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。

多目标炼钢—连铸生产调度的改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法

针对炼钢连铸调度的特殊工艺要求,在考虑炉机匹配原则和多重精炼的情况下,建立了以炉机匹配度、炉次间等待时间、浇次的开浇提前/拖期时间为评价指标的多目标约束满足优化模型,并针对其多目标特征,提出一种基于自适应网格法的择优策略来改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法,有效克服了使用传统Pareto支配法择优策略在解决离散问题时容易丢失有用信息的缺陷。基于多种规模的实际生产数据进行仿真实验,结果表明所提算法在收敛性、最优解集多样性和计算效率方面优于传统带精英策略的快速非支配排序遗传算法。

惩罚策略辅助的快速非支配排序遗传算法Ⅱ研究

快速非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)是一种典型的多目标优化算法。然而,其采用的锦标赛选择策略存在着重复选择较优个体的缺陷,由此导致产生的后代分布性较差以及算法整体性能下降。为解决锦标赛选择策略的缺陷,提出惩罚策略辅助的锦标赛选择策略。具体而言,在通过惩罚策略辅助的锦标赛选择策略选择交叉个体时,在下一轮中每个被选择个体的优先级自动降低,以此降低较优个体被选中的概率。将基于惩罚策略辅助的锦标赛选择策略融入NSGA-Ⅱ算法,提出了惩罚策略辅助的快速非支配排序遗传算法Ⅱ。在ZDT和DTLZ测试集上与多个算法进行对比,结果表明:所提策略有效地解决了原锦标赛选择策略的缺陷,说明了改进策略的有效性。

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。

精英策略的改进非支配遗传算法

在研究NSGA-Ⅱ算法的基础上,提出了一种新的精英策略.它既可以使种群中优良个体保持到下一代,又可以维护种群的多样性,避免算法陷入局部最优解.此外,对NSGA-Ⅱ算法的交叉算子和变异算子进行了重新选择,交叉算子采用模拟二进制交叉算子,变异算子采用非均匀变异算子.将它们引入INSGA-Ⅱ算法中,在优化前期可以进行大范围搜索,而后期可以集中搜索某个重点区域,从而可以提高解的精确性.通过经典函数测试,并将INSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ算法的结果进行比较.结果表明,基于精英策略的改进算法INSGA-Ⅱ不仅取得了较好的结果,而且分布性也得到了有效的提高.

基于改进遗传算法的切削加工参数优化方法

针对金属切削参数优化问题,提出一种基于改进遗传算法的多目标优化方法。考虑不同加工阶段的要求,构建了基于最大材料去除率和最小表面粗糙度的目标函数,然后利用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)对目标函数进行求解。仿真结果表明:在粗加工中,当主轴转速为6 904.3 r/min、进给量为2 670.4 mm/min、铣削深度为4.0 mm和铣削宽度为17.8 mm时,得到的航空Al7050合金材料的去除率最优;在精加工中,当主轴转速为7 344.6 r/min、进给量为2 815.6 mm/min、铣削深度为1.0 mm和铣削宽度为4.0 mm时,获得的材料表面粗糙度结果最优。使用优化后的最佳参数组合的模拟结果与实际铣削测试结果相差较小,粗加工时实测表面粗糙度与优选值的误差仅为5.92%,精加工时实测表面粗糙度与优选值误差仅为3.12%,表明经过求解得到的最佳参数可在实际生产加工中运用,能对金属切削加工给予一定指导。

非支配排序遗传算法的改进

NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法针对多目标优化问题,提出了非劣分类分层,引进拥挤度和拥挤度比较算子,通过精英选择策略,这样可使非劣前沿向Pareto前沿靠近,同时使解集具有更好的多样性。笔者对NSGA-Ⅱ算法的原理进行了系统的学习和研究,结合国内外最新的研究情况,实现了该算法并进行了一些改进,以期获得更好的效果,最后用多目标标准测试函数进行了实验分析。

基于非支配排序的细菌趋药多目标优化算法

文章主要研究多目标优化问题,为了提高细菌趋药多目标优化算法的收敛速度和解的多样性及弥补逃离局部最小值的不足,提出了一种基于非支配排序的细菌群体趋药多目标优化算法。首先,采用快速非支配排序方法初始化所有细菌的位置;其次,利用细菌群体趋药算法对多目标函数进行优化;最后,采用精英保留策略,避免因算法的随机性而将原本位置较好的点抛弃的情况。实验结果表明,该算法不仅比BCMOA的收敛速度快而且保留了解的多样性。

