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Multiobjective optimization scheme for industrial synthesis gas sweetening plant in GTL process 被引量:4
1
作者 Alireza Behroozsarand Akbar Zamaniyan 《Journal of Natural Gas Chemistry》 EI CAS CSCD 2011年第1期99-109,共11页
In industrial amine plants the optimized operating conditions are obtained from the conclusion of occurred events and challenges that are normal in the working units. For the sake of reducing the costs, time consuming... In industrial amine plants the optimized operating conditions are obtained from the conclusion of occurred events and challenges that are normal in the working units. For the sake of reducing the costs, time consuming, and preventing unsuitable accidents, the optimization could be performed by a computer program. In this paper, simulation and parameter analysis of amine plant is performed at first. The optimization of this unit is studied using Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II in order to produce sweet gas with CO 2 mole percentage less than 2.0% and H 2 S concentration less than 10 ppm for application in Fischer-Tropsch synthesis. The simulation of the plant in HYSYS v.3.1 software has been linked with MATLAB code for real-parameter NSGA-II to simulate and optimize the amine process. Three scenarios are selected to cover the effect of (DEA/MDEA) mass composition percent ratio at amine solution on objective functions. Results show that sour gas temperature and pressure of 33.98 ? C and 14.96 bar, DEA/CO 2 molar flow ratio of 12.58, regeneration gas temperature and pressure of 94.92 ? C and 3.0 bar, regenerator pressure of 1.53 bar, and ratio of DEA/MDEA = 20%/10% are the best values for minimizing plant energy consumption, amine circulation rate, and carbon dioxide recovery. 展开更多
关键词 amine plant multiobjective optimization Non-Dominated Sorting genetic Algorithm amine circulation rate
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异构边缘云架构下的多任务卸载算法 被引量:1
2
作者 尼俊红 臧云 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期800-807,共8页
为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。... 为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。该算法以先串行再并行的方式将粒子群和遗传算法结合在一起,通过适应度值排序、种群选择、多点交叉、反向变异等操作,利用遗传算法对粒子群进行优选,弥补粒子群算法早熟收敛、陷入局部最优的缺陷。6种标准测试函数的测试分析以及与基线方案进行仿真对比的结果表明:在用户数较多时,混合优化算法的系统平均开销可降低26%~43%,可以有效提高收敛精度。 展开更多
