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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 被引量:122
1
作者 冯士刚 艾芊 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期146-151,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 精英策略的快速支配排序遗传算法 PARETO最优解 多目标无功优化
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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 被引量:21
2
作者 袁帅鹏 李铁克 王柏琳 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期115-124,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 炼钢—连铸 生产调度 多目标优化 自适应网格技术 遗传算法 精英策略的快速支配排序遗传算法
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惩罚策略辅助的快速非支配排序遗传算法Ⅱ研究 被引量:6
3
作者 王俊艳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第6期200-206,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 快速支配排序遗传算法 多目标优化 锦标赛 惩罚策略 概率
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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 被引量:10
4
作者 王家林 夏立 +1 位作者 吴正国 杨宣访 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期58-64,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 船舶电力系统 故障重构 多目标优化 精英策略 快速支配排序遗传算法 综合辅助评价指标
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一种改进的非支配排序遗传算法INSGA 被引量:4
5
作者 关志华 寇纪淞 李敏强 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期429-434,共6页
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 。
关键词 支配排序遗传算法 INSGA 计算复杂性 精英策略 多目标进化算法 收敛性 最优解
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基于带精英策略遗传算法的舰艇编队目标分配 被引量:3
6
作者 牛晓博 陈新来 +1 位作者 朱飞 方群 《现代防御技术》 北大核心 2015年第4期117-123,共7页
结合现代海战海军编队作战样式及作战武器的特点,建立了新的舰艇编队武器分配模型,将舰艇编队目标分配问题抽象化为多目标优化问题,该模型可以在保证我方重点目标得到保护的前提下,达到总体效果最优和总体耗损最小。采用带精英策略的快... 结合现代海战海军编队作战样式及作战武器的特点,建立了新的舰艇编队武器分配模型,将舰艇编队目标分配问题抽象化为多目标优化问题,该模型可以在保证我方重点目标得到保护的前提下,达到总体效果最优和总体耗损最小。采用带精英策略的快速非支配进化算法对舰艇编队目标分配问题进行求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可以根据实际战场环境选择最终满意解,为各目标函数之间的均衡分析提供了有效的工具。最后,通过仿真及与其他算法的对比证明了模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 舰艇编队 目标分配 精英策略的快速支配进化算法 多目标优化
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基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化 被引量:9
7
作者 郑玲 牛伯瑶 +4 位作者 李以农 庞剑 李传兵 徐小敏 付江华 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期871-877,共7页
为满足汽车半主动悬架系统的功能需求,宜设计具有大阻尼力调节范围、低能耗、响应迅速的磁流变减振器。本文中分别以磁流变减振器线圈耗能功率和响应时间为目标函数,以输出阻尼力和磁流变减振器阻尼通道处磁感应强度为约束条件,建立了... 为满足汽车半主动悬架系统的功能需求,宜设计具有大阻尼力调节范围、低能耗、响应迅速的磁流变减振器。本文中分别以磁流变减振器线圈耗能功率和响应时间为目标函数,以输出阻尼力和磁流变减振器阻尼通道处磁感应强度为约束条件,建立了磁流变减振器多目标优化模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法,获得了磁流变减振器多目标优化的最优Pareto解集。结果表明:多目标优化不仅能满足阻尼力可调范围的工程需求,且线圈功率损耗大大减小,响应时间明显缩短,为汽车磁流变减振器的结构优化提供了有效方法。。 展开更多
关键词 磁流变减振器 精英策略的支配排序遗传算法 多目标优化
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基于改进遗传算法电动汽车变速器参数设计与优化 被引量:8
