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改进的多目标遗传算法在配电网规划中的应用 被引量:17
1
作者 苗增强 姚建刚 +3 位作者 李婷 李佐胜 肖辉耀 盛艳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期63-67,103,共6页
针对配电网规划复杂多目标优化问题,建立以经济性和可靠性为目标的配电网规划模型,提出改进的多目标遗传算法,采用分解-协调思想将复杂多变量的规划问题分解成多个子问题,分别对各子问题优化,最终达到全局优化的目的。该算法通过精英选... 针对配电网规划复杂多目标优化问题,建立以经济性和可靠性为目标的配电网规划模型,提出改进的多目标遗传算法,采用分解-协调思想将复杂多变量的规划问题分解成多个子问题,分别对各子问题优化,最终达到全局优化的目的。该算法通过精英选择和个体迁移策略提高了收敛速度,将一种新型编码方式应用于此算法使配电网自然呈辐射状,同时在精华种群中加入裁剪算子以提高搜索效率。与常规算法相比较,该算法收敛性好,最后通过算例表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 配电网规划 多目标优化 多目标遗传算法 遗传算法
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改进的多目标遗传算法及其在PID优化设计中的应用 被引量:7
2
作者 刘楠楠 石玉 +1 位作者 程卫平 秦福高 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期83-89,共7页
该文提出一种多目标遗传算法,采用新的拥挤距离计算方法,改进非支配性的比较方法,并引入双重精英策略,提高了进化效率和解的质量,更有效地保持了解的多样性.将该算法应用于PID优化设计,使系统可同时兼顾快速性、稳定性和鲁棒性,决策者... 该文提出一种多目标遗传算法,采用新的拥挤距离计算方法,改进非支配性的比较方法,并引入双重精英策略,提高了进化效率和解的质量,更有效地保持了解的多样性.将该算法应用于PID优化设计,使系统可同时兼顾快速性、稳定性和鲁棒性,决策者可根据当前工作需求在所得的Pareto解集中选择最终的满意解.仿真结果表明提出的设计方法有效. 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 PARETO最优解 PID控制
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改进的多目标遗传算法在无人机机翼结构优化中的应用 被引量:4
3
作者 苟仲秋 宋笔锋 李为吉 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第3期7-9,共3页
现有的多目标遗传算法往往只能求得整个非劣曲线的一部分,同时局部搜索能力差,收敛速度较慢。为了解决这些问题,提出了一种改进算法,该算法将非劣分层遗传算法(NSGA)与向量评估遗传算法(VEGA)的优点结合起来,并且提供了一个利用往代信... 现有的多目标遗传算法往往只能求得整个非劣曲线的一部分,同时局部搜索能力差,收敛速度较慢。为了解决这些问题,提出了一种改进算法,该算法将非劣分层遗传算法(NSGA)与向量评估遗传算法(VEGA)的优点结合起来,并且提供了一个利用往代信息构造搜索方向的局部搜索算子,有效扩展了非劣曲线的范围,加快了收敛速度。以某无人机机翼结构的多目标优化问题为例,证明本文改进算法可以较为快速地获得一个分布均匀的非劣解集。 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 结构优化
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改进的多目标遗传算法在营养决策中应用 被引量:7
4
作者 王高平 王永骥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期198-200,206,共4页
将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于营养决策优化。采用多维实数向量的编码方式,使用状态转移表对遗传算子进行描述。对NSGA-Ⅱ算法进行改进,在进化操作中增加了随机变换运算和删除运算,加快了算法的收敛并避免了早熟。仿真结果证明该算法... 将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于营养决策优化。采用多维实数向量的编码方式,使用状态转移表对遗传算子进行描述。对NSGA-Ⅱ算法进行改进,在进化操作中增加了随机变换运算和删除运算,加快了算法的收敛并避免了早熟。仿真结果证明该算法能逼近Pareto域,并在该域中均匀分布,经一次运行便可提供更多科学合理的营养决策优化候选方案。 展开更多
关键词 营养决策 支配 多目标优化 遗传算法 NSGA-Ⅱ
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基于改进遗传算法和作战实验的联合火力打击目标选择方法
5
