基于多目标遗传算法的土地利用空间结构优化配置

针对如何将土地利用数量结构落实到具体的地域空间,以实现土地资源的优化配置的土地利用总体规划编制难点,以及常规的叠加法等土地利用配置方法难以根据土地适宜性评价结果,有效地将土地利用数量结构匹配到具体的土地单元问题,该文利用遗传算法的内在并行机制及其全局优化的特性,提出了基于多目标遗传算法的土地利用空间结构优化配置方法。实例分析表明,该方法具有客观性强、灵活性高、操作简便等优点。

天然林空间结构多目标优化评价模型探究

针对当前天然林空间结构多目标优化缺少稳定、准确评价模型的难题,从森林空间结构的混交、竞争、空间分布格局3个方面构建了天然林空间结构多目标优化综合评价模型,并应用该模型对样地D1和D2中调查的数据进行验证,实验结果表明,该评价模型的评价结果与实际预测值一致,能准确反映基于多目标优化的天然林空间结构优劣程度。

基于多目标优化的悬架系统空间结构稳健性研究

针对悬架空间结构参数的不确定性对悬架系统性能的影响,在Adams/View中建立了整车参数化模型,以车辆行驶中最大车身垂向加速度、最大侧倾角及最大横摆角速度3个参数为优化目标,以悬架系统的7个空间结构参数为设计变量,对悬架系统进行了传统确定性优化设计和稳健优化设计,并采用蒙特卡洛方法对稳健设计方案进行分析。结果表明:稳健优化设计方案较传统确定性优化方案,目标函数的方差较小,具有较高的稳健性能。

基于多目标函数优化的恒应力加速试验设计

对恒应力加速寿命试验进行了优化设计。首先,选取正常应力下可靠性指标估计的准确程度作为评价加速试验方案优劣的准则,推导出正常应力下对数寿命的极大似然估计(MLE)渐近方差的估计值作为单一优化目标函数;然后,在单一优化目标函数的基础上,考虑到试验代价的因素,推导出恒应力加速寿命试验优化设计的多目标函数;最后,将智能优化算法应用到单一目标优化函数和多目标优化函数的求解,通过实例验证解决了加速试验多目标函数优化的求解问题。

林分择伐空间结构优化模型研究

提出了林分择伐空间结构优化的建模方法 ,突破以功能优化为目标的或称功能优化模型的建模思想局限性 ,并建立了林分择伐空间结构优化模型。该模型集成现代森林经理学理论、生物多样性保护与信息技术 ,并成功地与检查法相结合。模型属非线性多目标整数规划 ,目标函数是基于混交、竞争和空间分布格局的空间结构 ,非空间结构作为主要约束条件。MonteCarlo法是模型求解的可行方法。以吉林省汪清林业局金沟岭林场的一个固定样地为例 ,用本模型进行择伐规划 ,得到具有空间位置信息的最优采伐方案。

基于全局近似函数的薄壁结构耐撞性多目标优化

以圆锥形薄壁金属管为对象进行耐撞性优化研究,并对几种全局近似函数构造模型精度与适用性进行讨论。以薄壁管的多个几何参数为设计变量,以质量比吸能、长度比吸能、最大冲击载荷为目标函数,通过对比几种不同方法构造的近似模型精度,发现依据各个目标函数的非线性强弱程度不同,可以采用相对应的构造方法获得精度最高的近似模型。最后结合普适性最好的RBF法对圆椎管进行多目标的耐撞性优化,并给出设计空间中的Pareto解集与Pareto曲面,提供了多种侧重不同耐撞性指标优化的设计方案。

基于MCF-GERT的复杂产品供应链交付多目标优化模型

复杂产品供应链交付过程参与企业多、生产过程复杂、不确定性高和可控性差,交付过程易出现交货不及时、成本增加和质量不合格等问题。针对该问题提出一种基于多参量CF-GERT(MCF-GERT)的复杂产品供应链交付多目标优化模型。首先,将复杂产品供应链交付过程抽象成网络,分析了其交付时间、成本和质量之间的复杂关系,构建MCF-GERT网络模型并通过矩阵式求解。进而考虑交付过程的稳定性,引入准时交付率和预算符合率作为约束,构建了供应链产品交付时间-成本-质量多目标优化模型;接着利用多目标遗传算法(NSGA-II)设计了求解算法,实现了多目标之间的权衡和有限资源的合理分配。最后,通过实例说明了模型的有效性,为复杂产品供应链交付过程多目标综合优化提供借鉴。

