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Finding an optimization of the plate element of Egyptian research reactor using genetic algorithm
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作者 WAHED Mohamed IBRAHIM Wesam EFFAT Ahmed 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2008年第5期314-320,共7页
The second Egyptian research reactor ET-RR-2 went critical on the 27th of November 1997.The National Center of Nuclear Safety and Radiation Control (NCNSRC) has the responsibility of the evaluation and assessment of t... The second Egyptian research reactor ET-RR-2 went critical on the 27th of November 1997.The National Center of Nuclear Safety and Radiation Control (NCNSRC) has the responsibility of the evaluation and assessment of the safety of this reactor.The purpose of this paper is to present an approach to optimization of the fuel element plate. For an efficient search through the solution space we use a multi objective genetic algorithm which allows us to identify a set of Pareto optimal solutions providing the decision maker with the complete spectrum of optimal solutions with respect to the various targets.The aim of this paper is to propose a new approach for optimizing the fuel element plate in the reactor.The fuel element plate is designed with a view to improve reliability and lifetime and it is one of the most important elements during the shut down.In this present paper,we present a conceptual design approach for fuel element plate,in conjunction with a genetic algorithm to obtain a fuel plate that maximizes a fitness value to optimize the safety design of the fuel plate. 展开更多
关键词 埃及核反应堆 遗传算法 燃料元件 核技术
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究
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作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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考虑转港调度的内河港口群多泊位联合配置策略
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作者 高攀 黄柳森 赵旭 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期328-337,共10页
为缓解内河港口泊位资源供需时空不匹配问题,将单港泊位分配拓展到腹地高度重叠的内河港口群中,通过考虑不同港口之间的转港调度作业,探索多泊位联合配置优化策略。本文以船舶总成本和在港总时间最小化为目标,建立港口群多泊位联合配置... 为缓解内河港口泊位资源供需时空不匹配问题,将单港泊位分配拓展到腹地高度重叠的内河港口群中,通过考虑不同港口之间的转港调度作业,探索多泊位联合配置优化策略。本文以船舶总成本和在港总时间最小化为目标,建立港口群多泊位联合配置优化模型。依据模型特点,设计改进的非支配排序遗传算法求解模型,并探讨调度实施前后的优化效果。以我国某内河流域的一个港口群为例,对配置模型和优化算法进行可行性验证。实验结果显示:实行联合配置策略的船舶总成本和在港总时间比独立配置均有所降低,且当船舶到港规模由20艘增加到80艘时,实施联合配置策略前后的成本和时间的降低比例平均分别提升至24%和40%左右。同时,当允许转港的船舶数量比例从0增加到20%时,船舶总成本和在港总时间的下降幅度较大;比例超过20%后,呈现边际递减效应。因此,需充分考虑转港调度成本,通过设置适当的转港数量阈值,提升港口群运作效率。 展开更多