作者 刘经德 李志强 +2 位作者 王飞 付琼莹 曹毅 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第7期33-41,共9页
针对当前计算机辅助指挥员选择联合火力打击目标能力不足的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法和自动化兵棋推演的联合火力打击目标选择方法。在根据指挥员决策意图倾向建立整体作战效能评估模型的基础上,利用历史推演数据获得具有... 针对当前计算机辅助指挥员选择联合火力打击目标能力不足的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法和自动化兵棋推演的联合火力打击目标选择方法。在根据指挥员决策意图倾向建立整体作战效能评估模型的基础上,利用历史推演数据获得具有较高质量的初始种群;对种群个体对应的作战行动方案进行自动化的并行快速推演,根据推演结果计算基于整体作战效能的个体适应度;对经典遗传算法的个体选择机制、交叉变异算子、终止条件进行改进,以更加有效地避免陷入局部最优,加快收敛速度,提升算法实用性。实验结果表明,所提出的方法具有良好的有效性和快速性,生成的目标选择方案与指挥员决策意图倾向具有较强的一致性。 展开更多
关键词 目标选择问题 决策意图倾向 作战效能 遗传算法 兵棋推演
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改进多目标遗传算法在大气污染源威胁评估中的应用
6
作者 边超 黄光球 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2802-2812,共11页
研究提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与改进的目标遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的污染源威胁评估策略,为精细化污染治理提供了科学量化方法。首先,以西安市2020年1月—2023年12... 研究提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与改进的目标遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的污染源威胁评估策略,为精细化污染治理提供了科学量化方法。首先,以西安市2020年1月—2023年12月的工业废气、生活废气、交通运输废气、治理费用及PM_(2.5)质量浓度等多源数据为基础,构建了污染源排放量与PM_(2.5)质量浓度及治理费用之间的响应面模型。通过SVM对复杂非线性关系进行建模,有效捕捉了污染排放与环境影响之间的动态关联,为优化提供了可靠的基础模型。其次,采用NSGA-Ⅱ将污染源排放量作为决策变量,以PM_(2.5)质量浓度和治理费用两个目标函数进行优化。结果显示,该方法在解决多目标优化问题时,生成的解集分布均匀,收敛性能优于传统算法,能够在治理费用和环境质量之间实现有效平衡。研究结果进一步揭示了污染排放控制与治理成本之间的权衡关系,为制定更加科学合理的污染治理策略提供了依据。通过模型优化生成的帕累托(Pareto)前沿,为决策部门提供了多种可行方案,适用于不同预算条件下的治理规划需求。最后,研究探讨了该方法在其他城市环境治理中的应用潜力,并指出随着环境数据的进一步积累,改进的NSGA-Ⅱ算法在复杂污染场景中的适用性和决策支持能力将进一步提升。 展开更多
关键词 环境工程 支持向量机 多目标遗传算法 污染源威胁评估 PARETO前沿 环境治理
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基于多目标优化的改进遗传算法求解柔性车间调度问题
7
《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期15-15,23,33,67,74,89,113,131,140,158,181,216,224,共13页
文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中,调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响,因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗... 文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中,调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响,因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗3个目标函数进行优化。 展开更多
关键词 多目标优化 柔性车间调度 改进遗传算法
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改进遗传算法在机器人多目标路径规划的应用
8
作者 张弛承 林富生 +1 位作者 宋志峰 余联庆 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期164-168,共5页
