基于混合协同进化算法的可调节产品族优化设计

针对产品族设计中平台通用性与实例产品性能的平衡问题,在分析可调节平台产品开发特点的基础上,基于多平台产品族设计空间的二维染色体表达方式,提出了混合协同进化的产品族优化设计方法。将通用性与设计变量种群的进化分别放入主-附两个相关过程,主过程使用第二代非支配排序遗传算法求解平台通用性与产品性能的Pareto前沿,附过程使用粒子群优化算法,以并行方式搜索每个通用性等级下满足约束的产品族优化方案,避免了两类种群同步进化带来的数据扰动问题。通用性种群对设计变量种群施加约束,保证二者变量共享的一致性。通过单相异步电动机产品族优化设计实例,验证了优化方法与算法的有效性。

基于量子混合协同进化的自适应多级联属性约简(英文)

针对传统生物启发式方法在决策表中属性约简求解效率不高和难以协同约简等问题,提出一种基于量子混合协同进化的自适应多级联属性约简算法. 首先设计了一种新型高效的自适应量子角旋转策略,指导参与属性约简的进化种群自适应相互演进,加速算法收敛. 然后构建了合作和竞争混合的协同进化级联模型,根据执行经验记录分割属性种群集,提高约简子种群的多样性,并产生种群精英以增强其寻优经验共享,快速找到全局最小属性约简集. 实验结果表明,与同类典型算法相比,该算法在最小属性约简效率和精度方面具有明显优势.

双渠道动力电池回收模式下可持续逆向物流网络优化模型

为将可持续发展理念纳入动力电池回收管理工作中,构建一个考虑动力电池双渠道回收模式的多目标数学模型,为废旧动力电池回收处理设计考虑经济、环境和社会三者平衡发展的可持续逆向物流网络。模型考虑了价格竞争和回收宣传的影响,同时,将多目标函数进行标准整合,设计了改进混合协同进化遗传算法对模型求解。最后通过算例分析了模型及算法的有效性,并对参数进行敏感性分析。研究结果表明:多目标决策模型与单目标优化模型相比,能有效促进经济效益、环境效益和社会效益的协调发展;回收渠道的竞争行为会引起厂商的选择变化,且竞争强度的持续增加将导致各指标的下降;不确定置信度水平的增大可引起可持续目标的持续增加,销售商置信水平的增加会引起备选厂商选择数量的减小。