基于NSGA-Ⅱ遗传算法的Myring流线型量水槽体型优化设计

Myring流线型在水下航行器领域应用较为广泛,而量水槽在渠道中的受阻状态与潜水器潜行时受到的阻力情况具有一定的相似之处,因此本文借鉴潜水器的结构特点进行量水槽体型设计,探究量水槽受阻最小的较优线型。基于FLOW-3D软件,采用最优拉丁超立方设计方法,以流线型的收缩段长度和锐度因子、扩散段长度和离去角为变量设计了40组数值模拟方案,得到对应的水头损失百分比和上游佛汝德数。以数值模拟变量为输入、结果为输出,训练RBF神经网络,结合NSGA-Ⅱ遗传算法获得Patero前沿解,通过TOPSIS评价法筛选出最优解并得出其线形参数:优化模型收缩段长度为45.9 cm、收缩段锐度因子为0.74、扩散段长度为49.2 cm、扩散段离去角为14.63°,并通过等比例缩放得到6组收缩比,在9组流量下进行模型试验分析水力性能。结果表明,优化后线型过流较顺畅,水力性能较优,预测结果和模拟结果误差不超过5%;不同工况下上游佛汝德数均小于0.5,满足测流规范要求,收缩比为0.58~0.66时各项水力性能均较优;基于临界流测流和量纲分析原理得到的测流公式精度较高,平均相对误差为2.09%。本研究证明了将流线型运用于量水槽领域研究以及通过神经网络和遗传算法寻优的可行性,优化后Myring流线型量水槽具有良好的性能和测流精度,在灌区渠道中具有较好的运用前景。

基于遗传算法NSGA-Ⅱ的H13模具钢深孔加工参数优化

针对枪钻深孔钻削H13模具钢刀具磨损快、加工温度高的问题,以枪钻切削速度、进给量、外刃第一后角为优化对象,并以钻削轴向力和刀具温度为评价指标,设计了BBD响应面优化试验,建立有限元仿真模型,获得轴向力和刀具温度的二次多项式回归方程,最后采用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化求解非劣解集,与响应曲面优化结果相结合得到唯一解。结果表明:最终优化解切削速度为832.21r/min、进给量为0.011 2 mm/r、外刃第一后角为9.35°,轴向力和切削温度较低,此时钻削稳态平均仿真轴向力为611.2 N,实际轴向力为592.7 N;仿真温度为279.3℃,实际温度为321.1℃,为实际加工生产提供了参考方案。

基于NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的变电站二次标签打印方法

随着变电站智能化水平的不断提高,变电站的二次元器件越来越多,二次标签的打印占用了变电站投运准备中很大一部分的工作量。本文将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于变电站二次标签打印中,建立多终端打印任务调度的优化模型,实现二次标签打印任务的成本和时间的最优化,得到Pareto最优解集。实践结果表明,与传统的标签打印方法比较,本文的打印方法不仅能提高变电站二次标签的打印效率,还减少了打印的成本,并且实现了标签的智能化打印。

基于CatBoost-NSGA-Ⅲ算法的盾构姿态预测与优化

为解决盾构掘进过程中因盾构前倾变形、蛇形、轴线偏离及纠偏等影响施工安全性与高效性的问题,提出一种将类别型特征梯度提升(CatBoost)与第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态多目标优化方法;以贵阳地铁为例,选取22个影响因素作为输入参数,利用CatBoost算法建立输入参数与盾构姿态之间的非线性映射函数关系,采用随机森林(RF)算法评价输入参数的重要性;以盾构姿态绝对值最小化为目标,构建CatBoost-NSGA-Ⅲ多目标优化模型,并通过案例分析验证所提方法的适用性和有效性。结果表明:采用CatBoost算法训练工程实测数据得到的预测模型具有较高的精度,5个盾构姿态目标的R^(2)范围为0.916~0.943;所研发的CatBoost-NSGA-Ⅲ盾构姿态多目标优化方法,可使盾构姿态得到显著优化,整体改进的平均值为53.34%。