关键词 水路运输 联合配置策略 非支配排序遗传算法 内河港口群 多目标优化
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基于层级分解的前围声学包多目标优化
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作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页
搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集
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基于零和博弈的终端区飞机进场排序优化
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作者 廖勇 赵世昌 +1 位作者 吴煜昕 张丹 《航空计算技术》 2025年第1期93-97,107,共6页
随着航空需求增长,中国推进多机场终端区的构建,如“一市两场”计划。然而,多机场终端区的扩展带来了进场排序混乱和拥堵问题。为解决该问题,提出了一种多机场终端区飞机进场排序模型。为减少权重确定的主观性,通过零和博弈理论平衡机... 随着航空需求增长,中国推进多机场终端区的构建,如“一市两场”计划。然而,多机场终端区的扩展带来了进场排序混乱和拥堵问题。为解决该问题,提出了一种多机场终端区飞机进场排序模型。为减少权重确定的主观性,通过零和博弈理论平衡机场、航空公司和空中交通管制部门的目标,将零和博弈模型转化为线性规划问题,选择最优目标函数和解,并结合多个目标函数及其权重,实现混合策略Nash均衡,得到客观权重。最终通过精英保留遗传算法求解模型,并在某终端区进行实例验证。结果显示,相比传统多目标优化方法,零和博弈模型有效减少了权重确定的主观性,实现了三方的Nash均衡,优化了排序过程,提高了终端区域的运行效率。 展开更多
关键词 多机场终端区 飞机进场排序 零和博弈 精英保留遗传算法
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基于改进NSGA-Ⅱ的煤矿井下智能无轨辅助调度路径优化方法研究
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作者 贾纯纯 马超 +2 位作者 张亚邦 易贝贝 王海波 《中国矿业》 北大核心 2025年第5期137-143,共7页
针对现有煤矿井下智能无轨辅助运输系统调度及路径规划效率低、考虑现实约束不足的问题,提出了一种基于改进NSGA-II的调度运输路径规划方法。以最小运输成本、最小电力机车机器人总等待时间、最小煤矿运输期望偏差为目标函数,最小卸货... 针对现有煤矿井下智能无轨辅助运输系统调度及路径规划效率低、考虑现实约束不足的问题,提出了一种基于改进NSGA-II的调度运输路径规划方法。以最小运输成本、最小电力机车机器人总等待时间、最小煤矿运输期望偏差为目标函数,最小卸货量、装货点运出总容量、装货次数、卸货点的最大卸货容量等约束条件建立煤矿井下智能无轨辅助运输系统多目标优化函数。提出了一种改进NSGA-II的多目标优化算法,使用Levy飞行、随机游走、自适应权重等策略分别提高算法的全局和局部搜索能力,加快算法收敛速度。模拟场景实验表明,与无优化方案相比,所提改进NSGA-II优化后的平衡方案使运输成本降低约19%,排队等待时间缩短约56%,最小煤矿运输期望偏差下降约40.5%。实验结果验证了所提改进NSGA-II算法优化结果的有效性和实用性,可为煤矿井下生产管理提供多种优化选择方案,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 煤矿 智能无轨辅助运输 调度 路径优化 非支配排序遗传算法
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基于NSGA-Ⅱ算法的柔性气缸弹射影响参数优化研究
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作者 王卓越 杨宝生 +2 位作者 姜毅 杨哩娜 王汉平 《振动与冲击》 北大核心 2025年第9期99-108,共10页
