变异的改进算术优化算法

针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法,该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合.首先,为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略,提出过渡阶段策略,并通过比较三种曲线实验重构数学优化加速函数.其次,引入具有算术优化算法特性的高斯变异策略和边界函数策略,加强算法跳出局部区域的能力.最后,将改进后的算术优化算法与几种著名算法进行对比,并进行不同维度的可扩展性分析,验证了所提算法的有效性.此外,该算法在压力容器设计问题中进行了测试.实验结果表明,TGAOA具有优异的收敛精度、收敛速度和鲁棒性.

配电网多目标优化重构模型及多目标烟花求解算法研究

针对配电网优化重构问题,以最小化有功网损、最小化电压偏移度以及最小化负荷平衡度作为目标函数建立配电网多目标优化重构模型。提出一种多策略混合的改进烟花算法(Improved fireworks algorithm,IMFWA)进行求解。算法采用不重复环路编码,压缩解空间,提高搜索效率;采用Sobol序列生成初始种群,增强种群的多样性和遍历性;利用优化烟花和随机烟花进行位移操作,保持种群多样性;采用高斯与柯西的混合变异方式,提高寻优效率;利用Pareto支配关系以及适应度与拥挤度函数组成的综合指标对最优解集进行排列选取,提高收敛速度。对IEEE-33节点系统进行仿真试验,验证了所提出的方法是有效和可行的,试验结果表明优化重构方案能够有效改善配电网的运行指标,并根据不同实际情况为电网人员提供重构方案。

基于多目标优化的变电站消防资源配置算法

针对变电站消防资源分配与分布不均匀的问题,提出了一种基于多目标优化的变电站消防资源配置算法。该算法采用电力生产场所的道路网作为变电站消防责任区划分的依据,并结合各划分区域的消防需求构建消防资源配置模型。根据该模型的特点,在帕累托最优解的约束下提出了一种基于模拟退火的多目标优化算法,来求解该消防资源配置模型。仿真与实验结果表明,所提出的消防资源配置模型更符合实际变电站各场所分布的特点,且所提出的多目标优化算法得到的消防资源分配结果能在消防资源有限的条件下,实现最大的配置效益和快速的消防响应。

基于多阶段优化的高质量总体布线算法

总体布线是VLSI物理设计中关键的一个环节.针对现有总体布线算法的布线容量利用率低和布线结果容易陷入局部最优的问题,提出一种基于多阶段优化的高质量总体布线算法.首先在预连接阶段和全局考量下的布线重组阶段中引入虚拟容量动态调整策略,提高布线容量利用率;然后在布线重组阶段引入布线子区域自适应扩展策略,缩小算法全局搜索的空间,提高算法的布线效率;最后采用A*算法启发式搜索并结合粒子群算法全局搜索的能力,避免算法在布线过程中单一地选择最短路径,陷入局部最优.与现有总体布线算法在ISPD基准电路上的实验结果表明,所提算法的布线结果取得了6.0%~22.8%的线长优化.

基于变时段设计改进多目标差分进化算法的风/光/火/储日前优化调度

在高比例新能源馈入的新型电力系统中,新能源出力的不确定性导致火电难以满足调度计划的精度需求,风/光/火/储系统的经济调度求解算法面临严峻挑战。为此,提出一种基于变时段设计的多目标差分进化算法。首先按各时段负荷特征构建风/光/火/储系统的变时段日前调度规则。进而以系统运行经济成本与污染排放量为目标,基于多目标差分进化算法求解变时段系统日前调度模型的Pareto解集。最后,用IEEE 39节点系统进行测试。结果表明在风、光、储与火电的约束条件均符合校验的情形下,相较于其他算法,该方法使计算结果更加优化,火电机组出力跟踪调度计划效果显著提高,验证了所提方法的有效性。

基于灾变遗传算法的雷达防护装置多目标优化设计

为了提高车载雷达的防护性能,提出了一种新型的自动化防护装置。通过对防护装置机构原理进行分析,建立了驱动连杆机构的运动学方程,获得了连杆机构关键节点的位置、速度和加速度方程;通过传动角分析获得油缸驱动的传动效率方程。依据分析结果,采用灾变遗传算法对防护装置以运动平稳性和传动效率为目标进行优化,结合工程实际获得了综合最优的机构形式。依据优化结果建立原理样机进行验证试验,结果表明,防护装置运动平稳,在最大风载荷作用下可正常工作,实现了综合最优的设计目标。