基于遗传算法的土地利用优化:NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ的对比研究

土地利用优化通常要兼顾不同群体的多种要求,理论上是复杂的超多目标(4个及以上)优化问题。但实际操作中却往往被简化为多目标(2—3个)优化问题,通过一种流行的多目标优化算法第Ⅱ代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解。究其原因是对超多目标优化算法认知的缺失和与多目标优化算法理论对比的匮乏。对NSGA系列中应用最广泛的多目标优化算法NSGA-Ⅱ和最新提出、面向超多目标优化的算法NSGA-Ⅲ进行探究,从理论和实验两方面对Ⅲ和Ⅱ进行对比,从而探究二者进行土地利用优化时的优劣。在理论上,对比两种算法原理的异同。在实验中,分别设计多目标(3个目标)和超多目标(13个目标)土地利用优化问题,利用两种算法进行求解。对实验结果采用四层架构、六大指标进行全面评价,以对比两种算法的可用性。理论对比发现,两个算法只有种群多样性保护的方法不同,其中NSGA-Ⅲ是基于与固定的参考点的距离,而NSGA-Ⅱ则是基于相邻解间的距离。通过实验对比发现,NSGA-Ⅲ在超多目标优化时运算速度快,且产生的最优方案实用价值更高,NSGA-Ⅱ在算法的有效性方面更有优势。

基于改进NSGA-Ⅲ算法的云制造服务组合优化

为解决云制造环境下复杂制造任务的服务组合问题,促进云制造模式的良性发展,构建综合考虑服务需求方、云制造平台和服务提供方三方利益的多目标服务组合优化模型。基于反向学习机制和多目标种群自适应进化机制改进NSGA-Ⅲ算法,并将该算法应用于多目标服务组合优化模型求解。通过比较NSGA-Ⅲ算法与改进NSGA-Ⅲ算法的各个方向适应度的均值和方差,验证了后者在求解多目标服务组合优化问题上的有效性。

基于改进NSGA-Ⅲ算法的供水管网多目标优化设计

针对多目标优化算法在供水管网优化设计中求解效率低、收敛性不佳等问题,提出一种自适应第三代非支配排序遗传算法(a-NSGA-Ⅲ),差别化分配交叉变异概率的同时对解集的多样性进行优化,统筹考虑供水管网的经济性、可靠性、水质情况,并在可靠性中引入节点富余水头绝对值均值与均方差以防止负压出现,提高压力及分布均匀性,最后以苏州某市供水管网为例,采用标准NSGA-Ⅲ和a-NSGA-Ⅲ算法对模型求解。结果表明,a-NSGA-Ⅲ算法在帕累托(Pareto)解集前沿分布、收敛性、方案结果上均优于标准NSGA-Ⅲ算法,在实际供水管网模型中效果更好,可为供水管网的设计与优化提供理论支撑。

无人驾驶电动拖拉机底盘配置优化——基于NSGA-Ⅲ算法

针对由传统燃油拖拉机电动改装后的无人驾驶电动拖拉机播种机组附着性能不佳、工作不稳定和耗能大等问题,提出了一种基于NSGA-Ⅲ算法优化底盘配置布局的方案,解决了现有无人驾驶电动拖拉机仅根据经验法加装配重的难题。首先,进行了对无人驾驶电动拖拉机播种机组动力学分析;其次,在动力学分析基础上建立了整机优化的目标函数,以及前后轮动载荷、使用重力和质心位置等约束条件;再次,采用NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法分别对无人驾驶拖拉机播种机组进行多目标优化。优化结果表明:采用NSGA-Ⅲ算法优化后的配重质量为93.7kg,减少为经验法配重的46.85%、NSGA-Ⅱ算法的86.8%。最后,将北斗的定位信号发送给车载组合导航接收机,获得整机的精准定位信息,利用工控机控制器规划出合理的作业路径,进行田间试验。结果表明:采用NSGA-Ⅲ算法优化后的无人驾驶电动拖拉机组在播种工况下的滑移率符合要求,且经1530s作业后耗电量为0.29kW·h,减少为优化前的85.3%,优化效果良好。

基于NSGA-Ⅲ算法的长距离调水泵站多目标优化调度研究

针对长距离调水泵站运行过程中水泵运行效率低、安全隐患较大等问题,以调水泵站运行电费最小、水泵平均效率最大、水泵流量平均偏离度最小、水泵平均启停频次最小为目标建立优化模型。以华东某沿海城市调水工程为例,采用第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)求解优化模型,运用层次分析法与CRITIC法进行组合赋权,结合逼近理想解排序法(TOPSIS)进行方案优选。结果表明,相较于常规调度方案,优化调度方案中两泵站的运行电费和水泵流量平均偏离度均显著降低,水泵平均效率均显著提高,水泵平均启停频次均有所减少。表明在综合考虑泵站运行经济性的情况下,所建优化模型能够有效降低安全隐患。

