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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
1
作者
孟冠军
王同轩
+1 位作者
黄江涛
张威
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多...
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。
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关键词
多目标
柔性作业车间调度
白鲸
优化
算法
Tent
混沌
映射
混合变邻域搜索
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职称材料
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
2
2
作者
徐韧
李君宇
+3 位作者
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优...
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
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关键词
多翼离心风机
变权重
基于变权重粒子群
优化
算法
的反向传播神经网络风机性能预测模型
白鲸
优化
算法
基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法
预测模型
风机全压
风机效率
风机噪声
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职称材料
题名
双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
1
作者
孟冠军
王同轩
黄江涛
张威
机构
合肥工业大学机械工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第7期189-195,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61976083)。
文摘
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。
关键词
多目标
柔性作业车间调度
白鲸
优化
算法
Tent
混沌
映射
混合变邻域搜索
Keywords
multi-objective
flexible job shop scheduling problem
beluga whale optimization algorithm
Tent chaotic mapping
hybrid variable neighborhood search
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
2
2
作者
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
法雷奥-华中科技大学振动与噪声联合实验室
法雷奥汽车空调湖北有限公司
海南大学机电工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
基金
广西科技重大专项(桂科AA22068060-6,桂科AA23062073-3)。
文摘
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
关键词
多翼离心风机
变权重
基于变权重粒子群
优化
算法
的反向传播神经网络风机性能预测模型
白鲸
优化
算法
基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法
预测模型
风机全压
风机效率
风机噪声
Keywords
multi-blade centrifugal fan
variable weight
back-propagation neural network fan performance prediction model based on variable weight particle swarm optimization algorithm(WPSO-BP)
beluga whale optimization(BWO)
multi-objective beluga whale optimization algorithm based on logistic chaos initialization(L-MBWO)
prediction model
fan total pressure
fan efficiency
fan noise
分类号
TH432 [机械工程—机械制造及自动化]
U463.851 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
孟冠军
王同轩
黄江涛
张威
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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