柔性气缸弹射作为一种新型弹射方法,具有红外目标隐蔽,能量输出稳定等优点。为解决柔性气缸弹射过载较大、响应时间较长的问题,进一步提高弹射响应速度和弹射稳定性,引入了一种代理模型优化方法对柔性气缸弹射过程进行优化,旨在减小弹... 柔性气缸弹射作为一种新型弹射方法,具有红外目标隐蔽,能量输出稳定等优点。为解决柔性气缸弹射过载较大、响应时间较长的问题,进一步提高弹射响应速度和弹射稳定性,引入了一种代理模型优化方法对柔性气缸弹射过程进行优化,旨在减小弹射过载并提升弹射速度。基于代理模型理论,建立柔性气缸弹射代理模型,对代理模型进行精度分析,在此基础上,深入探究了充气孔直径、开启时间以及开启时长这三个关键参数对弹射动力学响应的具体影响。结合NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm II)优化算法,对弹射模型的相关参数进行了优化处理。研究结果显示:采用粒子法的有限元模型能够精确模拟柔性气缸的弹射过程;进一步的分析表明,相较于响应面模型Kriging代理模型在替代柔性气缸有限元模型方面展现出了更高的准确性。针对初始设计点,提出了通过NSGA-Ⅱ算法优化的均衡设计方案,该方案成功地将弹射速度提升了4.79%,同时将弹射过载降低了21.70%;并针对弹射速度与最大过载的优化过程给出了优化方案。 展开更多
关键词 粒子法 柔性气缸弹射 Kriging代理模型 NSGA-Ⅱ算法
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OTPA结合NSGA-Ⅱ算法的产品包装系统优化设计
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作者 陆怡宇 张元标 +1 位作者 杨松平 聂楚昕 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期102-112,共11页
利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系... 利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系统优化设计。试验结果表明:产品关键元件实测振动加速度响应曲线与OTPA方法合成的加速度响应曲线吻合良好,验证了OTPA方法的正确性;通过OTPA方法量化各传递路径的振动贡献量,对比识别出产品包装系统的主要振动传递路径;保持非主要传递路径的缓冲衬垫材料不变,应用NSGA-Ⅱ算法优化产品包装件系统中主要振动传递路径处的缓冲衬垫分配,有效降低了关键元件的加速度响应,减少在振动过程中的能量聚集,促使各传递路径的振动贡献量趋于均衡。实现了以缓冲性能为主导,同时兼顾环保性能与成本的包装系统优化设计,验证了优化方法的有效性,为产品包装系统设计提供参考。 展开更多
关键词 随机振动 工况传递路径分析(OTPA) 振动贡献量 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 减振优化
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基于混合策略的资源转移时间费用型重复性建设项目调度问题
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作者 邹豪波 周国华 杨力 《运筹与管理》 北大核心 2025年第1期62-68,共7页
基础设施建设项目多具备位置分布广、内容重复性高的特点,资源在重复单元间进行转移所产生的时间和费用成本会对计划造成较大影响。本文改变以工作组为单位的资源配置思路,充分考虑单元间的资源转移费用和资源冗余产生的闲置费用;设计... 基础设施建设项目多具备位置分布广、内容重复性高的特点,资源在重复单元间进行转移所产生的时间和费用成本会对计划造成较大影响。本文改变以工作组为单位的资源配置思路,充分考虑单元间的资源转移费用和资源冗余产生的闲置费用;设计融合序贯博弈和非支配排序的混合策略,求解成本更低的施工顺序和资源转移路径组合;设计自适应精英保留、交叉和变异策略,形成改进遗传算法(AEIAGA)对问题进行求解。在仿真分析环节,以某铁路标段的桥梁下部工程为实例进行计算后发现:1)不考虑资源转移成本的方案与实际情况相差较大,需对计划进行大幅调整才能满足工程需求;2)资源转移成本的引入会对施工顺序造成较大影响,生成的结果更倾向于在转移成本较低的单元间进行资源转移;3)在考虑实际资源转移成本的情况下,混合策略的运用能够有效降低项目工期和总费用;4)本文针对遗传算法进行的改进能够取得明显效用。 展开更多
关键词 重复性建设项目 资源转移成本 序贯博弈 非支配排序 改进遗传算法
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基于改进第二代非支配遗传算法的甲醇/柴油双燃料船舶发动机参数多目标优化
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作者 赵柯洋 张衡 +4 位作者 贺波 庞轶星 程星鑫 苏玉香 李又一 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期17-26,共10页
利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优... 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。 展开更多
关键词 甲醇/柴油 第二代非支配遗传算法 灰熵并行 性能优化