关键词 移动边缘计算 异构网络 边缘节点 任务卸载 粒子群算法 遗传算法 多目标优化 标准测试函数
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铰接式基础风力机多目标优化及动力响应研究
3
作者 章培 李焱 +2 位作者 唐友刚 杨树耕 曲晓奇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期9-16,共8页
针对一种新型铰接式基础风力机的基础结构设计与优化问题,综合考虑风力机运行安全稳性、经济成本及运动性能等多方面因素,本文建立了高维三目标优化数学模型,采用一种基于参考点的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅲ)对风力机基础结构尺... 针对一种新型铰接式基础风力机的基础结构设计与优化问题,综合考虑风力机运行安全稳性、经济成本及运动性能等多方面因素,本文建立了高维三目标优化数学模型,采用一种基于参考点的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅲ)对风力机基础结构尺寸进行优化设计研究,利用模糊优选方法,对所得到的帕累托解进行模糊评价,得到满足不同评价指标下的最优方案;并在此基础上,采用空气动力-水动力-结构耦合分析方法,利用Matlab在时域内编写运动控制方程进行动力响应分析。计算结果表明:额定风速海况下,所设计的铰接式基础风力机满足安全发电作业要求,同时相比于初始设计方案,基于多目标优化算法及模糊评价所设计的基础结构无论是运动及载荷性能都更加优越,经济成本更低;相关算法及优化流程也为后续不同基础形式的优化设计工作提供了新思路和参考。 展开更多
关键词 非支配排序 多目标遗传算法 优化设计 模糊优选 模糊评价 评价指标 耦合分析 动力响应
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多级离心泵叶轮和蜗壳协同优化研究
4
作者 赵建涛 裴吉 +1 位作者 袁建平 王文杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1670-1678,共9页
为了解决多级离心泵高效运行区窄,整体能效偏低的问题,本文对比转速为64.3的双进口多级离心泵叶轮和蜗壳进行了优化设计研究。对比了不同代理模型在多级离心泵水力性能优化中的适用性,选择了GA-BP神经网络作为最优代理模型,以叶轮和蜗壳... 为了解决多级离心泵高效运行区窄,整体能效偏低的问题,本文对比转速为64.3的双进口多级离心泵叶轮和蜗壳进行了优化设计研究。对比了不同代理模型在多级离心泵水力性能优化中的适用性,选择了GA-BP神经网络作为最优代理模型,以叶轮和蜗壳的9个主要设计参数作为优化变量,0.6Qd和1.0Qd工况泵的效率为优化目标,通过拉丁超立方抽样方法和自动数值分析程序构建样本库,使用NSGA-II算法获得多目标优化问题的帕累托最优解,并根据实际工程需求选取了适当的参数组合。结果表明:模型泵在小流量工况和设计工况点效率分别提高了2.49%和3.09%,大流量工况扬程陡降问题得到缓解。该方法可以为多级离心泵的正向设计提供参考。 展开更多
关键词 多级离心泵 匹配优化 能效优化 多目标优化 反向传播神经网络 遗传算法 数值模拟 代理模型
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基于NSGA-Ⅱ串行模式搜索的新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度方法 被引量:2
5
作者 姜淇 常玉红 +1 位作者 衣传宝 陈之栩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期434-441,共8页
针对新能源发电与抽水蓄能电站联合发电系统,提出一种多时间尺度优化调度策略,并提出一种结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和模式搜索算法的NSGA-Ⅱ-PS算法,该策略针对不同的时间尺度分别设定目标函数与约束条件,对比NSGA-Ⅱ与NSGA-... 针对新能源发电与抽水蓄能电站联合发电系统,提出一种多时间尺度优化调度策略,并提出一种结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和模式搜索算法的NSGA-Ⅱ-PS算法,该策略针对不同的时间尺度分别设定目标函数与约束条件,对比NSGA-Ⅱ与NSGA-Ⅱ-PS在解决本调度问题结果上的优劣性。在日前、日中时间尺度对联合系统进行优化调度,制定调度计划。结果表明:在高比例新能源消纳的基础上,新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度可在日前、日中尺度实现联合系统经济安全运行。 展开更多
关键词 新能源 抽水蓄能电站 多目标优化 调度 快速非支配遗传算法
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基于两阶段多目标智能设计方法的船舶动力舱设备布局优化研究
6
作者 李金成 刘暾 +5 位作者 令波 朱振桥 叶梦熊 杨姝玲 冯榆坤 陈作钢 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期150-160,共11页