江苏区域经济发展的空间结构优化

自改革开放以来,江苏省各区域间的关联度逐步弱化,苏南、苏中、苏北三大区域之间形成了很大的差距,并且这种差距仍在继续拉大,从而造成了地区之间产业结构转换受阻、梯度推移乏力,导致江苏省区域经济不协调,迅速解决这些问题就要实施空间结构优化。文章从空间结构优化的目标、途径和引导三个方面展开。

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法———基于空间结构的演化算法 (SpaceGA) ,在这种算法中 ,作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上 ,杂交操作在其邻居上的几个点进行 ,因此不用选择遗传操作的父体 ,从而避免了确定选择压力的问题 ,同时空间结构保证了搜索的全局性 ,遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展 ,从而达到了全局寻优的目的 文章还讨论了不同的空间结构对算法性能的影响 此算法可以求解数学规划问题、约束函数优化问题 ,如果对实型变量采用取整的操作 ,算法还可以求解混合整数非线性规划问题 数值试验的结果表明了算法在求解的速度、稳定性。

结构多目标拓扑优化目标函数构建方法的研究

为实现结构材料的多目标拓扑优化设计,基于数学规划法提出一种广义的平均距离法,用以研究多目标拓扑优化目标函数的构建方法。介绍了运用平均距离法演变的将多目标转化为单目标的多种方法,并以汽车悬架控制臂为实例,应用演变的多种方法进行拓扑优化仿真研究。研究表明:运用平均距离法演变的多种方法可以灵活地构建多目标优化目标函数,基于所构建的目标函数可以寻找较优的构建方法,更好地将平均距离理念应用于多目标结构优化设计。

利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法

为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采用互补特征用于目标表观描述,并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况;最后,借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定,设计相应的模型更新策略。实验结果表明,在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%,成功率提高了24.93%,可以取得较为鲁棒的跟踪效果。

遗传算法求解林分空间结构优化问题

林分空间结构优化近似非确定性多项式难题,为了提高其优化精度和效率,提出一种基于遗传算法的林分空间结构多目标优化方案。在构建林分空间结构多目标优化数学模型的基础上,将林分中的林木编码,使用1条染色体代表林分空间结构优化过程中的1个非劣解,通过选择、交叉和变异等方案逐步更新染色体结构,解决了林分空间结构多目标优化问题,并以湖南省大围山及乌云界自然保护区中4块方形试验样地中的林木数据进行了仿真试验。结果表明,大围山地区样地D1的林分适应度值从0.057提升到0.076,样地D2的林分适应度值从0.134提升到0.474;乌云界地区样地W1的林分适应度值从0.098提升到0.122,样地W2的林分适应度值从0.099提升到0.373。各样地林分适应度值均有不同程度的提升,表明遗传算法在求解林分空间结构多目标优化的问题上是有效的。

基于威布尔分布函数的自适应MEWMA图多目标优化设计

为了提高MEWMA控制图的监控效率,提出了一种基于威布尔分布函数的自适应MEWMA图构造方法,以平均产品长度和单位产品质量成本为目标函数,从统计性和经济性两方面建立了自适应MEWMA图优化设计模型,并采用逼近理想解排序法给出了面向一个偏移区间范围的多目标优化步骤。最后,将本文提出的自适应MEWMA图方法与其它两种自适应多元控制图和已有的MEWMA经济统计设计分别进行比较,结果表明该自适应MEWMA图多目标优化设计在统计性能和经济性能上均具有明显的优势。

约束多目标优化问题的一类内-外混合罚函数方法

该文提出一种内-外混合罚函数方法求解具有等式和不等式约束的多目标优化问题.其中罚函数由目标函数,内点罚函数和可行集外点罚函数构成.在适当的条件下,借助具有单调性的辅助函数,证明了算法所生成的迭代序列收敛于问题的Pareto最优解或弱Pareto最优解.同时给出了三个数值实验来验证算法的可行性.最后将算法应用于解决多指标交通网络最小费用流问题,并与线性加权法进行比较,结果表明该算法在时间成本上具有明显的优势.