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基于遗传算法和MES系统的印刷设备数据采集方式研究
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作者 武郭琪 何颂华 俞朝晖 《丝网印刷》 2025年第4期42-44,共3页
研究提出基于改进非支配排序遗传算法与制造执行系统(MES)的数据采集方法,通过优化MES数据采集策略,实现对印刷设备生产状态的实时监测和响应,提升采集效率和准确性。分析了现有数据采集问题,介绍了改进算法原理及其在MES中的应用,构建... 研究提出基于改进非支配排序遗传算法与制造执行系统(MES)的数据采集方法,通过优化MES数据采集策略,实现对印刷设备生产状态的实时监测和响应,提升采集效率和准确性。分析了现有数据采集问题,介绍了改进算法原理及其在MES中的应用,构建了适应复杂生产环境的高效数据采集框架。 展开更多
关键词 改进非支配排序遗传算法 MES系统 印刷设备 数据采集
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低碳视角下多式联运网络设计优化问题研究 被引量:1
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作者 张得志 万卓群 +2 位作者 李双艳 周赛琦 宾松 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1793-1804,共12页
网络设计与低碳补贴激励措施,是推进多式联运可持续发展的重要途径。基于此,从低碳视角研究水陆联运网络设计优化与补贴模式问题,考虑政府管理部门与物流用户的互动博弈行为,构建基于双层规划的水陆联运物流网络优化模型。该模型中上层... 网络设计与低碳补贴激励措施,是推进多式联运可持续发展的重要途径。基于此,从低碳视角研究水陆联运网络设计优化与补贴模式问题,考虑政府管理部门与物流用户的互动博弈行为,构建基于双层规划的水陆联运物流网络优化模型。该模型中上层规划(政府层)确定网络扩容投资决策及其补贴方案,从而最小化扩容投资与低碳补贴总成本,以及系统中碳排放量;下层模型(物流用户)则是基于广义费用的用户均衡分配模型。针对上述双层优化模型的特点,设计了基于相继平均配流算法(MSA)的改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)。以长江经济带中游地区的水陆联运物流网络为例,进行相应的实证研究,验证上述优化模型及算法的有效性;并且,在对网络进行扩容投资的情况下,对比4种补贴方案,即1)对铁路及水运弧段按固定值进行补贴;2)不进行补贴;3)不同地区的铁路及水运弧段的补贴不同;4)补贴值随机连续。研究结果表明:扩容投资可以减少网络中的超载弧段数量,同时提升网络性能;对铁路及水运弧段进行运输补贴能有效降低碳排放量;若政府关注预算限制,则倾向于按固定值补贴的方案;若更重视碳减排效果,则倾向于采取不同地区不同补贴值的方案。 展开更多
关键词 多式联运 物流网络设计 双层规划模型 改进非支配排序遗传算法 实证研究
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基于改进NSGA-Ⅱ的多目标车间物料配送方法
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作者 詹燕 陈洁雅 +5 位作者 江伟光 鲁建厦 汤洪涛 宋新禹 许丽丽 刘赛淼 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2510-2519,共10页
针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-... 针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-Ⅱ遗传操作阶段,采用差分进化(DE)算法,避免陷入局部最优;通过变异向量的差分操作与部分映射交叉加快迭代速度,同时提高种群多样性.通过求解不同基准函数与不同规模算例验证算法的有效性,结果表明,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进算法具有更优帕累托前沿,同时算法结果的均匀性和多样性更好,求解时间更短.研究结果表明,新算法生成的结果更优;相比NSGA-Ⅱ算法、多目标粒子群算法(MOPSO),生成的总配送距离减少26.65%,总时间窗惩罚减少32.5%,能有效提高车间物料的配送效率. 展开更多
关键词 物料配送 多目标优化 密度峰值聚类 非支配排序遗传 差分进化
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基于高斯过程回归的进气压力对船用柴油/甲醇组合燃烧发动机替代率拓宽研究
14
作者 范金宇 才正 +3 位作者 杨晨曦 李品芳 黄朝霞 黄加亮 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-11,共11页
