基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度

采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。

基于非支配排序遗传算法的无约束多目标优化配煤模型

分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为该模型的寻优算法,并结合配煤问题的特点对原算法进行适当改进和调整,对某电厂的实际配煤问题进行求解,得到分布较好的Pareto最优解集,这些解为电厂配煤人员在多个相互关联的目标之间进行决策时提供了多样的选择,具有很好的指导作用和应用价值。

基于并行非支配排序遗传算法的限流措施多目标优化

分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改进非支配排序遗传算法,结合基于限流效果灵敏度的支路筛选策略,应用于Pareto最优限流措施的求解。为提升优化速度,在MATLAB计算平台上对改进非支配排序遗传算法进行了主从并行改造。最后,结合改进的新英格兰10机39节点系统优化结果,验证了所提出的多目标优化方法有效、可行。

基于改进的非支配排序遗传算法的模块化产品多目标配置优化研究

在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化。由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来满足不同客户对产品性能、成本及出货期的要求,解决了客户需求侧重点对产品设计结果的适应性处理。最后,结合项目实施,给出该方法在机床制造业中的典型应用实例,验证了文中提出方法的有效性和适应性。

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。

基于第二代非支配排序遗传算法的变速器齿轮系多目标可靠性优化

以某微型车变速器为研究对象,在变速器结构已确定、传动比最佳的条件下,以可靠性为主要约束,以齿轮系总体积最小、中心距最小和总重合度最大为目标建立变速器齿轮系多目标优化的数学模型。采用第二代非支配排序遗传算法对变速器齿轮系进行多目标优化并得到其Pareto最优解集。实例计算表明,该数学模型和优化程序是正确、有效。

基于RQGA和非支配排序的多目标混沌量子遗传算法

为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,借鉴实数编码遗传算法和多目标优化理论,构建一种多目标混沌量子遗传算法。在分析量子位概率的混沌特性、量子态干涉特性和量子位实数编码的基础上,采用量子位概率交叉和混沌变异的方式进化种群,以提高寻优能力和收敛速度,利用非支配排序、精英保留和分层聚类等多目标优化策略保持种群多样性的同时,保证进化向Pareto全局最优解集方向进行。通过混合算法性能对比测试验证了多算法集成的有效性,并分析关键参数对算法性能的影响。电力系统多目标无功优化的仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。

基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化

对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生;同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法,建立了三维优化模型,对电子变压器进行了多目标优化设计,获得了电子变压器优化设计参数,使其体积更小、效率更高,更容易找到全局最优解。与非支配排序遗传算法(NSGA)和二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相比,改进的二代非支配排序遗传算法在电子变压器优化设计方面具有明显的优势。最后,依据优化结果,制作了一台磁芯材料为超微晶合金的高频变压器,温度校核结果表明了此优化方法的可行性。

基于二代非支配排序遗传算法的电子变压器多目标优化

基于二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对大功率电子变压器的优化设计进行了研究。以电子变压器的面积乘积、磁芯损耗和绕组损耗为目标函数建立了三维优化模型。通过对NSGA-Ⅱ算法的研究,合理确定了选择、交叉、变异等算子的取值,对冷轧硅钢片、铁基非晶合金、超微晶合金三种磁芯材料的电子变压器的设计进行了优化。根据磁芯损耗和绕组损耗相等时变压器效率最大的原则选取了最优点。通过对优化结果的参数指标比较,分析了三种磁芯材料的物理特性。利用有限元软件计算了三种变压器的温度场,作了温度校核,并对三种变压器的热特性进行了分析,验证了超微晶合金材料在大功率电子变压器设计制造的优越性。

基于非支配排序遗传算法的感载比例阀静特性多目标优化设计

以某匹配感载比例阀的车辆为例,以理想利用附着系数曲线为目标,以ECE制动法规为约束条件,利用非支配排序遗传算法对车辆在空载、半载和满载状态下的制动性能进行了多目标优化,得到了满足设计要求和性能最优的感载比例阀静特性曲线。