为解决移动机器人在多目标情况下路径较长且运算耗时较长的问题,提出了一种改进遗传算法。以经过所有目标点的节拍和总距离最短为优化目标,建立路径规划模型。首先,通过算法获取各个目标点间的距离矩阵以及最短路径,再根据目标点的距离... 为解决移动机器人在多目标情况下路径较长且运算耗时较长的问题,提出了一种改进遗传算法。以经过所有目标点的节拍和总距离最短为优化目标,建立路径规划模型。首先,通过算法获取各个目标点间的距离矩阵以及最短路径,再根据目标点的距离求解出移动机器人的执行顺序,并引入模拟退火算法,在每一代的遗传进化中进行局部搜索,改善算法早熟的缺陷,强化其整体寻优的能力。最后,通过对环境进行建模与仿真,并与传统遗传算法对比,结果表明:该算法能有效、快速地解决多目标情况下的路径规划问题。 展开更多
关键词 移动机器人 多目标 改进遗传算法 路径规划 模拟退火算法
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计 被引量:3
9
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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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 被引量:1
10
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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改进遗传算法应用于地震场景下无人机路径规划研究 被引量:4
11
作者 李章萍 徐鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期237-249,共13页
为提高中强震灾害地区的救援效率,对传统路径规划模型进行了改进。传统模型在最大路程限制下优化覆盖人数,但无法均衡路程与覆盖人数,通过引入权重与均衡系数解决此问题并构建了加权路径优化模型。模型以生成路径最短、权重最大为目标,... 为提高中强震灾害地区的救援效率,对传统路径规划模型进行了改进。传统模型在最大路程限制下优化覆盖人数,但无法均衡路程与覆盖人数,通过引入权重与均衡系数解决此问题并构建了加权路径优化模型。模型以生成路径最短、权重最大为目标,采用多无人机、单起降点的调度方法。为改善传统遗传算法的收敛性及对局部解空间的搜索能力,引入2-opt局部搜索算法、权重修复机制、以种群多样性指标动态调整算法的变异率和交叉率等策略,并对模型进行求解。结果表明,在多种运行场景下,该模型生成路径更加优越,算法与传统遗传算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、A^(*)算法相比,可得到救援效率更高的飞行路径。 展开更多
关键词 公共安全 中强震 改进遗传算法 无人机路径规划
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基于NSGA-Ⅱ遗传算法的市域快线无砟轨道结构多目标优化 被引量:1
12
作者 冯青松 王龙 +1 位作者 孙魁 李秋义 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第1期15-21,共7页
为研究市域快线无砟轨道结构轻量化经济性、列车快速运行安全性协同优化设计问题,利用多体动力学软件Universal Mechanical建立车辆-轨道空间耦合模型,详细分析轨道板长度、宽度、厚度、弹性模量和扣件刚度、扣件间距单独变化时,对市域... 为研究市域快线无砟轨道结构轻量化经济性、列车快速运行安全性协同优化设计问题,利用多体动力学软件Universal Mechanical建立车辆-轨道空间耦合模型,详细分析轨道板长度、宽度、厚度、弹性模量和扣件刚度、扣件间距单独变化时,对市域D型动车以速度160 km/h通过时所引起的轮轨系统动力响应,通过响应面实验得到市域快线无砟轨道钢轨垂向位移响应面模型,并经NAGA-Ⅱ遗传算法进行多目标优化得到最优参数组合。结果表明:通过单因素试验,对钢轨垂向位移影响显著的依次为扣件间距、扣件刚度和轨道板长度;建议在进行市域快线无砟轨道结构设计时将钢轨垂向位移作为关键评价指标;各设计变量对市域快线无砟轨道力学性能影响的主次顺序依次为扣件间距、扣件刚度、轨道板长度、轨道板宽度、轨道板厚度、轨道板弹性模量;推荐设计方案为扣件系统刚度25 kN/mm,扣件间距0.625 m,轨道板长度4.9 m,轨道板宽度2.8 m,轨道板厚度0.26 m,轨道板混凝土等级C40。 展开更多
关键词 市域快线 无砟轨道 响应面法 NSGA-Ⅱ遗传算法 多目标优化
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基于非支配排序遗传算法的多目标轨迹优化方法 被引量:1
13
作者 杨丽荣 刘洋 周俊 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期31-36,共6页