为使柴油/甲醇组合燃烧(diesel/methanol compound combustion,DMCC)船用发动机满足日益严苛的排放法规,同时获得更高的经济效益,通过调节发动机进气压力,拓宽不同负荷下甲醇替代率,进而实现排放和燃油消耗率的同步下降。利用高斯过程... 为使柴油/甲醇组合燃烧(diesel/methanol compound combustion,DMCC)船用发动机满足日益严苛的排放法规,同时获得更高的经济效益,通过调节发动机进气压力,拓宽不同负荷下甲醇替代率,进而实现排放和燃油消耗率的同步下降。利用高斯过程回归模型,结合试验数据和仿真模型,分析了在不同负荷下进气压力对甲醇替代率边界的影响。并绘制了甲醇替代率边界MAP图,进一步分析了拓宽比例。随后建立了发动机有效燃油消耗率和NO_(x)排放的预测模型。将所建模型与非支配排序基因算法-Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)相结合,对有效燃油消耗率(brake specific fuel consumption,BSFC)和NO_(x)排放进行优化,获得最优Pareto前沿解集并选取最佳控制参数组合。最后将最优控制参数组合标定至电子控制单元(electronic control unit,ECU)中进行试验验证。结果表明:调节进气压力可使甲醇最大替代率平均拓宽12.7%。相较纯柴油模式,优化后BSFC平均下降5.6%,NO_(x)排放平均下降16.4%。 展开更多
关键词 船舶柴油机 柴油/甲醇组合燃烧 高斯过程回归 非支配排序基因算法-Ⅱ
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基于Pareto-GA多目标的企业管理系统优化研究——以某造纸厂为例
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作者 张治国 梁娜 《造纸科学与技术》 2024年第7期98-105,共8页
传统造纸厂管理优化通常只针对单一目标,忽略了质量和安全等重要方面。因此,提出了一种面向造纸厂的多个目标优化方法,并结合Pareto排序以及遗传算法搜索机制改进的Pareto-遗传算法作为求解方法,以实现对造纸厂监管系统的优化设计。研... 传统造纸厂管理优化通常只针对单一目标,忽略了质量和安全等重要方面。因此,提出了一种面向造纸厂的多个目标优化方法,并结合Pareto排序以及遗传算法搜索机制改进的Pareto-遗传算法作为求解方法,以实现对造纸厂监管系统的优化设计。研究结果显示,使用Schaffer's F6 Function进行测试时,改进的Pareto-遗传算法在72次迭代后达到最大适应度值0.93,优于其他两种算法。进一步将工期、成本、质量和安全多目标问题分解为两个子问题,成功获得3组Pareto最优解,为管理者提供不同需求下的优化方案。同时,提出的造纸厂管理系统优化设计方案能够提升造纸厂管理的效率和安全性,具有重要的理论价值和实际应用前景。 展开更多
关键词 造纸厂 管理优化 Pareto排序 遗传算法
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基于改进遗传算法的舾装件托盘多载具协同拣选方法
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作者 张帆 郑贤勇 +1 位作者 徐靖 周磊 《造船技术》 2024年第2期13-19,23,共8页
为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过... 为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过程和染色体交叉方式,并对变异过程进行更贴近实际生产的修改。针对GA难以得到全局最优解的问题,采用变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)策略降低陷入局部最优解的可能性。采用实例计算验证该算法的有效性,可优化传统舾装件托盘拣选方法。 展开更多
关键词 舾装件托盘 多载具协同 拣选方法 改进遗传算法 遗传算法 变邻域搜索
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中欧集装箱多式联运服务网络设计 被引量:1
17
作者 艾子妍 张旭 武旭 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2217-2228,共12页
中欧运输通道和运输方式不断发展完善,海运、中欧班列及多种运输方式联运等构成了中欧间集装箱运输服务网络。货主在选择运输服务时,一直关注货物运输的费用与时效性,由于中欧间运输距离长,节点多,节点作业时长还存在很大的不确定性。同... 中欧运输通道和运输方式不断发展完善,海运、中欧班列及多种运输方式联运等构成了中欧间集装箱运输服务网络。货主在选择运输服务时,一直关注货物运输的费用与时效性,由于中欧间运输距离长,节点多,节点作业时长还存在很大的不确定性。同时,随着全球对碳排放问题的重视,运输服务产生的碳排放也成为货主考虑的因素。综合考虑运输费用、时间和碳排放的影响,并关注节点作业时间的不确定性,解决中欧集装箱多式联运服务网络设计问题具有非常重要的现实意义。建立最小化运输费用、运输时间和运输碳排放量的多目标多式联运服务网络设计模型,并在模型中引入不确定性时间变量。由于节点作业时间样本数据有限,通过Box-Muller变换生成随机数丰富数据,并减少不可观测的误差,运用蒙特卡洛模拟对运输时间进行不确定性统计,描述总运输时间的统计特征。基于多目标的Pareto最优思想,设计了快速非支配排序遗传算法求解最优运输服务方案。以天津至汉堡的中欧集装箱运输为实例,根据实际调研结果确定各项相关参数设定,进行模型和算法验证,求解得到多式联运运输方案的Pareto最优解集。结果显示不同的运输服务方案其运输费用、运输时间、碳排放量各有差异,并且符合Pareto最优解集定义,证明了研究提出的考虑不确定性的多目标服务网络设计建模及算法的正确性和可行性,研究成果可为货主提供选择符合其需求的不同运输服务优化方案。 展开更多