不同多目标遗传算法在水闸泵站优化调度应用的对比研究

多目标遗传算法因其高效率和快速收敛而被广泛用于水利工程调度优化。不同的算法具有不同的特点,表现性能不一,寻找一种合适的算法用于水利工程优化是非常重要的。研究选择了三种有代表性的多目标遗传算法,即NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ和RVEA,建立了水闸泵站调度多目标优化模型,进行了数值实验来评估这三种算法的表现。根据综合评价,NSGA-Ⅲ更适合于三目标的水闸泵站优化调度。

基于NSGA-Ⅱ遗传算法的锂电池均衡指标优化

锂离子电池均衡系统主要用于解决电池组工作过程中出现的不一致现象,但现有研究在需要权衡多个均衡指标时,均衡阈值的选取缺乏理论基础。为解决该问题,本工作提出了基于非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对锂离子电池均衡系统的均衡指标进行优化的计算框架。首先,以均衡阈值(Δ_(V))作为问题参数,兼顾均衡速度、开关次数、荷电状态(state of charge,SOC)一致性最小作为多个均衡指标建立目标函数,并给出阈值与均衡指标关系式求解的方法,建立优化锂电池均衡指标的问题模型;然后,使用NSGA-Ⅱ算法对多个均衡指标进行优化,并设计相应的决策策略;最后,在新欧洲驾驶循环(new European driving cycle,NEDC)工况和高速燃油经济性测试循环(highway fuel economy test,HWFET)工况下对所提算法的有效性进行验证。结果表明,电池组一致性、均衡速度相近的情况下,NEDC工况下最佳阈值Δ_(V)=0.0232的开关频率是经验阈值Δ_(V)=0.01的42%;同样,在HWFET工况下最优阈值Δ_(V)=0.0156的开关频率是经验阈值Δ_(V)=0.01的43.6%。本工作所提方法解决了以往均衡阈值难以确定的问题,使均衡系统的设计变得科学有效。

基于NSGA-Ⅲ算法的碳纤维复合材料螺旋铣孔切削参数多目标优化

碳纤维增强复合材料(CFRP)力学性能呈各向异性,层间强度低,为改善CFRP钻孔时中出现的缺陷,螺旋铣孔技术逐渐得到应用。为找到合适的切削参数使得CFRP各项加工性能均达到最优,对CFRP螺旋铣孔切削参数多目标优化方法进行研究。通过螺旋铣试验,测得不同切削参数下的切削力和孔径偏差;使用非线性拟合方法分别建立以径向切削力、轴向切削力、孔径偏差、切削效率为优化目标的多目标优化模型;采用第三代非支配遗传算法(NSGA-Ⅲ)进行多目标优化,获得帕累托最优解;基于主成分分析构建最优切削参数决策算法,完成切削参数解集优劣性能排序,获得满足不同加工性能的最优参数组合。结果显示:NSGA-Ⅲ算法与主成分分析方法的结合可使多目标优化取得良好的效果。

基于改进NSGA-Ⅲ算法的抽油机井群控变频启动技术

为提升抽油机井群控变频启动运行的安全性,增加抽油机井的抽油量,研究基于改进NSGA-Ⅲ算法的抽油机井群控变频启动技术,降低变频启动的电压偏差,通过分析抽油机井群控变频启动条件,明确降低抽油机井群控变频电机与供电管网的电压偏差可以降低变频启动时的冲击电流,提升变频启动运行的安全性。以最小电压偏差与最大抽油量为目标函数,建立抽油机井群控变频电机启动转速确定模型;在NSGA-Ⅲ算法引入参考点选择策略,得到改进的NSGA-Ⅲ算法;用改进NSGA-Ⅲ算法求解转速确定模型,得到最小电压偏差与最大抽油量对应的变频电机启动转速;根据合闸时刻变频电机的相角差,得到变频电机合闸指令,并按照确定的转速启动抽油机井群控变频电机。实验证明:该技术可有效求解抽油机井群控变频电机转速确定模型,且反转世代距离较小、超体积较大,即该技术的收敛性与分布性较优;该技术可有效启动抽油机井群控变频电机,平均抽油量15.8 t/d,最大电压偏差260 V(DC)。

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。

干旱时段水资源调度的NSGA-Ⅲ算法多目标优化模型应用研究

在干旱时段,水资源的合理调度对于保障区域的水安全、支持经济社会发展具有重要作用。针对干旱时期水资源调度的复杂多目标特性,研究提出一种基于非支配排序遗传第三代算法的多目标优化模型。结果表明,该算法能有效协调各个目标之间的关系,为干旱时段的水资源管理与决策提供科学依据,表明其在解决水资源调度多目标优化问题中的高效性与实用性。