8
作者 詹长书 王清 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2020年第2期1-5,共5页
为增加纯电动车行驶里程,以某款只匹配主减速比的纯电动物流车为原型,改为两挡传动比配置,对传动比参数进行优化以提高电机工作效率。通过Cruise与Isight联合仿真,利用2种改进遗传算法优化得到2种不同方案。利用多岛遗传算法(MIGA)优化... 为增加纯电动车行驶里程,以某款只匹配主减速比的纯电动物流车为原型,改为两挡传动比配置,对传动比参数进行优化以提高电机工作效率。通过Cruise与Isight联合仿真,利用2种改进遗传算法优化得到2种不同方案。利用多岛遗传算法(MIGA)优化获得经济性最优方案1,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化获得兼顾经济性和动力性的方案2,为电动汽车变速器设计与速比优化提供了参考。 展开更多
关键词 联合仿真 速比优化 多岛遗传算法 精英策略的支配排序遗传算法
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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
9
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 支配排序遗传算法 内河港口群 多目标优化
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基于ARINC661和遗传融合的手势识别算法研究
10
作者 孙森然 程金陵 黄素娟 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期81-87,共7页
传统的手势识别算法通常受到复杂手势模式和噪声干扰等因素影响,导致其精度受到了限制,且不符合航电系统规范,故提出一种符合ARINC661规范的蚁群非支配顺序遗传融合神经网络算法。通过蚁群优化算法优化初始种群,使用第三代非支配排序遗... 传统的手势识别算法通常受到复杂手势模式和噪声干扰等因素影响,导致其精度受到了限制,且不符合航电系统规范,故提出一种符合ARINC661规范的蚁群非支配顺序遗传融合神经网络算法。通过蚁群优化算法优化初始种群,使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体,保留种群多样性。引入蚁群优化后的变异与交叉策略以及种群寻优更新策略,提高算法的收敛速度;并对神经网络权值和阈值进行全局优化,提高估计精度以及手势识别系统的鲁棒性。实验结果表明,相较于现有算法,所提算法显著提高了准确率和收敛速度,并降低了平均标准误差,为应用于航电系统中的手势识别精度不足问题提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 ARINC661 支配排序遗传算法 手势识别 蚁群优化算法 BP神经网络 变异策略
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采用精英进化策略的JSP-DCPT混合求解算法
11
作者 赵小磊 孙树栋 牛刚刚 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2493-2502,共10页
为解决加工时间离散可控作业车间调度问题,提出一种基于非支配排序遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法。由于资源配置是工序优化的前提,该算法采用先求解控制方案再求解加工方案的分解策略;采用非支配排序遗传算法进行种群全局优化,采用... 为解决加工时间离散可控作业车间调度问题,提出一种基于非支配排序遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法。由于资源配置是工序优化的前提,该算法采用先求解控制方案再求解加工方案的分解策略;采用非支配排序遗传算法进行种群全局优化,采用禁忌算法对种群中引入的新个体进行局部优化;设计了一种扩展的基于优先列表的编码方式进行染色体编码,采用精英进化策略,在精英保留的基础上使精英个体参与遗传进化操作,加快获取最优解;消除非支配排序遗传算法非支配性排序时对种群个体的重复比较,降低了算法的时间复杂度。通过仿真实验,验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 加工时间离散可控 支配排序遗传算法 禁忌搜索 分解策略 精英进化
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一种改进的遗传多目标优化算法及其应用 被引量:45
12
作者 赵亮 雎刚 吕剑虹 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期96-102,共7页
为解决含多个目标和多约束的优化问题,文中结合非支配排序思想、精英保留策略、小生境技术,并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘汰技术进行改进,提出以一种向量模适应度函数作为淘汰准则,从而得到一种改进的Pareto遗传多目标优化... 为解决含多个目标和多约束的优化问题,文中结合非支配排序思想、精英保留策略、小生境技术,并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘汰技术进行改进,提出以一种向量模适应度函数作为淘汰准则,从而得到一种改进的Pareto遗传多目标优化算法。通过最小化两个多元目标函数,验证了该算法能够获得更加均匀分布的Pareto前沿,避免了局部收敛的问题。在此基础上,将改进多目标优化算法用于PID控制器参数整定,以锅炉过热汽温串级控制系统为例进行了仿真研究。结果表明,改进的遗传多目标优化算法可以获得多组对应不同性能指标的控制器参数,并在对象特性发生变化的情况下,仍能获得较好的控制效果。 展开更多