基于改进生物地理学算法的列车ATO多目标优化研究

高速列车运行过程优化是一个多目标、非线性优化问题.为研究列车自动驾驶系统(automatic train operation,ATO)多目标优化问题,以列车运行的准时性、停车精确性、舒适性、能耗性为控制目标,列车动力学模型为约束条件,同时考虑列车惰行过分相区,建立列车多目标优化模型,提出了一种改进的生物地理学(biogeography-based optimization,BBO)优化ATO速度曲线方法.为提高算法优化性能,使用更加倾向自然法则的双曲正切变体迁移模型;在变异过程中使用差分进化(differential evolutionary,DE)变异策略,提高种群多样性,同时加入柯西分布随机数帮助算法跳出局部最优;利用反向学习提高变异后个体的多样性,保证算法的全域搜索.同时通过基准测试函数验证该算法收敛速度和全局优化能力的优越性.以CRH3型高速列车和汉宜客运某线路进行仿真实验,结果表明,所提方法可以使列车追踪运行更加高效、舒适、安全和节能,其中舒适度提升了39.24%,能耗降低了3.5653%.

面向高维投资组合的多目标优化算法

针对高维投资组合优化问题,提出了一种基于非支配排序和混合搜索的多目标优化算法。考虑到现有进化算法在大规模问题处理上受限于其广泛的搜索空间,引入了基于分解的策略。该策略通过分析个体与参考点的距离,有效地将种群划分为三个子群体。为提升种群多样性并避免局部最优,算法结合了个体的位置特征,并采用了混合局部和全局搜索策略。此外,通过基于分解的双重环境选择机制,有效生成优质解。在包含100、500和1000个决策变量的LSMOP实验中,该算法展现出超越多个先进进化算法的性能。最后,应用该算法于包含交易成本的CVaR模型,并与其他三种多目标进化算法进行比较,进一步证实了其在实际应用中的优势。

基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.

基于NSGA-Ⅱ算法的绿色基础设施多目标空间优化

【目的】绿色基础设施(green infrastructure,GI)是提供多种生态系统服务、保护区域生态系统安全和稳定的重要载体,而GI所能供给的各项生态系统服务之间的权衡关系导致GI的规划决策难以同时最大化多项服务供给。旨在以多项生态系统服务供给协同增益为目标构建一个辅助GI规划决策的多目标空间优化模型。【方法】基于NSGA-Ⅱ算法,以InVEST模型构建目标函数,在Python开发了协同生境质量服务、作物生产服务、雨洪削减服务3项主导生态系统服务的GI布局优化模型,并在安徽省芜湖市中心城区进行了应用。【结果】优化模型共获取50个末代帕累托最优GI布局,据此遴选出不同服务偏好下的GI布局方案,各方案相应服务供给能力得到显著提升:生境质量目标偏好方案的全局平均生境质量指数从现状方案的0.2988提升至0.3115;雨洪削减服务目标偏好方案的径流滞蓄量从70189.34 mm/a提升至71673.20 mm/a;作物生产目标偏好方案将作物生产总价值量从464169.51万元提升至464582.90万元;折衷方案的雨洪削减服务供给能力和生境质量服务供给能力优于现状方案,其径流滞蓄量和生境质量指数分别达到71658.67 mm/a和0.2993,而在作物生产服务供给能力上并没有实现对现状方案的提升。根据优化结果分析了GI供给的各项服务间的权衡与协同关系,归纳了在各种服务偏好下和协同多项服务时的GI空间布局特征。【结论】多目标优化算法为辅助协同多项生态系统服务的GI布局决策、探索生态系统服务间权衡与协同关系、明确不同服务目标导向下的GI空间规划策略提供了重要参考,为国土空间规划视角下采用模型算法辅助生态空间及GI规划的实践提供了有力工具。

基于蚁群算法的多目标农产品物流配送路径优化

针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多种局部搜索,以某物流企业为例,对所提算法和现有算法进行对比,得出几种算法各自的配送路径、运输成本、碳排放量、客户满意度。实验结果表明,对比其余现有算法,所提出的改进蚁群算法搜索收敛速度更快且求解出来的效果更好,从而证明改进后算法性能更好。