基于成本函数与精度稳定性的机械系统精度多目标优化分配

目前在研究机械传动系统运动精度分配时,仅考虑成本因素,而忽视了系统运动精度稳定性因素对精度分配的影响。为此,提出一种基于成本函数与系统运动精度稳定性的机械系统精度多目标优化分配方法。通过引入元动作理论,建立元动作单元的精度-成本函数模型,利用综合复杂度系数表示元动作单元精度提升与成本的关系。以机械传动系统运动误差传递模型为基础,建立机械系统运动精度稳定性分析模型。以机械系统综合成本和系统运动精度稳定性为目标,建立机械系统运动精度多目标优化分配模型。利用模糊集合方法对Pareto非支配解集进行分析,确定最优解。最后,以数控转台系统运动精度分配为例,将所提的多目标优化分配方法与单目标优化分配方法进行对比,验证了文中所述方法的有效性。

基于蜂群–粒子群算法的天然林空间结构优化

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。

基于径向基函数神经网络模型的车门结构多目标优化

建立了某轿车车门的有限元模型,利用灵敏度分析筛选出对模态和刚度性能比较敏感的关键钣件厚度作为设计变量,采用拉丁超立方试验设计进行样本设计,使用径向基函数(RBF)神经网络模型拟合车门质量、垂向刚度、侧向刚度及一阶模态频率响应的近似模型。以车门质量最小和侧向刚度最大为目标,以车门垂向刚度和一阶模态频率为约束,应用多目标遗传算法进行寻优,最终在满足模态和垂向刚度性能要求的前提下,侧向刚度提高了2.0%,车门质量减轻了1.7%,实现了车门的多目标优化设计。

非结构化环境下番茄采摘机器人目标识别与检测

针对采摘机器人收获技术中的识别技术受限于非结构化环境中复杂背景干扰的问题,采用改进模型后处理的研究路线,提出一种改进YOLOv5算法。首先将果实目标的中心点距离、预测框宽高实际差值与面积交并比三者共同考虑为损失项,提升预测框实际尺寸精度,再利用中心点距离作为惩罚项加权面积交并比得分,提升密集目标的识别能力,最后通过设置辅助训练头,提供更多的梯度信息以防止过拟合现象。通过多种损失函数损失值对比与模型改进精度对比试验证明改进有效性,部署至机器人验证可行性。结果表明,改进后的算法模型识别平均精度95.6%,召回率达到90.1%,相较于改进前全类精度提升0.4个百分点,召回率提升0.4个百分点,满足采摘机器人识别需求。

基于GIS的线路空间结构物分布优化方法研究

结合GIS强大的数据管理和分析功能,利用Arc GIS中的文件地理数据库和属性选择工具,研究开发基于GIS的线路空间结构物分布优化方法,包括利用GIS实现线路平面位置的确定、工程造价目标函数的建立以及计算结果的分析。

基于运动学目标函数的插秧机分插机构参数优化

分插机构优化属于多目标、多参数优化问题。该文为了简化与加快参数优化的过程,提高分插机构的优化效率,在原来"试凑法"的基础上,提出了基于现代目标函数的参数优化方法,即在数学建模的基础上,对分插机构的运动学约束条件进行数字化设计与分析,建立了11个运动学目标函数,求解出目标函数的取值范围分别为:Y1<-2 mm,Y2<90 mm,|Y3|<4 mm,40 mm<Y4<80 mm,55°<Y5<60°,Y6>260 mm,Y7<30 mm,-10°<Y8<20°,65°<Y9<80°,Y10>2.5,Y11>20 mm。在分插机构辅助分析设计平台中,给定初始参数:椭圆齿轮长半轴a=16.65 mm,椭圆短轴与长轴之比k=0.98,栽植臂相对行星架初始安装角α0=-100°,行星架的初始安装角φ0=24°,行星架拐角δ0=7°,秧针尖点与行星轮转动中心的距离S=176 mm,株距H=150 mm,中心轴的角速度W=200 rad/s。利用目标函数的取值要求进行机构参数优化,得到了满足插秧要求的机构参数:a=22.65 mm,k=0.987,α0=-52°,φ0=27°,δ0=16°,S=181 mm,H=130 mm,W=200 rad/s。经比较分析验证本方法可有效提高分插机构参数优化精度与效率,对其他农业机械参数优化问题具有一定的借鉴意义。