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

1

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 快速非支配排序遗传算法 综合辅助评价指标

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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

2

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 带精英策略的快速非支配排序遗传算法 PARETO最优解 多目标无功优化

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面向交通信号优化改进快速非支配排序遗传算法研究 被引量：5

3

作者 陈廷伟 高研 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1320-1324,共5页

针对快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象问题,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(I-NSGA-Ⅱ),并将其应用于交通信号多目标优化问题。I-NSGA-... 针对快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象问题,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(I-NSGA-Ⅱ),并将其应用于交通信号多目标优化问题。I-NSGA-Ⅱ采用了冗余个体标记方法,之后的精英保留策略会通过该标记来判断去除冗余个体并将其并入临时层级,最后在生成的新种群规模不足时,会从临时层级中取出相应规模的冗余个体,对其进行变异操作后并入新种群。实验表明,I-NSGA-Ⅱ在保证停车率和排队长度基本不变的情况下,减少了车辆及行人延误,证明所提出的算法可提高交通路口综合交通效益。 展开更多

关键词 快速非支配排序遗传算法 早熟收敛 去冗余 信号控制 多目标优化

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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

4

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 快速非支配排序遗传算法Ⅱ 多目标优化 锦标赛 惩罚策略 概率

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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：22

5

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 带精英策略的快速非支配排序遗传算法

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基于快速非支配排序遗传算法的VTI介质多分量叠前联合反演 被引量：3

6

作者 刘炜 王彦春 谢玮 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1453-1470,共18页

在VTI介质中,由于引入了各向异性参数使得多分量多参数地震反演问题的非线性程度显著增加,因此采用传统的权重加权法构建单目标函数进行反演得到的反演结果往往并不理想.本文以反射率法为基础,结合快速非支配排序遗传算法研究了一种VTI... 在VTI介质中,由于引入了各向异性参数使得多分量多参数地震反演问题的非线性程度显著增加,因此采用传统的权重加权法构建单目标函数进行反演得到的反演结果往往并不理想.本文以反射率法为基础,结合快速非支配排序遗传算法研究了一种VTI介质的多分量叠前联合反演方法.该方法以反射率法为正演方程,应用互相关原理构建PP波和PSV波的多目标函数,进而采用快速非支配排序遗传算法全局寻优获得VTI介质的厚度、纵横波速度、密度和各向异性参数等多个参数.在正演的过程中,反射率法可以考虑几何扩散、吸收衰减、透射损失、多次波以及纵横波旅行时不匹配等地震波传播效应,更能精确地描述地震波在地下地层中的真实传播情况;在反演的过程中,快速非支配排序遗传算法可以在不引入权重系数的条件下同时优化多个目标函数,获得联合反演问题的Pareto最优解,既不添加权重系数影响又充分利用多分量地震数据.模型测试结果验证了该反演方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 VTI介质 反射率法 快速非支配排序遗传算法 多参数 多分量叠前联合反演

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基于自由涡尾迹和遗传算法的叶尖小翼气动优化设计 被引量：8

7

作者 许波峰 王同光 +1 位作者 张震宇 王珑 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期132-136,共5页

风力机叶片采用分裂式叶尖小翼可以改善叶片的气动性能。以风能利用系数最大和风轮推力系数最小为目标,采用自由涡尾迹(FVW)方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)耦合对小翼的形状进行优化设计。NS-GA-Ⅱ算法对每一代种群进行评价、... 风力机叶片采用分裂式叶尖小翼可以改善叶片的气动性能。以风能利用系数最大和风轮推力系数最小为目标,采用自由涡尾迹(FVW)方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)耦合对小翼的形状进行优化设计。NS-GA-Ⅱ算法对每一代种群进行评价、筛选和变异,最终得到小翼形状的Pareto最优解集,其中气动性能评价目标通过FVW方法计算。结果表明,FVW模型能够较准确的模拟叶片的气动性能;两目标优化给出的不是传统优化方法追求的单个最优解,而是一个Pareto最优解集,且分布在一条曲线上;相比NREL原始叶片,风能利用系数最高能提高30%;小翼的几何形状在最优解集下分布具有一定的规律性,对后面的设计及改型有很好的指导性作用。 展开更多

关键词 风力机 叶尖小翼 自由涡尾迹 快速非支配排序遗传算法 气动优化设计

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基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法 被引量：4

8

作者 耿焕同 李辉健 +1 位作者 赵亚光 陈正鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1319-1324,1340,共7页

针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱh)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序... 针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱh)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序策略;然后,根据Pareto分层信息来对基于经典拥挤距离和循环聚类的两种个体排序策略进行自适应的选择;最终,实现对进化后期的种群多样性保持机制的改进。通过5个标准测试函数进行算法验证,并与经典的NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和GDE3等算法进行对比分析,NSGA-Ⅱh算法获得了80%的最优反向世代距离(IGD)值,且显著性水平为5%的双尾t检验结果表明,新算法具有明显统计意义上的性能优势。改进算法不仅能提高进化种群的分布性,而且能增强算法的收敛性,有效提高了优化效果。 展开更多