机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化... 机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)。根据收敛性指标和间距指标选取Pareto最优解后进行轨迹优化,并与NSGA-Ⅱ对比。结果表明,在通过五次NURBS插值算法得到一条关节轨迹曲线后采用NSGA-Ⅲ进行轨迹优化,可以获得运行时间-能耗-冲击的Pareto最优解。相较于优化前,机械臂运行时间降低16%,最大关节角速度、角加速度及角加加速度分别降低8%、17%、19%。 展开更多
关键词 多目标轨迹优化 非支配排序遗传算法 参考点机制 收敛性指标 间距指标
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基于改进遗传算法的气田无人机巡检调度优化
14
作者 孙艳萍 王道通 +3 位作者 张丹 杨熙明 屈文涛 孙振 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11668-11675,共8页
气田环境中,由于多个巡检任务并存且任务点之间的距离较远,巡检无人机的调度变得极为复杂且难以高效实施。针对这一现状,为提高调度方案的质量和稳定性,结合精英保留策略对遗传算法进行优化。优化算法采用一种矩阵元素编码方式,这一方... 气田环境中,由于多个巡检任务并存且任务点之间的距离较远,巡检无人机的调度变得极为复杂且难以高效实施。针对这一现状,为提高调度方案的质量和稳定性,结合精英保留策略对遗传算法进行优化。优化算法采用一种矩阵元素编码方式,这一方法显著减少了计算时间,并确保了后续计算中染色体的完整性。在此编码方式的基础上,计算了每个个体的适应度,并根据适应度高低进行分组,从而提升了计算结果的精准性。进一步,引入了改进式轮盘赌选择法,以确保种群的多样性,极大地降低了算法陷入局部最优解的风险。最后,以川西某气田和鄂尔多斯盆地某气田为背景,进行了多任务点多无人机巡检调度的仿真。仿真结果表明,改进后的遗传算法相比于传统遗传算法和蚁群算法,在计算巡检无人机调度方案时,平均成本分别节约了17.1%和11.3%。 展开更多
关键词 巡检无人机 气田 任务调度 改进遗传算法
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基于改进免疫遗传算法的海铁转运设备作业调度优化研究
15
作者 黄鹏飞 谈方娇 +2 位作者 王浩 江瑀越 蔡锦汾 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期97-107,共11页
集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备... 集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备空载时间因素的考虑。鉴于此,针对从船舶卸载至堆场再转至铁路线的全过程,构建了以最小化总作业完成时间为目标函数的数学模型,旨在解决实际存在的连续作业约束、空载等待时间和具体操作位置等问题;通过采用改进后的免疫遗传算法(特别是引入克隆抗体选择机制和自适应参数调整策略)来求解该问题;经过一系列优化对比证明了该方法能更有效地找到最优解或近似最优解,即最短的总作业完成时间及其对应的设备调度方案。研究成果不仅有助于显著减少港口内集装箱的处理周期,还能促进节能减排。 展开更多
关键词 交通运输工程 海铁转运 调度优化 改进免疫遗传算法
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改进鲸鱼遗传算法优化的液压机械臂轨迹跟踪
16
作者 杨丽荣 周俊 曹冲 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期94-98,共5页
针对液压机械臂存在关节轨迹跟踪精度低,参数难确定等问题,提出一种基于新型控制率的跟踪微分滑模控制器(TDSMC),并通过改进鲸鱼遗传优化算法(IWGOA)对控制器参数进行优化。首先,根据电液位置伺服系统搭建跟踪误差状态空间方程;其次,设... 针对液压机械臂存在关节轨迹跟踪精度低,参数难确定等问题,提出一种基于新型控制率的跟踪微分滑模控制器(TDSMC),并通过改进鲸鱼遗传优化算法(IWGOA)对控制器参数进行优化。首先,根据电液位置伺服系统搭建跟踪误差状态空间方程;其次,设计新型趋近律下的TDSMC,并通过IWGOA对控制器的9个参数进行优化设计;最后,通过AMESim/SIMULINK进行联合仿真。仿真结果表明:应用本文算法优化控制器所得跟踪轨迹相比传统滑模和一般微分滑模控制器都更为平滑,跟踪速度分别提升0.5 s和0.16 s,精度分别提高14.36%和10.62%。 展开更多
关键词 液压机械臂 改进鲸鱼遗传算法 新型趋近律 跟踪微分滑模控制器 轨迹跟踪
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基于改进遗传算法优化LSTM的营养液温度预测模型 被引量:1
17
作者 刘艺梦 王会强 +3 位作者 丁小明 李飞 孙玉林 孙广军 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期91-97,共7页