关键词 遗传算法 多目标优化 支配排序 精英保留 小生境技术 PID参数整定
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NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究 被引量:26
13
作者 陈婕 熊盛武 林婉如 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第19期42-45,共4页
带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选... 带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选择策略。在典型的测试函数集上的数值实验结果表明,根据这些策略改进的算法得到的非劣解集具有较好的分布性,同时收敛速度更快。 展开更多
关键词 多目标优化算法 精英策略的支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) PARETO最优
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基于多策略集成优化算法的己烷油精馏过程3E多目标优化 被引量:2
14
作者 代敏 杨福胜 +2 位作者 张早校 刘桂莲 冯霄 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期2852-2863,共12页
己烷油精馏工序是溶剂油生产过程的重要环节,但其伴随着高能耗和高排放。因此,己烷油精馏工序的能量、经济和环境(3E)多目标优化对于溶剂油工业的可持续发展具有重要意义。针对传统非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)收敛速度慢、易陷入局部... 己烷油精馏工序是溶剂油生产过程的重要环节,但其伴随着高能耗和高排放。因此,己烷油精馏工序的能量、经济和环境(3E)多目标优化对于溶剂油工业的可持续发展具有重要意义。针对传统非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的基于多策略集成的多目标遗传算法(MENSGA-Ⅱ)。该算法发展了一种基于邻域的引导策略,以增强算法的搜索能力进而加快收敛速度;同时引入随机极限游走策略以维持算法所获得解集的分布性。将MENSGA-Ⅱ应用于典型的测试函数和实际的己烷油精馏过程,结果表明,该算法在鲁棒性、收敛速度和解集分布性上具有优越性。与实际运行工况相比,典型优化工况下精馏系统年度毛利润可提升4.99×10^(5)USD/a,能源消耗和CO_(2)排放可分别减少5.09×10^(2)kW/a和4.82×10^(2)kg/a。 展开更多
关键词 多目标优化 己烷油精馏 支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 策略
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基于动态双种群NSGA2算法的分布式柔性作业车间调度研究 被引量:2
15
作者 汪豪 谢辉 李艳武 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2252-2260,共9页
在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、... 在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、机器负荷、能耗为优化目标的分布式柔性作业车间多目标调度模型;然后,基于帕累托(Pareto)等级特点设计了一种动态双种群搜索策略和种群划分机制,以替代传统的选择操作,并对每个种群采用了不同的搜索策略;针对关键工厂,在第二个种群中设计了局部搜索策略,基于Pareto等级的支配关系设计了Q学习的状态、奖励函数,采用Q学习对双种群的数量比例进行了自适应调整;最后,采用扩展的基准算例对该改进算法的有效性进行了验证,并将其与其他算法进行了对比分析。研究结果表明:采用动态双种群搜索策略改进的NSGA2算法能有效保持种群多样性,且不易陷入局部最优,提高了算法的求解质量。该改进算法与传统NSGA2算法相比,多样性评价指标平均提高了15.34%,收敛性评价指标平均提高了76.37%,证明了该算法在解决分布式柔性作业车间多目标调度问题上的优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 分布式多目标柔性作业车间 车间多目标调度问题求解 帕累托等级 改进支配排序遗传算法 动态双种群搜索策略 Q学习
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考虑能量效率和SOC均衡的电池储能电站双层功率分配策略 被引量:5
16
作者 叶晖 李爱魁 +2 位作者 田刚领 谢佳 李占军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期5185-5195,I0014,共12页
电化学储能电站在应用于调频、调压等功率波动性工况时,存在能量效率较低、荷电状态(state of charge,SOC)不均衡等问题。该文提出考虑能量效率和SOC均衡的电池储能电站双层功率分配策略,其主要包括单元优化层和子系统优化层:单元优化... 电化学储能电站在应用于调频、调压等功率波动性工况时,存在能量效率较低、荷电状态(state of charge,SOC)不均衡等问题。该文提出考虑能量效率和SOC均衡的电池储能电站双层功率分配策略,其主要包括单元优化层和子系统优化层:单元优化层通过充电/放电优先级分区计算实际运行单元数量及其编号,建立以储能单元能耗最小为目标的优化模型,并采用遗传算法求解最优解集;子系统优化层引入基于电化学阻抗的电池能耗模型,以储能子系统能耗最低和SOC均衡为目标建立多目标优化模型,并采用非支配快速排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms-II,NSGA-II)进行求解。通过某地区锂电池储能电站实际参数验证所提策略的有效性,结果表明,与SOC比例分配策略和单层功率分配策略相比,所提功率分配策略在降低电站能耗的同时能最大程度实现SOC均衡,保障电站双向调节能力,提高储能电站经济性。 展开更多
