基于非支配遗传算法的HLA仿真系统数据采集策略

数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数据,会影响仿真正常推进,而分布式数据采集会造成大量冗余数据,且采集模块的开发不具备通适性。针对上述问题,基于弱分布式数据采集结构,利用多个采集成员实现并行数据采集,并基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)制定采集任务在多个成员间的分配策略,实现数据采集负载的均衡分布。仿真结果和真实系统上的实验结果表明,所提方法能显著提升数据采集效率,同时减少数据采集成员执行过程中的中央处理器(central processing unit, CPU)和内存消耗。

非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权的水体富营养化多维联系云评价

用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模糊特征,同时能高效准确地寻优求解指标权重,并能适用于多种不同类型水体的评价。扩展的多维联系云也提升了计算效率,集成联系度定量表征了富营养化等级与指标间的多重模糊随机性,实现了对水体富营养状况及其变化趋势的精确评价。

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。

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。

面向交通信号优化改进快速非支配排序遗传算法研究

针对快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象问题,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(I-NSGA-Ⅱ),并将其应用于交通信号多目标优化问题。I-NSGA-Ⅱ采用了冗余个体标记方法,之后的精英保留策略会通过该标记来判断去除冗余个体并将其并入临时层级,最后在生成的新种群规模不足时,会从临时层级中取出相应规模的冗余个体,对其进行变异操作后并入新种群。实验表明,I-NSGA-Ⅱ在保证停车率和排队长度基本不变的情况下,减少了车辆及行人延误,证明所提出的算法可提高交通路口综合交通效益。

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。

基于快速非支配排序遗传算法的VTI介质多分量叠前联合反演

在VTI介质中,由于引入了各向异性参数使得多分量多参数地震反演问题的非线性程度显著增加,因此采用传统的权重加权法构建单目标函数进行反演得到的反演结果往往并不理想.本文以反射率法为基础,结合快速非支配排序遗传算法研究了一种VTI介质的多分量叠前联合反演方法.该方法以反射率法为正演方程,应用互相关原理构建PP波和PSV波的多目标函数,进而采用快速非支配排序遗传算法全局寻优获得VTI介质的厚度、纵横波速度、密度和各向异性参数等多个参数.在正演的过程中,反射率法可以考虑几何扩散、吸收衰减、透射损失、多次波以及纵横波旅行时不匹配等地震波传播效应,更能精确地描述地震波在地下地层中的真实传播情况;在反演的过程中,快速非支配排序遗传算法可以在不引入权重系数的条件下同时优化多个目标函数,获得联合反演问题的Pareto最优解,既不添加权重系数影响又充分利用多分量地震数据.模型测试结果验证了该反演方法的有效性和可行性.

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。

基于非支配排序遗传算法的振动主动控制优化方法

非支配排序遗传算法是一种基于Pareto前沿的低计算需求、有精英策略、约束处理简单的多目标优化算法。该算法能够搜索到Pareto解集,由专家根据具体要求进行客观的筛选,根据各个目标函数不同的加权进行合理选择最优解,满足了不同研究目的对同一系统的不同要求,这是单目标优化算法不可比拟的。以结构振动系统的结构振动能量和系统控制能量作为多目标优化函数,建立了振动主动控制系统的控制增益以及传感器和作动器位置、数量和长度的多目标优化配置数学模型,首次利用非支配排序遗传算法作为优化策略,并以悬臂梁作为算例,进行了仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性。

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。

基于改进的非支配排序遗传算法的无源滤波器设计

工业中的电网谐波不但降低了电能的质量,还可能引起故障甚至事故,因此有必要对电网谐波进行有效地滤除;实际的工程实践中,无源滤波器常被用来滤除该谐波,而其滤波参数的确定是个关键;基于带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II,文中提出了一种新的无源滤波器的参数优化方法,克服了传统的凭个人经验选择滤波器参数的缺陷。利用NSGA-II对无源滤波器进行参数优化,不仅能节省初始投资,还能更有效地消除谐波干扰;仿真结果证明了该方法的有效性。

基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法

针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱh)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序策略;然后,根据Pareto分层信息来对基于经典拥挤距离和循环聚类的两种个体排序策略进行自适应的选择;最终,实现对进化后期的种群多样性保持机制的改进。通过5个标准测试函数进行算法验证,并与经典的NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和GDE3等算法进行对比分析,NSGA-Ⅱh算法获得了80%的最优反向世代距离(IGD)值,且显著性水平为5%的双尾t检验结果表明,新算法具有明显统计意义上的性能优势。改进算法不仅能提高进化种群的分布性,而且能增强算法的收敛性,有效提高了优化效果。

基于自由涡尾迹和遗传算法的叶尖小翼气动优化设计

风力机叶片采用分裂式叶尖小翼可以改善叶片的气动性能。以风能利用系数最大和风轮推力系数最小为目标,采用自由涡尾迹(FVW)方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)耦合对小翼的形状进行优化设计。NS-GA-Ⅱ算法对每一代种群进行评价、筛选和变异,最终得到小翼形状的Pareto最优解集,其中气动性能评价目标通过FVW方法计算。结果表明,FVW模型能够较准确的模拟叶片的气动性能;两目标优化给出的不是传统优化方法追求的单个最优解,而是一个Pareto最优解集,且分布在一条曲线上;相比NREL原始叶片,风能利用系数最高能提高30%;小翼的几何形状在最优解集下分布具有一定的规律性,对后面的设计及改型有很好的指导性作用。

