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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
1
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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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 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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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
3
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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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
4
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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NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究 被引量:26
5
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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基于遗传算法的汽车磁流变减振器多目标优化 被引量:9
6
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NSGA-Ⅱ算法的港口堆位分配问题研究 被引量:3
7
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 精英策略的快速支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 随机修复算子
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基于改进SA-NSGAⅡ的多波束卫星动态资源分配方法 被引量:2
8
作者 饶悦 杨健 +3 位作者 孙国敏 张伟 邵怀宗 林静然 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4222-4230,共9页
多波束卫星作为地球静止轨道卫星移动通信的重要手段,能够实现远距离数据传输与通信交流。为了满足多样化的用户需求,需要考虑不同用户间的通信速率、频谱利用效率以及信道缓存等问题,这给卫星通信的动态资源分配带来巨大的挑战。就多... 多波束卫星作为地球静止轨道卫星移动通信的重要手段,能够实现远距离数据传输与通信交流。为了满足多样化的用户需求,需要考虑不同用户间的通信速率、频谱利用效率以及信道缓存等问题,这给卫星通信的动态资源分配带来巨大的挑战。就多波束卫星缓存限制下的用户满意度和频谱效率优化问题,提出一种基于可行域边界投影的模拟退火带精英策略的非支配排序遗传算法Ⅱ(simulated annealing-elitist non-dominated sorting genetic algorithm,SA-NSGAⅡ)。所提算法采用投影法将可行域外的迭代点投影到可行边界,实现历史优化信息的有效保留,进而提高非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGAⅡ)的优化效率。仿真实验结果表明,所提算法不仅能够将用户缓存控制在规定门限内,还能有效提高用户满意度和优化频谱效率。 展开更多
关键词 多波束卫星通信 用户满意度 频谱效率 信道缓存 模拟退火精英策略的支配排序遗传算法
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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
9
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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复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题 被引量:4
10
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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考虑学习效应的单人作业车间多目标调度算法 被引量:5
11
作者 胡金昌 刘紫薇 +1 位作者 马文凯 吴耀华 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1361-1370,共10页
为减少受学习效应影响的单人作业车间的最大完工时间和工人行走时间,建立了考虑依赖加工时间和的学习效应的单人单工序多机车间调度模型,提出考虑学习效应的多目标贪婪算法(MOGL),融合了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与基于... 为减少受学习效应影响的单人作业车间的最大完工时间和工人行走时间,建立了考虑依赖加工时间和的学习效应的单人单工序多机车间调度模型,提出考虑学习效应的多目标贪婪算法(MOGL),融合了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与基于贪婪的邻域搜索,构造了迭代多目标遗传算法(IMOGA),并基于MOGL设计了初始解集。设计实验评估了IMOGA的性能,使用Hypervolume指标比较了IMOGA与传统算法。结果表明,IMOGA可以有效求解该问题,对初始解集的改进和基于贪婪的邻域搜索可以有效提高NSGA-Ⅱ的性能。 展开更多
关键词 精英策略的支配排序遗传算法 车间调度 贪婪算法 多目标优化 行走时间 最大完工时间
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考虑预冷延迟时间的预冷设施选址与路径优化
12
作者 张顺风 徐步 +1 位作者 毛海军 于新莲 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1123-1130,共8页
针对生鲜农产品在“最先一公里”阶段对预冷时间的高要求,提出了带时间窗约束的预冷设施选址与车辆取货路径协同优化模型。首先,针对生鲜农产品对时间的敏感性,构建了带时间窗的双目标优化模型,旨在最小化生鲜农产品“最先一公里”运营... 针对生鲜农产品在“最先一公里”阶段对预冷时间的高要求,提出了带时间窗约束的预冷设施选址与车辆取货路径协同优化模型。首先,针对生鲜农产品对时间的敏感性,构建了带时间窗的双目标优化模型,旨在最小化生鲜农产品“最先一公里”运营总成本,同时最小化最大预冷延迟时间;然后,设计一种带精英策略的非支配排序遗传算法,该算法融合了快速非支配排序与精英选择策略的优势,有效提升了全局搜索能力和收敛速度;最后,通过对徐州市丰县草莓产业的预冷数据进行实证分析,验证了模型的有效性和实用性。结果表明,所提出模型不仅为果蔬采摘后“最先一公里”冷链物流环节的协同优化提供了理论支持,也为减少我国果蔬采摘后损耗提供了创新性的策略,具有重要的理论意义和实践价值。 展开更多