[目的]针对现有优化算法处理船舶动力舱设备布局优化问题时可行解占比低、收敛困难的状况,开展多目标智能设计方法研究,旨在实现智能化布局设计。[方法]提出两阶段多目标优化方法。阶段1,以设备布置顺序为变量,基于NSGA-II算法与混合装... [目的]针对现有优化算法处理船舶动力舱设备布局优化问题时可行解占比低、收敛困难的状况,开展多目标智能设计方法研究,旨在实现智能化布局设计。[方法]提出两阶段多目标优化方法。阶段1,以设备布置顺序为变量,基于NSGA-II算法与混合装箱算法,求解整数规划问题筛选初始布置方案。其中,混合装箱算法融合货架和天际线算法思路,优化目标包括空间利用率、通道及维修空间、维检修效率,约束条件涵盖设备干涉、维修可达、互斥、重心等方面。阶段2,以初始方案为基础,以设备间隔、通道宽度为变量优化得到最佳布局。[结果]将该方法应用于某船舶动力舱局部区域设备布置,所得方案的维检修效率提升17.18%,通道最大宽度及维修空间优化0.47%,剩余有效空间利用率提高33.36%,各项优化目标均不低于人工布置方案。通过参数实验进一步验证了NSGA-II算法参数、精英策略、网格参数的合理性及方法的通用性。[结论]研究表明,两阶段优化方法可行且适用,能有效提高动力舱设备布置优化效率与效果,可为智能化布局设计提供解决方案。 展开更多
关键词 船舶设计 多目标优化 动力舱设备布局 NSGA-II 混合装箱算法 空间利用率
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基于CatBoost-NSGA-Ⅲ的盾构隧道施工参数分析及优化控制
7
作者 陈礼博 张明书 +2 位作者 陈海勇 吴贤国 曹源 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第8期1587-1598,共12页
由于盾构在施工过程中受环境、设备和作业等不确定因素的影响,导致隧道开挖的安全性、效率和成本难以协调。针对这种情况,以武汉轨道交通某标段施工为依托,采用基于梯度增强(CatBoost)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的混合算法,在全面... 由于盾构在施工过程中受环境、设备和作业等不确定因素的影响,导致隧道开挖的安全性、效率和成本难以协调。针对这种情况,以武汉轨道交通某标段施工为依托,采用基于梯度增强(CatBoost)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的混合算法,在全面考虑掘进效率、成本、安全风险等因素的基础上,选择以推进速度、掘进比能、刀具磨损量为目标,构建施工参数智能控制决策系统。首先,通过CatBoost回归模型预测盾构隧道推进速度、掘进比能和刀具磨损量,得到控制目标的适应度函数;然后,基于CatBoost预测模型构建的适应度函数,利用CatBoost-NSGA-Ⅲ进行施工参数的多目标优化;最后,通过模糊决策法从多个Pareto最优解集中选出最佳的施工参数组合,为隧道盾构掘进参数智能预测与优化提供参考。结果表明:1)Catboost可以进行模型精准预测,拟合优度R2大于0.9,均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE较小;2)Catboost-NSGA-Ⅲ多目标优化,模糊决策法确定最优方案。经过优化,相较于实测数据的平均值,掘进比能和刀具磨损量分别降低5.3%和13.5%、掘进速度提升6.3%,为盾构隧道的智能化掘进控制和管理决策提供依据。 展开更多
关键词 盾构施工 推进速度 掘进比能 刀具磨损量 施工参数 多目标优化 CatBoost-NSGA-Ⅲ算法
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考虑碎冰阻力和静水阻力的高效船型多目标优化方法
8
作者 王世超 刘刚 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期97-107,共11页
[目的]针对碎冰环境对船舶性能的影响,以及基于经验公式的传统优化方法在碎冰阻力优化方面的局限性,基于CFD&DEM方法提出一种精确优化碎冰阻力和静水阻力的船型优化方法。[方法]首先,基于CFD和CFD&DEM方法计算静水阻力和碎冰阻... [目的]针对碎冰环境对船舶性能的影响,以及基于经验公式的传统优化方法在碎冰阻力优化方面的局限性,基于CFD&DEM方法提出一种精确优化碎冰阻力和静水阻力的船型优化方法。[方法]首先,基于CFD和CFD&DEM方法计算静水阻力和碎冰阻力,提出一种创新的混合多岛遗传算法(HMIGA),用于模拟真实环境下的碎冰场;然后,结合XGBoost模型建立高效代理模型,并执行NSGA-III算法进行优化求解;最后,以KCS标准模型为例进行验证。[结果]结果显示,优化后船型的碎冰阻力降低了10.58%,静水阻力降低了2.32%;优化船型所承受的峰值载荷更少,同时通过产生波浪推开浮冰,还可进一步降低冰阻力。[结论]所提方法综合考虑了流场和碎冰场的随机性对优化结果的影响,能更精确、有效地改善船舶的碎冰阻力与静水阻力。HMIGA算法和XGBoost模型的引入可提升方法的实际应用效果,从而为未来碎冰环境下船舶的优化设计提供指导。 展开更多
关键词 船舶设计 船型优化设计 多目标优化 计算流体力学 离散元方法 混合多岛遗传算法 集成学习