基于非支配排序遗传算法-Ⅱ的静态换相开关优化配置方法

为应对低压配电网中光伏系统带来的电压三相不平衡问题,本文提出了一种基于非支配排序遗传算法-II的静态换相开关优化配置方法。通过考虑静态换相开关的最佳部署位置,采用NSGA-II算法优化静态换相开关的数量和位置,从而实现成本效益最大化。并在IEEE 123节点测试馈线上进行了仿真实验,以验证方法的有效性。仿真结果表明,该方法在IEEE 123节点测试馈线中能够显著减少电压不平衡和网络损耗。在不同渗透水平下,沿馈线的最大电压不平衡度分别降低了80%和60%,总能量损失减少了(69.2~75.7)kWh。本文提出的方法在提高配电系统运行效率和稳定性方面展现了良好的应用前景,为智能电网和可再生能源的可持续发展提供了有力支持。

基于改进非支配排序遗传算法的智能变电站状态检测方法

为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪与降维处理;引进遗传算法,通过在知识领域与多个目标之间的迭代,找到最优平衡点,筛选出最有效的特征组合,实现对变电站中电力设备运行数据的知识集合生成与特征提取;引进深度迁移学习,构建并训练自组织映射(SOM)网络,此网络含多个神经元节点,自适应聚类输入特征,实现智能变电站设备的在线管理与异常检测。对比试验结果表明:该方法可以精准识别智能变电站在运行中的电力设备异常状态,可通过此种方式实现对变电站的智能管理。

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。

服装企业包装订单分配排序优化模型及其快速非支配遗传算法求解

为解决纺织服装生产企业包装出货过程中在包装订单分配与排序时存在的分配方案不合理、拖期时间长等问题,在考虑包装线机器分配及机器调整时间约束的情况下,建立以最小化最大完成时间和拖期时间为目标函数的包装订单分配排序两目标优化数学模型,并采用基于参考点的快速非支配遗传算法对模型进行求解,然后对优化解进行解码输出优化方案。通过该模型与算法求解相关企业的具体算例,结果表明:该模型输出结果缩短了最大完成时间,有效地控制了拖期,几种优化方案的平均最大完成时间相较于按交货期优先规则的方案缩短了4.7%,且所有方案的总拖期均小于4 h。研究成果在提升纺织服装生产企业的包装出货效率方面具有良好的应用与推广价值。

基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间低碳调度

为解决以设备能耗、刀具磨损和切削液消耗为碳排放来源,能耗和人工费用为加工成本的多目标柔性作业车间低碳调度问题,建立以最小化碳排放量、最长完工时间和加工成本为目标的低碳调度模型,提出一种改进带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)并进行求解。首先通过基于Tent混沌映射的编码与融合了层次分析法(AHP)的贪婪解码来动态调整染色体组成,提高初始种群质量;然后提出了一种基于遗传参数的自适应遗传策略,根据种群进化阶段与种群非支配状态动态调整交叉、变异率;最后设计了一种基于外部档案集的改进精英保留策略,提高了算法后期的种群多样性并保留了进化过程中的优质个体。通过标准调度算例与实际案例验证了改进算法的有效性。

基于快速非支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ)的配电网多目标无功优化

提出了一种将快速非支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ)应用于配电网多目标无功优化的方法。该方法应用前推回代算法计算配电网潮流,采用十进制编码方式,可以同时对无功补偿设备的接入位置和接入容量进行优化。该算法运行一次可以得到多个分布均匀的Pareto最优解,决策者可以根据实际需要进行选择,为各目标之间的权衡分析提供了有效的依据。

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。

复杂制造环境下的改进非支配排序遗传算法

针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题的缺点,提出改进的非支配排序遗传算法,采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善了算法的收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善了算法的搜索性能。将该算法应用于某机械公司的人机双资源多目标柔性车间模糊调度,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划

基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协调的思想处理复杂系统的演化,可以克服当优化问题规模扩大时,常规进化算法易于出现过早收敛的现象。据此提出将协同进化算法和NSAG-II算法相结合,以用于处理大规模多区域的电力系统规划问题,在各子网采用NSAG-II算法优化的过程中进行多区域协调。与常规遗传算法相比,算例分析取得了更好的规划结果。