基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度特征通道分组优化算法

针对轻量型卷积神经网络(LCNN)的精确度和复杂度均衡优化问题,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的自适应多尺度特征通道分组优化算法对LCNN特征通道分组结构进行优化。首先,将LCNN中的特征融合层结构的复杂度最小化和精确度最大化作为两个优化目标,进行双目标函数建模及理论分析;然后,设计基于NSGA-Ⅱ的LCNN结构优化框架,并在原始LCNN结构的深度卷积层之上增加基于NSGA-Ⅱ的自适应分组层,构建基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度的特征融合网络NSGA2-AMFFNetwork。在图像分类数据集上的实验结果显示,与手工设计的网络结构M_blockNet_v1相比,NSGA2-AMFFNetwork的平均精确度提升了1.2202个百分点,运行时间降低了41.07%。这表明所提优化算法能较好平衡LCNN的复杂度和精确度,同时还可为领域知识不足的普通用户提供更多性能表现均衡的网络结构选择方案。

基于病毒进化遗传算法的复杂产品设计任务规划

为提高复杂决策环境下产品设计任务规划的科学性,针对设计项目中资源以知识型员工为主的特点,综合考虑项目时间最短、完成质量最高及设计人员负载均衡等问题建立多目标优化的数学模型.在此基础上,为提高横向搜索能力以获得多样性解,提出了基于病毒进化机制的求解算法,其中引入多种群思想以使算法适用于多目标问题,并采用非支配排序保证算法全局搜索能力.最后通过仿真分析对文中算法进行了验证.

基于NSGA-Ⅱ的滑油泵叶轮结构优化设计

滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,利用NSGA-Ⅱ算法对滑油泵叶轮几何参数进行寻优,对优化前后的滑油泵效率、扬程进行对比分析。采用CFD流体仿真及实验方法对优化结果进行对比验证。结果表明:所选优化参数对滑油泵性能有较大影响,优化后的滑油泵叶片位置附近流动更加平稳,高低压区域过渡平缓,能量损失更小,且降低了汽蚀发生的可能性;优化后的滑油泵设计点扬程提高2.6 m,效率提高2.86%。

基于智能优化算法的高频变压器电磁结构优化设计

高频变压器(HFT)作为电力电子变换器等功率变换装备的核心部件,其优化设计是实现高功率密度、高效率和高可靠性的重要环节。为有效解决高频条件下显著的涡流效应和复杂紧凑的结构使变压器损耗难以准确计算、针对绝缘设计裕量不足的问题,本文提出计及高频效应和结构效应的电磁场建模方法,构建了高频变压器多目标协同优化设计方案。首先建立了低成本与高效率兼备的磁心损耗计算模型。其次,根据面积等效原理推导了考虑绕组结构效应的近似Dowell模型,实现绕组损耗的高精度计算。然后提出了考虑绕组端部效应和频率影响的漏感计算模型,减小漏感对于结构和频率的依赖性。在此基础上,采用一种新型多重绝缘结构,提高绕组间的绝缘耐压水平。最后,基于改进的非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ)和自由参数扫描法建立了高频变压器的优化设计流程,根据筛选的最优设计方案研制了一台高频变压器样机。

基于RBF-CLNSGA-Ⅱ算法的转向架构架多目标优化

转向架构架是高速动车组的重要承载部件,对其关键结构精确分析及优化能保障列车安全平稳运行。为提高转向架构架设计优化的精度和效率,提出一种子模型技术与径向基函数-改进快速非支配排序遗传算法(RBF-CLNSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化方法。首先,通过分析转向架构架的结构强度,确定等效应力最大的位置,利用子模型技术对该区域构建子模型并进行相对灵敏度分析,然后构建其RBF神经网络,提高计算和拟合效率。其次,提出CLNSGA-Ⅱ算法,通过引入Circle混沌映射、自适应交叉变异概率、Levy飞行策略及动态更新拥挤度比较算子,提高NSGA-Ⅱ算法Pareto解集分布的均匀性和稳定性,同时增强全局搜索以及局部开发能力。最后,构建以结构相关参数为设计变量、最大等效应力和质量最小为目标、变量区间及材料屈服极限为约束的多目标优化模型,利用CLNSGA-Ⅱ算法对基于子模型技术的RBF神经网络进行多目标优化,得到Pareto最优解。研究结果表明:子模型技术和RBF-CLNSGA-Ⅱ算法相结合,不仅能够解决大型复杂结构拟合困难、运算周期长的问题,而且研究过程相比传统方法,针对性更强,求解精度更高,结果稳定性更好。优化后的构架子模型最大等效应力降低了4.603%,质量减少了2.922%,该方法对大型复杂部件的设计优化具有重要工程实用价值。

求解多目标最小生成树的一种新的遗传算法

在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于多目标最小生成树问题,边集合编码具有较好的遗传性和局部性,而且基于此繁殖算子的遗传算法在求解效率和解的质量方面都优于基于PrimRST的遗传算法。