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基于PSO-GA算法的后方仓库货位分配优化
9
作者 邱雄飞 张桦 赵润泽 《信息工程大学学报》 2024年第4期423-427,共5页
针对当前部队后方仓库的货位分配效率不高的问题,将传统的粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)相结合,构建一种混合求解模型。结合实例通过仿真分析表明,该混合算法与传统的PSO和GA相比,具有一定的优越性,能够有效提高仓库作业效率和货... 针对当前部队后方仓库的货位分配效率不高的问题,将传统的粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)相结合,构建一种混合求解模型。结合实例通过仿真分析表明,该混合算法与传统的PSO和GA相比,具有一定的优越性,能够有效提高仓库作业效率和货架稳定性,对后方仓库的货位分配研究具有一定的理论价值和实践意义。 展开更多
关键词 后方仓库 货位分配 粒子群算法 遗传算法 多目标优化
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多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法 被引量:43
10
作者 朱学军 陈彤 +1 位作者 薛量 李峻 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期106-109,共4页
Pareto多目标遗传算法是利用Pareto最优的概念发展出的一种求解多目标优化问题的向量优化方法 ,能够得到Pareto最优解集 .由于采用常规的两个体参与交叉的遗传算法 ,使整个算法耗费在小生境 (Niche)算子上的时间太多 ,导致算法的效率较... Pareto多目标遗传算法是利用Pareto最优的概念发展出的一种求解多目标优化问题的向量优化方法 ,能够得到Pareto最优解集 .由于采用常规的两个体参与交叉的遗传算法 ,使整个算法耗费在小生境 (Niche)算子上的时间太多 ,导致算法的效率较低 .本文发展出多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法 ,群体中的个体采用真实值表示 ,使该算法的速度大大提高 ,同时证明了相应的模式定理 ,并提出用方差和熵来分析该算法对解群多样性的影响 .最后用算例说明了采用多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法与常规算法比较的结果 。 展开更多
关键词 遗传算法 多点交叉 多目标优化 人工智能
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基于遗传算法的多目标过程系统优化 被引量:9
11
作者 贾小平 毕荣山 +2 位作者 董梅 郑世清 韩方煜 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第1期33-36,共4页
提出了一种求解多目标优化问题的求解策略。在搜索寻优过程中 ,利用遗传算法生成 Pareto最优解集。在决策过程中 ,利用 TOPSIS方法来确定 Pareto最优解集中最佳协调解。最后 ,应用该算法对 DAM连续缩合过程的多目标过程系统做了优化研究。
关键词 遗传算法 多目标过程系统 优化 多目标优化 TOPSIS法
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超燃冲压发动机二维进气道多级多目标优化设计方法 被引量:23
12
作者 罗世彬 罗文彩 +1 位作者 丁猛 王振国 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期1-6,共6页
提出了超燃冲压发动机二维进气道的多级多目标设计方法。选择总压恢复系数、压升比和阻力系数为性能目标,引入多级设计概念,分别基于一维气动力学分析方法和计算流体力学方法,采用混合遗传算法对4楔角外压和2楔角内压混合压缩进气道进... 提出了超燃冲压发动机二维进气道的多级多目标设计方法。选择总压恢复系数、压升比和阻力系数为性能目标,引入多级设计概念,分别基于一维气动力学分析方法和计算流体力学方法,采用混合遗传算法对4楔角外压和2楔角内压混合压缩进气道进行了多级多目标优化设计,得到了问题的Pareto非劣解集。采用上述方法可以提升超燃冲压发动机进气道的设计水平,得到高性能的设计方案。 展开更多
关键词 超燃冲压发动机 高超声速进气道 多目标优化 数值模拟 混合遗传算法
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混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现 被引量:20
13
作者 朱学军 攀登 +2 位作者 王安麟 张惠侨 叶庆泰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期411-414,共4页
