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。

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。

基于非劣排序遗传算法的三代轮毂轴承多目标优化

将某型轿车第三代驱动轮轮毂轴承作为研究对象,以疲劳寿命、磨损寿命、旋滚比为优化目标,引入惩罚函数处理约束条件,将原约束优化问题转化为极小化的无约束优化问题,采用带精英保留策略的非劣排序遗传算法(NSGA-II)进行轮毂轴承多目标优化。通过有限元仿真对优化前后的结构应力情况进行了对比。分析结果表明:在满足规定约束的条件下,提出的优化方案实现了3个目标函数整体性能的同时提升;内法兰、外法兰、内圈、滚珠的应力集中情况均有改善,模型整体最大等效应力较优化前降低8.61%。

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。

基于非支配排序遗传算法的核动力堆中子-γ混合射线屏蔽智能优化

以萨瓦纳船用核动力堆为原型,等比构建了中子-γ混合辐射场多目标优化模型,使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与神经网络相结合的屏蔽智能优化方法,将屏蔽层总重量和屏蔽后的剂量率作为优化目标,进行多目标寻优,得到了pareto最优解;选取其中1组最优解分别利用蒙特卡罗方法计算和神经网络预测进行可行性对比验证,在神经网络预测误差允许的范围内,得到的剂量率均满足寻优时设置的约束限值。研究结果表明,该屏蔽智能优化方法对反应堆中子-γ混合射线的屏蔽参数优化是可行的,相比于传统的纯蒙特卡罗方法而言,能在计算准确的前提下极大减少计算时间。

针对多目标优化的精英保留非劣排序遗传算法

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。作为一种有效的全局并行优化搜索工具,它具有简单、通用、鲁棒性强和适于并行分布处理的特点以及广泛的应用潜力。本文阐述了遗传算法的基本原理和方法,并着重介绍了一种改进的遗传算法———精英保留非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并将其应用于化工中的多目标优化。

基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法

提出一种基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法。算法基于非劣排序对种群进行分类来评价个体的价值,在选择操作中引入个体浓度保持种群多样性。采用免疫克隆操作为产生新种群和算法实现全局搜索提供了基础,采用遗传种群与父代群体锦标赛竞争的方式保留最优解。仿真实验结果表明:算法在收敛性和分布性方面要优于NSGA-II算法。

基于非劣解排序遗传算法的航空煤油燃烧特性数值模拟分析

采用非劣解排序遗传算法对已有的航空煤油化学反应动力学机理进行优化。同时,通过引入醇类及苯类替代燃料,调整替代燃料组合比例,尝试模拟分析不同航空煤油的燃烧特性。将不同组合的替代燃料模拟结果与实际航空煤油实验燃烧数据进行对比分析,可知低比例正烷烃、高比例异构烃、配合部分芳香烃以及微量含氧物质能够较好地反映部分航空煤油着火特性。最终,本研究得到的替代燃料组合由摩尔占比分别为25%的正十六烷(C16H34)、50%的异十六烷(IC16H34)、20%的甲苯(C7H8)和5%的正戊醇(C5H11OH)组成,该骨架机理仅包含102个物质和302个基元反应,能够准确描述6种不同航空煤油的燃烧特性。

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NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法通用涡旋盘的优化设计

利用非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对通用涡旋压缩机的动静涡旋盘涡旋体高度、涡旋盘主轴转角、涡旋型线基圆渐开角、涡旋型线基圆半径基本参数进行优化设计,使涡旋盘的径向气体力、切向气体力、倾覆力矩、自转力矩、能效比达到最优。给出了优化设计的遗传算法计算方法、数学模型、基于遗传算法数学模型、程序流程图、多目标优化结果。较其他优化方法,NSGA-Ⅱ能较好解决多目标非线性优化问题,最后用优化后的数据验证了该方法的有效性。

基于非支配排序遗传算法的效果评价及程序测试

目的研究非支配排序遗传算法的多目标优化问题,并对其效果进行评价。方法采用4个标准测试函数对NSGA进行模拟测试。结果通过NSGA对测试函数的多目标优化,说明NSGA程序可靠,可推广应用到实际问题中。结论在保证多个目标都最优的前提下,NSGA搜索的Pareto非劣解比较理想,提供了可供研究者选择的Pareto非劣解方案。

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%。

卷烟物流非劣排序遗传多目标优化配送策略

卷烟配送既要降低企业配送成本,还要考虑客户对配送的满意情况。在分别构建车辆路径优化模型和零售终端满意度评价模型的基础上,建立了单位周期内含时间窗的卷烟配送多目标优化模型。采用非劣排序遗传算法实现了模型的多目标数值求解,并引入了改进的拥挤距离,以提高种群的多样性。计算结果表明,非劣排序遗传算法可完成卷烟物流配送路径的多目标优化,能够提供多组可行的配送策略。

基于NSGA-Ⅱ的盾构机土压力自动控制技术研究

针对传统盾构机土压力控制方法存在的不足,提出一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)的多目标优化控制策略。该策略综合考虑了土压力跟踪性能、刀盘扭矩波动等多个目标,通过自适应遗传算法实现了参数的在线优化,同时集成了智能感知、实时调控等功能模块,构建了一个高度智能化的自动控制系统。仿真实验结果表明,所提出的控制策略能够有效提高土压力控制精度、抑制扭矩波动等,为实现盾构施工智能化提供了新的解决方案。

基于NSGA-Ⅱ的柔性作业车间调度优化研究

以H公司柔性作业车间为研究对象,结合调度数据对存在的柔性作业车间调度问题进行优化,构建多目标优化模型并应用非支配排序遗传算法Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)求解。对比分析发现,多目标组合优化后的调度方案在指导生产调度上更具优势。

基于NSGA-Ⅱ的工业机器人多目标点轨迹跟踪优化研究

针对工业机器人在轨迹跟踪中存在的建模误差与收敛性问题,提出一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)的工业机器人多目标点轨迹跟踪优化方法。首先,系统概述工业机器人多目标点跟踪控制系统的需求及挑战,详细分析工业机器人动力学模型。其次,研究工业机器人轨迹规划,提出基于三次多项式插值的轨迹规划模型。再次,提出基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法的工业机器人轨迹跟踪控制优化方法。最后,通过仿真分析,验证该方法的有效性。结果表明,相较于传统的控制方法,该方法在多目标跟踪方面表现出更好的性能和精度,提高了工业机器人在生产线上的实际应用效果。

采用NSGA-Ⅱ混合智能算法的风电场多目标电网规划

风电并网在实现节约化石能源和减少有害气体排放等效益的同时,也将对电力系统的可靠性造成一定的负面影响。为达到投资经济性、系统可靠性、环保效果的整体最优,构建了多目标风电场接入的输电线路与电网的联合优化规划模型;针对目标权重未知、人工神经网络(artificial neuralnetwork,ANN)收敛困难、无法合理决策等问题,采用方差最大化决策和分类逼近理想解的排序方法(technique fororder preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)缩小最优解的范围,并在此基础上提出了随机模拟、神经元网络和非劣排序遗传算法II(non-dominated sorting geneticalgorithm II,NSGA-Ⅱ)相结合的混合智能算法;对增加风电场的改进IEEE Garver-6系统进行计算分析,结果表明该方法具有较高的决策效率和计算精度,从而验证了所提出模型和方法的合理性和有效性。