关键词 快速非支配排序遗传算法 非支配个体排序 拥挤距离 循环聚类 自适应

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基于匮乏理论的应急物资调度模型构建及算法研究 被引量：2

9

作者 彭频 王欣悦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期2063-2070,共8页

针对突发自然灾害后的应急物资调度问题,考虑灾民心理痛苦感知和灾后道路状况,引用匮乏理论建立灾民痛苦函数,以最小化灾民心理痛苦成本和应急物资运输成本为目标,构建突发自然灾害背景下的多目标应急物资调度模型,并通过快速非支配排... 针对突发自然灾害后的应急物资调度问题,考虑灾民心理痛苦感知和灾后道路状况,引用匮乏理论建立灾民痛苦函数,以最小化灾民心理痛苦成本和应急物资运输成本为目标,构建突发自然灾害背景下的多目标应急物资调度模型,并通过快速非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,以汶川地震某区域为案例进行实例验证分析,验证了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 应急物资调度 匮乏理论 快速非支配排序遗传算法 道路状况

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基于病毒进化改进NSGA-Ⅱ算法的扩展黑启动多目标优化 被引量：7

10

作者 陈亮 顾雪平 贾京华 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期35-42,共8页

为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化... 为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为目标建立多目标优化模型。在快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的染色体中引入生物病毒机制和病毒感染操作,利用病毒的横向感染对解空间进行局部搜索,避免强化全局寻优时的前沿退化。然后结合基于病毒进化改进NSGA-II算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性,该方法为决策者提供了更全局性的选择空间,从而保证扩展黑启动小系统安全可靠地恢复更多出力。 展开更多

关键词 电力系统恢复 扩展黑启动 恢复安全裕度 多目标优化 快速非支配排序遗传算法 病毒进化

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基于SimAM-CNN和NSGA-Ⅱ的平凸透镜注射压缩成型工艺参数多目标优化

11

作者 徐智伟 刘锋 +3 位作者 庞建军 李亚东 陶惠敏 何雨辰 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第9期126-134,共9页

注射压缩成型工艺(ICM)凭借低注射压力与均匀模具型腔压缩力已成为一种理想的聚合物透镜成型技术。然而,ICM工艺参数间存在复杂非线性交互关系,使得控制成型透镜质量变得十分困难。针对某款平凸透镜的注射压缩成型过程,以透镜成像相移... 注射压缩成型工艺(ICM)凭借低注射压力与均匀模具型腔压缩力已成为一种理想的聚合物透镜成型技术。然而,ICM工艺参数间存在复杂非线性交互关系,使得控制成型透镜质量变得十分困难。针对某款平凸透镜的注射压缩成型过程,以透镜成像相移和相移分布均匀度为质量设计目标,选取模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间、保压压力、压缩距离和压缩速度等工艺参数为设计变量,进行Taguchi实验设计与Moldflow模拟分析。采用信噪比望小特性模型对实验模拟结果进行分析,结果表明,影响相移目标的重要工艺参数依次为保压时间、保压压力和注射时间,而影响均匀度目标的最重要工艺参数依次为保压压力、注射时间和熔体温度,两成像质量目标具有竞争关系,无法同时达到最优值。据此,采用融合空间信息注意力机制的卷积神经网络建立了成像质量目标可靠预测模型,运用快速精英非支配排序遗传算法并结合线性加权法获得了最佳工艺参数组。相较于初始成型条件,优化后的成像质量目标相移降低了64.82%,相移分布均匀度提高了5.76%,有效地提升了透镜的质量。 展开更多

关键词 注射压缩成型 聚合物透镜 多目标优化 卷积神经网络 快速精英非支配排序遗传算法

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多工厂环境下考虑个体利益的多目标协同生产计划模型及算法 被引量：4

12

作者 景熠 李琴 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期212-218,共7页

针对由多个工厂组成的分布式系统,考虑不同工厂的个体利益诉求,构建了多目标协同生产计划模型.在该模型中,以最大化整体收益作为第一个优化目标;同时,基于亚当斯的公平理论,利用偏离系数法,以最小化个体收益平衡偏差作为第二个优化目标... 针对由多个工厂组成的分布式系统,考虑不同工厂的个体利益诉求,构建了多目标协同生产计划模型.在该模型中,以最大化整体收益作为第一个优化目标;同时,基于亚当斯的公平理论,利用偏离系数法,以最小化个体收益平衡偏差作为第二个优化目标.结合模型结构特点,基于快速非支配排序遗传算法,设计了相应的求解过程.最后,通过一个算例验证表明,本文设计的计划模型和求解方法,不仅可以从网络集成角度协调各个工厂的生产、库存和运输活动,而且能够实现整体利益和个体利益非一致性的最小化. 展开更多