提出了一种用Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量优化方法,得到Pareto最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解.该算法包括6个基本算子:选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Pareto集合过滤器.建立了用于多目标... 提出了一种用Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量优化方法,得到Pareto最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解.该算法包括6个基本算子:选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Pareto集合过滤器.建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法. 展开更多
关键词 混合变量 PARETO最优 遗传算法 多目标优化设计
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基于遗传算法的自动化仓库的动态货位分配 被引量:42
14
作者 马永杰 蒋兆远 杨志民 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期415-421,共7页
在已经存储一定数量货物的自动化仓库中,以基于随机存储策略的库区和货位分配以及堆垛机行驶时间为优化控制目标.优化模型中的约束包括堆垛机容量和行驶速度以及在多任务作业周期中先存后取、由近及远存储、由远及近出库等.用遗传算法... 在已经存储一定数量货物的自动化仓库中,以基于随机存储策略的库区和货位分配以及堆垛机行驶时间为优化控制目标.优化模型中的约束包括堆垛机容量和行驶速度以及在多任务作业周期中先存后取、由近及远存储、由远及近出库等.用遗传算法求出动态货位分配和拣选路径优化的Pareto最优解.实验结果验证了提出的方法的有效性. 展开更多
关键词 遗传算法 自动化立体仓库 多目标优化 约束 动态货位分配
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高速铁路接触网悬挂系统维修计划的优化研究 被引量:18
15
作者 李雪 吴俊勇 +3 位作者 杨媛 严翔 刘晓民 徐伟燕 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期24-30,共7页
将高速铁路接触网系统的维修方式分为3类,根据不同维修方式下系统的可靠性和维修费用不同的特点,建立不同维修组合下接触网系统的动态可靠性模型和维修费用模型。为实现提高接触网系统的可靠性并降低维修费用的目标,提出一种混沌自适应... 将高速铁路接触网系统的维修方式分为3类,根据不同维修方式下系统的可靠性和维修费用不同的特点,建立不同维修组合下接触网系统的动态可靠性模型和维修费用模型。为实现提高接触网系统的可靠性并降低维修费用的目标,提出一种混沌自适应进化算法(CSEA)来求解这一多目标优化问题。该算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证各代有一定数量的劣势个体能参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。计算结果表明,CSEA在种群多样性保持和帕累托(Pareto)最优解收敛方面均优于流行的NSGA-Ⅱ多目标算法。采用CSEA算法得到的优化维修计划,可显著提高接触网系统的可靠性,也大幅度降低维修费用。将本文多目标优化算法与传统的单目标优化算法进行比较,验证了多目标优化算法的优越性。 展开更多
关键词 多目标进化算法(MOEA) 混沌初始种群 自适应遗传算法 接触网系统(CS)
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基于多目标遗传算法的多级轴流压气机优化设计 被引量:9
16
作者 丁伟 刘波 +1 位作者 曹志鹏 陈云永 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期230-233,共4页
建立了一种多级轴流压气机的多目标优化设计方法。采用流线曲率法计算压气机气动性能,结合多目标遗传算法来进行性能参数优化。针对一台两级轴流压气机,选定优化设计的目标是最大的总压比和最高的总绝热效率。将转子尾缘的稠度和相对气... 建立了一种多级轴流压气机的多目标优化设计方法。采用流线曲率法计算压气机气动性能,结合多目标遗传算法来进行性能参数优化。针对一台两级轴流压气机,选定优化设计的目标是最大的总压比和最高的总绝热效率。将转子尾缘的稠度和相对气流角以及静子尾缘的稠度和气流角作为设计变量。通过优化设计得到一组在两个目标上均优于初始设计的Pareto最优解,对典型的Pareto最优解和初始设计进行分析、比较,证明了该优化设计方法的有效性。 展开更多
关键词 轴流压气机 多目标遗传算法^+ 流线曲率法^+
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军事能力到装备系统的双层规划模型及其求解算法 被引量:4
17
作者 岑凯辉 谭跃进 +1 位作者 杨克巍 李孟军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期128-131,共4页