关键词 储能电站 功率分配策略 能量效率 荷电状态均衡 支配快速排序遗传算法
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考虑机器检修的圆钢热轧批量调度算法 被引量:5
17
作者 许绍云 李铁克 +3 位作者 王雷 王柏琳 柏亮 董广静 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2502-2511,共10页
针对圆钢的热轧批量调度问题,考虑实际生产中的机器检修计划对批量连续性加工的影响,以最大化产能利用率、最小化机器调整时间和订单提前拖期为优化目标,建立了多目标的整数规划模型,并提出改进的带精英策略的快速非支配排序算法对模型... 针对圆钢的热轧批量调度问题,考虑实际生产中的机器检修计划对批量连续性加工的影响,以最大化产能利用率、最小化机器调整时间和订单提前拖期为优化目标,建立了多目标的整数规划模型,并提出改进的带精英策略的快速非支配排序算法对模型进行求解。算法结合问题的约束特征,采用改进的NEH算法生成初始解,并采用罚函数的思想设计适应度函数,对种群中存在的不合理解设计修复规则进行修复;针对遗传进化过程,设计了遗传操作方式,并在算法迭代过程中嵌入基于有限搜索范围的邻域搜索算法,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,模型和算法对问题的描述和求解是可行有效的。 展开更多
关键词 热轧批量调度 多目标优化 精英策略的快速支配排序算法 遗传算法 圆钢生产
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低碳策略下的多目标柔性作业车间调度 被引量:55
18
作者 蒋增强 左乐 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期1023-1031,共9页
为解决低碳策略下多目标柔性作业车间调度问题,在深入分析柔性作业车间多目标调度研究现状和不足的基础上,结合基于设备状态—能耗曲线的低碳策略,提出包括能源消耗、最大完工时间、加工成本和成本加权加工质量的多目标柔性作业调度模... 为解决低碳策略下多目标柔性作业车间调度问题,在深入分析柔性作业车间多目标调度研究现状和不足的基础上,结合基于设备状态—能耗曲线的低碳策略,提出包括能源消耗、最大完工时间、加工成本和成本加权加工质量的多目标柔性作业调度模型。针对上述模型,设计了基于血缘变异的改进非支配排序遗传算法,该算法根据计算交叉染色体的血缘关系确定变异率,优化了交叉和变异策略,解决了算法的早熟问题。针对具体实例,构建了调度模型和算法,计算结果验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多目标调度 柔性作业车间 改进支配排序遗传算法 低碳策略 血缘变异
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基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法 被引量:12
19
作者 董骏峰 王祥 梁昌勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期166-174,共9页
带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机... 带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机制有着pareto前沿分布不均匀的缺陷,因此,提出一种基于个体邻域的改进NSGA-II算法SN-NSGA2。SN-NSGA2将密度聚类算法DBSCAN中邻域的思想应用到排挤机制中去,提出一种个体邻域的构建方法,采用相应的淘汰策略去除个体邻域中的其他邻居个体。实验结果表明相对于NSGA-II算法来说,新算法求出的pareto解集有着更好的分布性以及良好的收敛性。 展开更多
关键词 精英策略的支配排序遗传算法(NSGA2) 多目标优化 邻域 分布性 拥挤距离
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复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题 被引量:4
20
作者 杨小明 徐子奇 +1 位作者 金雯 舒帆 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期933-942,共10页
订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式。结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进... 订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式。结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进行分类,建立了以能耗成本、作业时间以及出货惩罚值最小化为目标的堆垛机拣选作业序列多目标优化模型。通过改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现该问题的高效求解。算例分析表明,复合式拣选策略下可实现大多数订单的提前拣选,改进优化算法可为决策者在成本、效率和服务质量3个维度提供科学决策依据。 展开更多
关键词 复合拣选策略 多目标优化 拣选序列优化 精英策略的支配排序遗传算法 PARETO解集 堆垛机
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