关键词 多工厂 协同生产计划 个体利益平衡 快速非支配排序遗传算法

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的港口堆位分配问题研究 被引量：3

13

作者 宋昕 黄磊 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第33期34-39,共6页

散杂货港口堆位分配问题是一个典型的组合优化问题。在对此问题分析和建模的基础上,采用NSGA-Ⅱ算法进行求解。针对问题搜索空间大、约束条件复杂等特点,对传统NSGA-Ⅱ算法进行了改进,以提高算法的处理效率、收敛性和多样性。应用Java... 散杂货港口堆位分配问题是一个典型的组合优化问题。在对此问题分析和建模的基础上,采用NSGA-Ⅱ算法进行求解。针对问题搜索空间大、约束条件复杂等特点,对传统NSGA-Ⅱ算法进行了改进,以提高算法的处理效率、收敛性和多样性。应用Java编程语言,融合JESS推理机,进行了改进NSGA-Ⅱ算法的仿真研究。 展开更多

关键词 堆位分配 多目标优化 带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 随机修复算子

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考虑东北海陆大通道的中欧多式联运路径选择研究 被引量：1

14

作者 郭姝娟 许骁 +3 位作者 刘智 董彦鹭 华梦颖 彭康真 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第3期32-43,共12页

东北海陆大通道是新型的国际海陆联运通道,是海运干线和中欧班列铁路干线相结合的新型多式联运通道。本文考虑东北海陆大通道,研究多式联运经营人中欧集装箱多式联运路径选择问题。首先,考虑地区冲突事件引起的中欧间多式联运运输风险,... 东北海陆大通道是新型的国际海陆联运通道,是海运干线和中欧班列铁路干线相结合的新型多式联运通道。本文考虑东北海陆大通道,研究多式联运经营人中欧集装箱多式联运路径选择问题。首先,考虑地区冲突事件引起的中欧间多式联运运输风险,从一般风险和地区冲突风险两个角度构建多式联运风险指标评价体系,引入风险发生概率和风险严重性等级量化多式联运运输风险;其次,构建一个以运输总成本和运输风险最小的中欧集装箱多式联运路径选择多目标模型,设计基于拓扑排序路径染色体编码的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II),求解满足多式联运经营人要求的帕累托多式联运路径选择方案;最后,依据地区冲突所处的不同阶段及其影响范围设置3种风险场景进行数值实验。结果表明,东北海陆大通道相较于传统通道在复杂多变的风险环境中展现出显著优势,对于高附加值时间敏感和时间不敏感货物均具有较强的竞争力;对高附加值时间敏感性货物的运到期限灵敏度分析可以得出,东北海陆大通道的竞争力随运到期限延长呈现先增后稳的趋势,对于运到期限要求在中等范围以内的货物,具有较强的竞争力。 展开更多

关键词 综合运输 路径选择 快速非支配排序遗传算法 东北海陆大通道 运输风险

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基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度特征通道分组优化算法 被引量：1

15

作者 王彬 向甜 +1 位作者 吕艺东 王晓帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1401-1408,共8页

针对轻量型卷积神经网络(LCNN)的精确度和复杂度均衡优化问题,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的自适应多尺度特征通道分组优化算法对LCNN特征通道分组结构进行优化。首先,将LCNN中的特征融合层结构的复杂度最小化和精确度最... 针对轻量型卷积神经网络(LCNN)的精确度和复杂度均衡优化问题,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的自适应多尺度特征通道分组优化算法对LCNN特征通道分组结构进行优化。首先,将LCNN中的特征融合层结构的复杂度最小化和精确度最大化作为两个优化目标,进行双目标函数建模及理论分析;然后,设计基于NSGA-Ⅱ的LCNN结构优化框架,并在原始LCNN结构的深度卷积层之上增加基于NSGA-Ⅱ的自适应分组层,构建基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度的特征融合网络NSGA2-AMFFNetwork。在图像分类数据集上的实验结果显示,与手工设计的网络结构M_blockNet_v1相比,NSGA2-AMFFNetwork的平均精确度提升了1.2202个百分点,运行时间降低了41.07%。这表明所提优化算法能较好平衡LCNN的复杂度和精确度,同时还可为领域知识不足的普通用户提供更多性能表现均衡的网络结构选择方案。 展开更多

关键词 轻量型卷积神经网络 特征提取通道分组优化 双目标函数建模 快速非支配排序遗传算法 图像分类 进化算法

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基于NSGA-Ⅱ的ICS算法微网多目标优化调度 被引量：13