基于NSGA-III算法求解柔性作业车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题,提出一种改进NSGA-Ⅲ算法,以完工时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷为目标建立调度模型。首先,为提高种群的多样性,提出一种基于惩罚的边界相交距离定义关联操作中种群个体与参考向量之间的距离;其次,为提高环境选择的计算效率,利用基于惩罚的边界相交距离消除机制来保护个体,降低了个体保护策略的计算成本;最后,为避免种群陷入局部最优,在遗传算子中采用一种改进的变异策略。运用两个评价指标与NSGA-Ⅲ算法进行比较,其收敛性与多样性均由于NSGA-Ⅲ算法。同时在4个Kacem算例上进行测试得出改进NSGA-Ⅲ算法解的质量较高,最后通过实际的生产实例证明改进的NSGA-Ⅲ算法优于或等同于现存在的方法,也证明了该方法在解决多目标柔性作业车间调度难题上的可操作性。

基于改进的NSGA-Ⅱ算法的交通运输结构优化

基于多目标优化模型构建了交通运输结构优化模型,引入快速非支配排序(NSGA-Ⅱ)算法并对其进行改进。以改进的NSGA-Ⅱ算法对优化模型进行求解,并通过算法改进前后所输出的优化结构进行碳排放对比,以验证算法优化的有效性。

基于NSGA-Ⅲ的桥梁网络多目标维修决策优化研究

桥梁网络维护方案的制定需权衡多个决策目标以保障其运营安全。为推动桥梁网络维护的低碳化,考虑桥梁网络在运营和维护期间的碳排放,以桥梁网络整体性能最优、碳排放量和维修总成本最小为目标,以桥梁个体满足最低性能要求为约束条件,构建桥梁网络多目标维修决策优化模型,并率先将NSGA-Ⅲ算法应用到桥梁网络维修决策领域,通过其参考点策略从大量的非支配解集中筛选更优的桥梁网络维修方案,以实现网络性能、维护成本和低碳环境的综合考量。模型求解过程中,从收敛性能、解集分布和目标函数性能分析三方面,研究多目标下NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ的求解效果。研究结果表明:NSGA-Ⅱ在求解桥梁网络双目标维修决策优化问题上要优于NSGA-Ⅲ,而NSGA-Ⅲ更适合求解目标个数为3个及以上的桥梁网络维修决策多目标优化问题;对于桥梁网络性能-成本-环境的多目标优化,NSGA-Ⅲ可获得更低的成本、更低的碳排放量和更高的网络性能,这表明NSGA-Ⅲ是求解桥梁网络多目标维修决策优化问题非常有效的工具。

基于改进NSGA-Ⅲ的D2D协同MEC多目标优化研究

在当前的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型中,由于任务是直接上传到MEC服务器执行,存在边缘服务器的计算压力大、空闲移动设备上的资源未得到充分利用等问题。使用边缘网络中的空闲设备进行协同计算,能够实现用户闲置资源的合理利用,增强MEC的计算能力。因此,提出了一种利用终端直通(Device-to-Device,D2D)进行协同计算的部分卸载MEC模型(D2D Collaborative MEC for Partial Offloading,DCM-PO)。在该模型中,除本地计算和MEC服务器计算外,还能将部分任务上传到空闲D2D设备进行辅助计算。首先,以最小化边缘网络的时延、能耗和费用为目标建立多目标优化问题。然后,在多染色体混合编码、自适应交叉率和变异率等方面对基于参考点的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅢ,NSGA-Ⅲ)进行改进,使之适合DCM-PO模型中的多目标优化问题求解。最后,仿真结果表明,相比基准MEC模型,DCM-PO模型在多项性能指标上有明显优势。

基于快速非支配排序遗传算法的共享电单车归还策略

为满足当前共享电单车随取随停的需求,解决其缺乏规范管理而导致的乱停乱放现象及其所呈现出的“多、散、乱”的状态与区域性供给不平衡问题,构建了基于多目标规划模型的平衡状态下的共享电单车归还模型。首先,应用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)确定平衡状态下的归还点分配方案;然后,结合专家打分、COWA算子、博弈论组合赋权法和TOPSIS法,从帕累托最优解集中选出最佳方案;最后,通过对比普通归还点分配方案里的用户所需付出的步行代价、时间代价和共享电单车的区域供给性,来验证实验结果的有效性。