含储热的热电联产机组经济性与灵活性多目标优化算法

随着可再生能源产能的不断增长,电力系统的灵活性已成为频繁高峰调控影响下必须考虑的一个指标。然而,灵活性与经济效益之间往往相互矛盾,多目标优化可作为协调矛盾的一种手段。因此,文中以带熔融盐储热的抽凝式热电联产机组为研究对象,以灵活性和经济性为优化目标建立日前调度的优化模型。考虑储热系统的爬坡能力、机组出力和热电耦合等约束条件,文中采用改进的二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorted genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对熔融盐储热系统进行优化求解。文中分别以灵活性和经济性2种指标对求解获得的非支配解集合即帕累托(Pareto)前沿进行比较分析,同时对熔融盐储热系统的储、放热特性进行分析。分析结果表明,侧重灵活性时,熔融盐储热须维持较高的储热量,以应对低负荷阶段的供热不足;侧重经济性时,熔融盐储热调节较为频繁,使得机组在较高效率区间运行。

一种改进的非支配排序遗传算法

为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高,未采用精英策略,需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果.

基于NSGA-Ⅱ与方案优选的机场航站楼大跨度钢结构多目标优化研究

为优选出机场航站楼大跨度钢结构最佳施工方案,实现施工工期短、成本低和质量高的综合优化目标,文章以非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)与方案优选为基础,结合建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术和工作分解结构(work breakdown structure,WBS)技术,构建兼具优化与施工仿真模拟的大跨度钢结构多目标优化体系;以某军民合用机场为例,应用该体系确定该工程航站楼大跨度网架结构安装采用分块安装法,优选出的施工方案较优化前不仅质量水平保持在较高的0.95,而且工期缩短22 d、成本减少57625元,进一步验证了该体系具有很好的可行性与有效性。研究结果可为科学合理地确定大跨度钢结构施工方案提供依据,并有助于提高机场航站楼施工管理水平,为类似工程提供参考。

基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化

为满足汽车半主动悬架系统的功能需求,宜设计具有大阻尼力调节范围、低能耗、响应迅速的磁流变减振器。本文中分别以磁流变减振器线圈耗能功率和响应时间为目标函数,以输出阻尼力和磁流变减振器阻尼通道处磁感应强度为约束条件,建立了磁流变减振器多目标优化模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法,获得了磁流变减振器多目标优化的最优Pareto解集。结果表明:多目标优化不仅能满足阻尼力可调范围的工程需求,且线圈功率损耗大大减小,响应时间明显缩短,为汽车磁流变减振器的结构优化提供了有效方法。。

NSGA-Ⅱ遗传算法在抑制电网谐波中的应用

多目标优化问题在科学和工程等领域是一个热点问题,同时也是研究的一个难点。第一代非支配排序遗传算法NSGA在多目标领域中显示出较大的优势,但是随着应用范围的不断拓宽,其缺点就不断地暴露出来。为了更好地解决多目标优化问题,在NSGA的基础上,研究人员提出了带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ。本文将NSGA-Ⅱ应用在滤除电网谐波的无源滤波器的设计中。经过对某铝厂电网谐波的分析,对初期投资成本和各次单谐波支路的滤波率进行约束。结果表明,该方法不但可以有效滤去大量的电网谐波,还能对初期投资成本进行很好地控制。

基于NSGA-Ⅱ的二氧化碳氢化反应热力学多目标优化

二氧化碳氢化合成低碳烯烃反应是化学储能技术路径中重要的单元反应,二氧化碳首先与由可再生能源获得的氢气进行化学反应合成低碳烯烃,随后通过齐聚反应将能量储存到清洁燃料中。以二氧化碳氢化合成低碳烯烃反应为研究对象,使用Gibbs自由能最小化方法进行了平衡热力学分析,得到反应温度、反应压力、进料气H2与CO_(2)的物质的量比对CO_(2)平衡转化率、低碳烯烃选择性及平衡组分的影响;基于统计学理论建立了反应参数对CO_(2)平衡转化率、低碳烯烃选择性和反应系统中H2O平衡摩尔分数的回归函数模型;最后采用基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标优化方法对反应系统性能进行多目标优化。结果表明:从提高反应系统性能和降低催化剂水解失效风险角度进行的多目标优化与CO_(2)平衡转化率最大的单目标优化相比,H2O的平衡摩尔分数从47.2%减少到24.9%;与低碳烯烃选择性最大的单目标优化相比,H2O的平衡摩尔分数从51.1%减少到18.7%;与H2O平衡摩尔分数最小的单目标优化相比,CO_(2)平衡转化率和低碳烯烃选择性从64.9%和8.7%分别提高到72.9%和58.6%。