16

作者 张军 王红敏 刘廷章 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2019年第12期19-27,共9页

针对各分布式电源并入配电网后在环保、经济等方面带来的问题,以综合运行成本和环境成本为优化目标建立了含风光互补发电的微网优化调度模型。针对模型的求解,提出一种融合了快速非支配排序遗传算法和自适应布谷鸟算法的基于NSGA-II的IC... 针对各分布式电源并入配电网后在环保、经济等方面带来的问题,以综合运行成本和环境成本为优化目标建立了含风光互补发电的微网优化调度模型。针对模型的求解,提出一种融合了快速非支配排序遗传算法和自适应布谷鸟算法的基于NSGA-II的ICS算法,通过测试函数验证了算法的可行性。通过与不含风电和光电的优化调度方式的对比,表明了在微网的调度过程中考虑风光等可再生能源的正面影响,有利于降低系统运行的总成本。仿真结果验证了模型的有效性和算法的先进性。 展开更多

关键词 风光互补发电 多目标优化调度 综合运行成本 布谷鸟算法 可再生能源 快速非支配排序遗传算法 分布式电源 优化调度模型

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基于RBF-CLNSGA-Ⅱ算法的转向架构架多目标优化 被引量：4

17

作者 张东旭 李永华 +1 位作者 白肖宁 王裕沣 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期4311-4320,共10页

转向架构架是高速动车组的重要承载部件,对其关键结构精确分析及优化能保障列车安全平稳运行。为提高转向架构架设计优化的精度和效率,提出一种子模型技术与径向基函数-改进快速非支配排序遗传算法(RBF-CLNSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化方... 转向架构架是高速动车组的重要承载部件,对其关键结构精确分析及优化能保障列车安全平稳运行。为提高转向架构架设计优化的精度和效率,提出一种子模型技术与径向基函数-改进快速非支配排序遗传算法(RBF-CLNSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化方法。首先,通过分析转向架构架的结构强度,确定等效应力最大的位置,利用子模型技术对该区域构建子模型并进行相对灵敏度分析,然后构建其RBF神经网络,提高计算和拟合效率。其次,提出CLNSGA-Ⅱ算法,通过引入Circle混沌映射、自适应交叉变异概率、Levy飞行策略及动态更新拥挤度比较算子,提高NSGA-Ⅱ算法Pareto解集分布的均匀性和稳定性,同时增强全局搜索以及局部开发能力。最后,构建以结构相关参数为设计变量、最大等效应力和质量最小为目标、变量区间及材料屈服极限为约束的多目标优化模型,利用CLNSGA-Ⅱ算法对基于子模型技术的RBF神经网络进行多目标优化,得到Pareto最优解。研究结果表明:子模型技术和RBF-CLNSGA-Ⅱ算法相结合,不仅能够解决大型复杂结构拟合困难、运算周期长的问题,而且研究过程相比传统方法,针对性更强,求解精度更高,结果稳定性更好。优化后的构架子模型最大等效应力降低了4.603%,质量减少了2.922%,该方法对大型复杂部件的设计优化具有重要工程实用价值。 展开更多

关键词 转向架构架 子模型技术 径向基神经网络 改进快速非支配排序遗传算法 多目标优化

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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：10

18

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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水力分级旋流器工艺参数匹配优化研究 被引量：3

19

作者 谢苗 朱昀 张保国 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期1006-1015,共10页

针对选煤厂煤泥水处理中的水力分级旋流器存在工艺参数匹配不合理所导致设备分离性能偏低的问题。本文以选煤厂常用的YD350-14水力分级旋流器为研究对象,以分离效率和压力降作为旋流器分离性能的评价指标,基于响应面法与快速非支配排序... 针对选煤厂煤泥水处理中的水力分级旋流器存在工艺参数匹配不合理所导致设备分离性能偏低的问题。本文以选煤厂常用的YD350-14水力分级旋流器为研究对象,以分离效率和压力降作为旋流器分离性能的评价指标,基于响应面法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)模型开展对旋流器工艺参数(入料浓度、入料流量、安装角度)间的匹配关系研究。最终根据Perato前沿确定旋流器最佳工艺参数如下:在旋流器入料浓度12 g/L,安装角度80°,入料流量80 m^(3)/h时,可达到分离效率86.07%,压力降1155.62 Pa。对分离效率匹配模型进行现场验证,得出经过匹配后分离效率提高了5.07%,验证了该匹配模型能够有效提高旋流器的分离效率。本文研究为选煤厂中旋流器工艺参数的合理匹配提供理论依据,并为提高旋流器的分离效率开拓一个新的方向。 展开更多

关键词 水力旋流器 响应面法 分离效率 压力降 快速非支配排序遗传算法

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中欧集装箱多式联运服务网络设计 被引量：4

20

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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