关键词 多式联运 服务网络设计 多目标规划 时间不确定性 快速非支配排序遗传算法
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基于改进NSGA-Ⅱ和IGA-BP神经网络的索梁锚固区结构优化研究 被引量:1
18
作者 胡翌刚 何博文 +3 位作者 袁庆 尹俊宇 刘国坤 郭伟奇 《公路工程》 2024年第2期31-38,115,共9页
为实现大跨度斜拉桥索梁锚固区钢锚箱的结构优化,依托某大跨度斜拉桥索梁锚固区结构实际工程,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法与IGA-BP神经网络模型的结构参数优化方法。首先基于BP神经网络确定了钢锚箱响应数据预测的拓扑结构,采用自适应交... 为实现大跨度斜拉桥索梁锚固区钢锚箱的结构优化,依托某大跨度斜拉桥索梁锚固区结构实际工程,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法与IGA-BP神经网络模型的结构参数优化方法。首先基于BP神经网络确定了钢锚箱响应数据预测的拓扑结构,采用自适应交叉变异改进的遗传算法对钢锚箱结构响应神经网络预测模型的权值阈值调参,得到满足拟合精度要求的IGA-BP神经网络预测模型。然后建立考虑结构平均应力和主要板件上峰值应力的数学优化模型,采用改进交叉、变异算子的NSGA-Ⅱ算法设计了钢锚箱结构参数优化流程。最后联合改进NSGA-Ⅱ算法和IGA-BP模型实现了钢锚箱结构参数的优化求解。结果表明:自适应遗传算法对BP神经网络权值与阈值调参的效果良好,相较于标准BP神经网络,IGA-BP神经网络的拟合精度和训练效率均更高;改进NSGA-Ⅱ算法可以实现对钢锚箱结构参数的寻优求解,根据Pareto协调最优解的结果,钢锚箱支撑板与承压板厚度有一定增加,加劲板和锚垫板厚度略微降低;优化后的结构上平均应力降幅约为2.7%,其中承压板应力峰值由200.9 MPa降低至178.1 MPa,降幅约为11.3%,支撑板应力峰值由199.6 MPa下降至179.5 MPa,降幅约为10.07%。优化后结构高应力区域峰值应力明显降低,中等应力区域分布较优化前更大,一定程度上改善了结构应力集中现象,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 索梁锚固区 钢锚箱 结构优化 BP神经网络 非支配排序遗传算法
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铰接式基础风力机多目标优化及动力响应研究
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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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车门的高维多目标优化
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作者 万聪 赖家美 +2 位作者 黄晖 邓磊 申一方 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2024年第1期98-104,共7页
为改善某MPV车门力学性能,降低车门总成质量,针对传统优化算法在高维多目标优化时易出现解收敛性差的问题,采用基于非支配排序及参考点的NSGA-Ⅲ算法,结合试验设计及响应面模型等方法对车门进行多目标优化。研究结果表明:初始车门模型... 为改善某MPV车门力学性能,降低车门总成质量,针对传统优化算法在高维多目标优化时易出现解收敛性差的问题,采用基于非支配排序及参考点的NSGA-Ⅲ算法,结合试验设计及响应面模型等方法对车门进行多目标优化。研究结果表明:初始车门模型各目标的仿真分析结果与实验值误差均小于5%,一致性好;构建的响应面精度高;基于NSGA-Ⅲ算法优化获得的Pareto解分布均匀、收敛性好;优化后的车门内板模态频率及门框刚度未有明显提高,但仍满足企业要求,车门质量降低13.63%,轻量化效果较为明显。说明应用NSGA-Ⅲ算法能有效地解决传统优化高维目标收敛性差的问题,获得较为理想的结果。 展开更多
关键词 车门 多目标优化 非支配遗传算法 轻量化 哈默斯雷试验
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