多胞薄壁铝合金方管载荷特性与多目标优化研究

目的通过引入边长系数γ,得到构型不同的W型和C型多胞薄壁方管结构,改善多胞薄壁方管的吸能效率。方法本文利用实验和数值方法对2种类型方管进行研究,材料选用6060T4铝合金,深入分析边长系数γ和壁厚t对结构的载荷特性、能量吸收及变形模式的影响。然后采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)求解,针对结构的峰值载荷(Pc)和比吸能(Sa)进行多目标优化。结果数值仿真所得载荷曲线与实验结果一致,折叠波数均为7个,边长系数γ对2类结构的载荷和变形有显著影响。结论本文所得结果为改善多胞薄壁方管结构的缓冲吸能及冲击防护提供了数据支持。

基于NSGA-Ⅱ和BP算法的横置板簧悬架系统多目标优化

为了匹配汽车簧载质量和悬架刚度,文章建立整车悬架系统振动模型,基于多目标优化理论,以车身加速度均方根值最小、车身侧倾角最小为2个优化目标,将非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和反向传播(back propagation,BP)神经网络结合进行多目标优化;根据车辆簧载质量变化和性能偏好,对悬架参数进行匹配,然后对悬架参数进行Sobol敏感度分析,得到各悬架参数对平顺性和操稳性的不同重要程度。仿真结果表明,匹配后的数据对平顺性和操稳性均有较好的优化效果,前阻尼值对平顺性影响最大,后刚度值对操稳性影响最大。

NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究

带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选择策略。在典型的测试函数集上的数值实验结果表明,根据这些策略改进的算法得到的非劣解集具有较好的分布性,同时收敛速度更快。

基于RF-NSGA-Ⅱ的盾构施工地表沉降安全控制多目标优化

为有效调整盾构施工参数,指导盾构安全高效施工,建立随机森林(RF)与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化模型,以主要盾构参数为研究对象,以地表沉降和刀盘磨损为控制目标,优化控制分析施工参数;选取控制地表沉降的9个盾构参数作为RF预测模型的输入指标,得到盾构施工参数与地表沉降的非线性关系,作为NSGA-Ⅱ适应度函数,选择刀盘磨损作为第2个优化目标,设定施工参数约束范围进行多目标优化;以岩溶地区某地轨道交通项目为例进行验证。结果表明:采用RF算法模拟训练工程实测数据,得到的地表沉降预测模型的精度较高;基于RF-NSGA-Ⅱ模型智能算法对地表沉降和刀盘磨损的优化效果显著,该模型能够得出相应岩溶地区盾构施工参数控制范围。

基于SVM与NSGA-Ⅱ的外转子永磁力矩电机多目标优化

建立了外转子永磁力矩电机的有限元分析模型,并以转矩密度和转矩波动为优化目标,建立了电机多目标优化问题的数学模型。通过电机结构参数样本空间设计,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对电机进行非线性回归建模,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行参数寻优。通过有限元仿真验证,NSGA-Ⅱ与变权数加权的网格搜索法寻优的对比结果,表明了NSGA-Ⅱ寻优的准确性、有效性及全局性。

基于NSGA-Ⅱ的伺服系统控制参数多目标优化设计

针对采用分段式PID控制策略的伺服系统控制参数设计周期长、成本高的问题,提出一种基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的控制参数多目标优化设计方法。在建立某型伺服系统仿真模型的基础上,选择各区间的PID控制参数为优化变量,以伺服控制系统的3个性能指标作为优化目标,寻找伺服系统控制参数的最优解,并进行仿真与实物实验验证。结果表明,设计的控制参数可以满足伺服控制系统的性能指标要求,大大缩短设计周期,节约设计成本。