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。

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。

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。

一种改进的非支配排序遗传算法INSGA

为克服非支配排序遗传算法 (NSGA)存在的计算复杂度高 ,未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等缺点 ,介绍一种改进的算法INSGA ,克服了上述缺点 ,并通过实验验证 。

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。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究

旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究。首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验。实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%。研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考。

求解多目标最小生成树的一种新的遗传算法

在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于多目标最小生成树问题,边集合编码具有较好的遗传性和局部性,而且基于此繁殖算子的遗传算法在求解效率和解的质量方面都优于基于PrimRST的遗传算法。

基于双链量子遗传算法的柔性作业车间调度

针对模糊交货期的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间、最小化总成本和最小化惩罚值为目标,建立问题的数学模型,提出改进的双链量子遗传算法。通过对实际生产交货期的模糊特点进行分析,设计了随交货时间变化的提前/拖期双惩罚系数;针对柔性作业调度问题的特点,提出基于机器分配链和工序链的双链结构编码方法和Hadamard变异策略,并在模糊集合理论的基础上引入对非支配解的优化排序策略和拥挤距离选择策略。将方法应用于Kacem算例和某机械模具车间调度,并与其他经典算法进行比较,验证了所提方法的有效性。

基于病毒进化遗传算法的复杂产品设计任务规划

为提高复杂决策环境下产品设计任务规划的科学性,针对设计项目中资源以知识型员工为主的特点,综合考虑项目时间最短、完成质量最高及设计人员负载均衡等问题建立多目标优化的数学模型.在此基础上,为提高横向搜索能力以获得多样性解,提出了基于病毒进化机制的求解算法,其中引入多种群思想以使算法适用于多目标问题,并采用非支配排序保证算法全局搜索能力.最后通过仿真分析对文中算法进行了验证.

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%。

含储热的热电联产机组经济性与灵活性多目标优化算法

随着可再生能源产能的不断增长,电力系统的灵活性已成为频繁高峰调控影响下必须考虑的一个指标。然而,灵活性与经济效益之间往往相互矛盾,多目标优化可作为协调矛盾的一种手段。因此,文中以带熔融盐储热的抽凝式热电联产机组为研究对象,以灵活性和经济性为优化目标建立日前调度的优化模型。考虑储热系统的爬坡能力、机组出力和热电耦合等约束条件,文中采用改进的二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorted genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对熔融盐储热系统进行优化求解。文中分别以灵活性和经济性2种指标对求解获得的非支配解集合即帕累托(Pareto)前沿进行比较分析,同时对熔融盐储热系统的储、放热特性进行分析。分析结果表明,侧重灵活性时,熔融盐储热须维持较高的储热量,以应对低负荷阶段的供热不足;侧重经济性时,熔融盐储热调节较为频繁,使得机组在较高效率区间运行。

基于多目标遗传算法和主成分分析的船型主尺度论证

为了解决船舶方案设计中面临的方案生成和决策问题,引入多目标遗传算法和综合评价方法,将船舶主尺度确定转换为多目标优化和决策评价问题,使用第二代快速非劣解排序的多目标遗传算法(NSGA II),在一个迭代周期获得多个可行解,采用主成分分析方法对备选解进行综合评价,按照主成分得分给出比较排序。以一艘水面船舶在概念设计阶段的船型主尺度论证为例,数值结果表明所采用的方法是可行的且具有较好的适应性。

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。