准确预测营养液温度是营养液膜栽培技术(NFT)调控根区温度的关键,对作物生长具有重要意义,但因营养液温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准化预测,基于此,提出一种改进遗传算法(IGA)优化多变量长短时记忆神经网络... 准确预测营养液温度是营养液膜栽培技术(NFT)调控根区温度的关键,对作物生长具有重要意义,但因营养液温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准化预测,基于此,提出一种改进遗传算法(IGA)优化多变量长短时记忆神经网络(LSTM)模型参数的营养液温度预测方法,通过引入正弦函数,对遗传算法中的固定交叉和变异概率进行优化。使用皮尔逊相关分析法获取相关性较强的特征。同时构造特征与时间步长的矩阵,将其输入到网络中进行温度预测。预测结果表明,在预测时间为20~60 min时,模型决定系数为0.954~0.985,均方根误差为0.183℃~0.365℃,平均绝对误差为0.165℃~0.311℃。并在不同清晰度指数K_(T)下进行验证。结果表明,在0.5>K_(T)≥0.2(多云)时,模型营养液温度预测效果最好,且在其他K_(T)下模型可以达到生产所需预测精度要求,为根区精准高效控温提供重要依据。 展开更多
关键词 营养液膜技术 改进遗传算法 LSTM神经网络 皮尔逊相关分析 营养液温度预测
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采用改进编码遗传算法的空间桁架阻尼杆配置优化
18
作者 董治成 苗雪阳 +3 位作者 张梅升 姜东 张大海 费庆国 《宇航学报》 北大核心 2025年第1期181-192,共12页
为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼... 为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼杆的空间桁架结构动力学模型。最后针对两种空间桁架模型,以最大化阻尼杆的减振效果为原则,利用仿真模型开展动力学响应求解和基于改进编码遗传算法的阻尼杆配置优化。结果显示,优化后目标位置的振幅均衰减80%以上,好于优化前的结果,并且算法相较于采用二进制编码的基本遗传算法,收敛速度和稳定性均得到提升。 展开更多
关键词 空间桁架 阻尼杆 改进编码 遗传算法 配置优化
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基于三支决策和遗传算法的动态武器目标分配
19
作者 刘富樯 周伦 +3 位作者 刘中阳 皮阳军 蒲华燕 罗均 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期255-263,共9页
面向动态武器目标分配任务,结合博弈思想开展多阶段问题建模与求解。针对动态多阶段中确定打击目标的问题,引入三支决策理论改进威胁评估模型,通过接受决策、延迟决策和拒绝决策3种分类选取每阶段的优先打击目标用于火力分配;构建基于... 面向动态武器目标分配任务,结合博弈思想开展多阶段问题建模与求解。针对动态多阶段中确定打击目标的问题,引入三支决策理论改进威胁评估模型,通过接受决策、延迟决策和拒绝决策3种分类选取每阶段的优先打击目标用于火力分配;构建基于博弈思想的动态武器目标分配模型,设计构造敌方规避风险值目标函数以充分考虑来袭目标的智能性与不确定性;针对多个打击阶段中不同决策偏好的影响,设计结合拥挤度与参考点的动态选择机制,以应对动态情况下对不同目标函数的偏好并提高求解质量;将改进的遗传算法用于求解所提动态武器目标分配问题,并通过对比仿真实验验证所提算法的有效性。 展开更多
关键词 武器目标分配 三支决策 多目标优化 遗传算法 拥挤度
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融合盈亏拿取策略的改进遗传算法求解TTP
20
作者 江晓菊 谭代伦 冯世强 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2408-2415,共8页
旅行小偷问题(TTP)是由旅行商问题(TSP)和背包问题(KP)复合而成的一类新型组合优化问题,其优化模型涵盖了两类问题的约束条件,也继承了两类问题的计算难度。针对TTP,提出了一种融合盈亏拿取策略的改进遗传算法。对任意旅行商回路上的物... 旅行小偷问题(TTP)是由旅行商问题(TSP)和背包问题(KP)复合而成的一类新型组合优化问题,其优化模型涵盖了两类问题的约束条件,也继承了两类问题的计算难度。针对TTP,提出了一种融合盈亏拿取策略的改进遗传算法。对任意旅行商回路上的物品列表,定义了超值物品并采取必拿策略,对剩余物品定义了亏本物品并予以剔除,对剔除后的剩余物品引入了双评分计算公式,并按混合排序策略进行综合排序,再依序选入背包,整个处理过程构成盈亏拿取策略。对于遗传算法,设计近邻域搜索和截断交换的种群初始化策略以提升初始种群的质量;采用随机遍历抽样选择算子、部分匹配的交叉算子、二次变异算子以强化优胜劣汰和维护种群的多样性;增加重插入算子以保持种群稳定。仿真实验表明,改进策略明显提升了算法性能,对算例的求解结果达到预期,改进算法具有良好的寻优能力和稳定性。 展开更多
关键词 旅行商问题 背包问题 旅行小偷问题 改进遗传算法 盈亏拿取策略
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