阐述了基于能力的军事规划新思路,提出了从军事能力到系统项目的两层规划模型。该模型上层以效果和效果-成本比值最大化为目标,通过资本规模来约束下层决策。下层以各种能力最大化为目标,在成本约束下寻求不同系统项目的最佳组合,并将... 阐述了基于能力的军事规划新思路,提出了从军事能力到系统项目的两层规划模型。该模型上层以效果和效果-成本比值最大化为目标,通过资本规模来约束下层决策。下层以各种能力最大化为目标,在成本约束下寻求不同系统项目的最佳组合,并将结果返回上层影响最终的决策。应用了多目标遗传算法来求解该规划模型。算例结果表明,所建立的双层规划模型及其求解算法对于国防资源分配问题是有效的。 展开更多
关键词 双层规划 基于能力的方法 采办 遗传算法 多目标
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基于遗传算法的抗震钢框架多目标优化设计 被引量:21
18
作者 黄冀卓 王湛 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期389-397,共9页
考虑抗震钢框架优化问题具有多目标的特点,在遗传算法的基础上对抗震钢框架多目标优化设计进行了探讨.在无约束Pareto排序遗传算法的基础上,提出了一个简单、实用而又可以避免采用罚函数的全新排序方法,在此基础上形成了一种求解有约... 考虑抗震钢框架优化问题具有多目标的特点,在遗传算法的基础上对抗震钢框架多目标优化设计进行了探讨.在无约束Pareto排序遗传算法的基础上,提出了一个简单、实用而又可以避免采用罚函数的全新排序方法,在此基础上形成了一种求解有约束多目标优化问题的Pareto遗传算法(CMOPGA),并给出了具体的算法流程图.以钢框架重量最轻和结构总动应变能最小为目标,基于相关的设计规范,给出了抗震钢框架多目标优化问题的一种合理提法.采用CMOPGA对一个两跨六层抗震钢框架实例进行了多目标优化设计,并提出了一个在Pareto最优解集的基础上选取妥协解的相对最小距离妥协原则.算例结果表明,采用CMOPGA求解抗震钢框架多目标优化问题是可行和有效的. 展开更多
关键词 抗震钢框架 多目标优化 PARETO 遗传算法 妥协解
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基于多目标遗传算法的可调节变量产品族优化 被引量:10
19
作者 李中凯 谭建荣 +1 位作者 冯毅雄 魏喆 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1015-1020,1057,共7页
为了实现可调节变量产品族的优化设计,在建立可调节变量产品族原理模型及优化模型的基础上,提出基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的产品族优化设计流程.根据产品族优化设计的数学模型,用NSGA-II算法求得多目标优化问题的Pareto集,并使... 为了实现可调节变量产品族的优化设计,在建立可调节变量产品族原理模型及优化模型的基础上,提出基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的产品族优化设计流程.根据产品族优化设计的数学模型,用NSGA-II算法求得多目标优化问题的Pareto集,并使用基于模糊集合理论的方法选择一个最优解.在优化设计的第一阶段中NS-GA-II算法独立优化每个产品,依据设计变量的变化率确定产品平台常量集合及平台常量取值.第二阶段用NS-GA-II算法优化每个实例产品的可调节变量值,在满足产品族设计要求的前提下,提高实例产品的性能.对通用电机产品族进行优化设计,并与One-Stage-Ps方法进行比较,证明了该方法在工程应用中的正确性与高效性. 展开更多
关键词 可调节变量产品族 产品平台 NSGA-Ⅱ 多目标优化 Pareto集
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隐身性能约束的多目标气动外形优化设计 被引量:10
20
作者 苏伟 高正红 夏露 《空气动力学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期137-140,共4页
从飞机外形设计的总体、气动和隐身设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,并采用了群体排序、基于共享机制的小生境技术和Pareto解集过滤器等技术使解集具有良好分布特性,在此基础上建立了一套可满... 从飞机外形设计的总体、气动和隐身设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,并采用了群体排序、基于共享机制的小生境技术和Pareto解集过滤器等技术使解集具有良好分布特性,在此基础上建立了一套可满足飞行器外形气动/隐身一体化综合优化设计优化模型和优化方法。文中针对飞行器外形优化设计要求,提出了复杂外形参数化和设计变量的选取原则。并根据某飞行器设计要求,进行了在以隐身特性为约束条件下,以亚声速和超声速气动特性为设计目标的飞行器外形综合优化设计,取得了良好的优化设计结果。 展开更多
关键词 多目标多学科优化设计 Parcto遗传算法 外形参数化
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