关键词 生鲜冷链 最先一公里 设施选址 路径优化 精英策略的支配排序遗传算法
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改进NSGA2在炼钢-连铸调度中的应用研究 被引量:6
13
作者 王秀英 李庆 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第3期424-429,共6页
针对具有多重精炼方式的炼钢-连铸调度排产问题,采用单纯带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)存在求解精度不高,求解速度慢、并得到Pareto解集后需要人工确定最优解的问题,提出了基于优先级策略的改进NSGA2新方法。首先基于炼钢-连... 针对具有多重精炼方式的炼钢-连铸调度排产问题,采用单纯带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)存在求解精度不高,求解速度慢、并得到Pareto解集后需要人工确定最优解的问题,提出了基于优先级策略的改进NSGA2新方法。首先基于炼钢-连铸生产工艺过程及调度目标和要素建立多目标优化调度模型,然后将所提出的方法应用到具有多重精炼的炼钢-连铸生产调度问题中,并与现有采用原始NSGA2的仿真结果进行比较。实验结果表明本文提出的基于优先级策略的改进NSGA2算法在求解速度、求解精度上均优于原始NSGA2算法,并能自动给出唯一的最优调度方案,避免人工确定最优解缺乏科学依据问题。 展开更多
关键词 炼钢-连铸 生产调度 多目标优化 精英策略的快速支配排序遗传算法(NSGA2) 优先级策略
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考虑可再生能源的分布式装配置换流水车间调度问题
14
作者 郭磊磊 叶春明 +3 位作者 刘子珺 唐天誉 张舒曼 闫金辉 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2482-2498,共17页
为实现企业的绿色制造转型,在保障生产效率的同时减少生产过程中的碳排放,以最小化最大完工时间和总碳排放量作为优化目标构建了考虑可再生能源的分布式装配置换流水车间调度问题(DAPFSP-RE)的数学模型。提出一种两阶段的NSGA-Ⅱ和模拟... 为实现企业的绿色制造转型,在保障生产效率的同时减少生产过程中的碳排放,以最小化最大完工时间和总碳排放量作为优化目标构建了考虑可再生能源的分布式装配置换流水车间调度问题(DAPFSP-RE)的数学模型。提出一种两阶段的NSGA-Ⅱ和模拟退火算法(TNSA)对其求解,其中设计了一种包含低碳工厂选择策略和能源调度的解码方法;第一阶段采用反向学习初始化生成双种群结构,通过交叉和变异、自适应精英保留的二元锦标赛选择操作对解空间进行搜索;第二阶段采用带档案的多目标模拟退火算法(AMOSA)对第一阶段求得的非支配解集进行模拟退火操作来跳出局部最优。最后,通过对不同规模的算例进行仿真实验,验证了可再生能源对生产过程碳减排的重要作用和所提算法求解DAPFSP-RE的有效性和竞争力。 展开更多
关键词 可再生能源 分布式装配流水车间调度 低碳调度 精英策略的支配排序遗传算法 模拟退火
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基于改进NSGA-Ⅱ的仿人机器人上楼梯运动规划方法
15
作者 许宪东 关毅 +3 位作者 洪炳镕 朴松昊 钟秋波 蔡则苏 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期982-990,共9页
针对当前仿人机器人运动优化算法多采用对能耗、稳定性及速度等单目标优化而存在一定的局限性的问题,提出了一种基于多目标优化的仿人机器人上楼梯运动优化方法。针对NSGA-Ⅱ——经典的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA)的快速非支... 针对当前仿人机器人运动优化算法多采用对能耗、稳定性及速度等单目标优化而存在一定的局限性的问题,提出了一种基于多目标优化的仿人机器人上楼梯运动优化方法。针对NSGA-Ⅱ——经典的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA)的快速非支配排序效率较低的问题,提出了一种基于自调整二叉搜索树的改进NSGA-Ⅱ方法,并采用改进的NSGA-Ⅱ算法实现了仿人机器人上楼梯运动参数优化。通过仿真和实际实验对比了优化前后仿人机器人的能耗和稳定性。实验表明,采用这种方法能克服单目标优化的缺点,在同时满足多个目标需求的同时有效地实现仿人机器人上楼梯。 展开更多
关键词 仿人机器人 多目标优化 精英策略的支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ) 自调 整二叉搜索树
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多阶段多目标动态测试资源分配算法 被引量:5
16
作者 牛福强 张国富 +1 位作者 苏兆品 岳峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期656-663,共8页
为准确反应软件测试过程中的动态特征,建立一种多阶段多目标动态测试资源分配模型。通过计算不同测试阶段的模块参数和可用测试资源,实现每个测试阶段最小剩余错误总数和最少测试资源消耗。设计一种基于带精英策略的非支配排序遗传算法(... 为准确反应软件测试过程中的动态特征,建立一种多阶段多目标动态测试资源分配模型。通过计算不同测试阶段的模块参数和可用测试资源,实现每个测试阶段最小剩余错误总数和最少测试资源消耗。设计一种基于带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)、参数估计、种群重新初始化和约束处理的多阶段多目标动态测试资源分配算法。实验结果表明,所提模型和算法得到的测试资源分配方案的数量和质量明显优于动态单目标和静态多目标方法。 展开更多
关键词 软件测试 动态测试资源分配 多阶段 多目标优化 精英策略的支配排序遗传算法
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基于改进NSGA-Ⅱ的船舶管路路径设计 被引量:7
17
作者 董宗然 王法胜 +1 位作者 楼偶俊 卞璇屹 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1129-1142,共14页
针对船舶机舱空间设备繁多、约束复杂,导致人工布管效率低、易出错,而现有布管算法只能生成少量布局结果,不能为管路工程师提供丰富参考等问题,提出一种用于求解船舶管路路径设计的改进多目标优化算法。用网格分解法描述障碍物和主要布... 针对船舶机舱空间设备繁多、约束复杂,导致人工布管效率低、易出错,而现有布管算法只能生成少量布局结果,不能为管路工程师提供丰富参考等问题,提出一种用于求解船舶管路路径设计的改进多目标优化算法。用网格分解法描述障碍物和主要布局约束,将管路长度、折弯数目、贴壁敷设、折弯限制、“凹兜”数目、成束布局效果作为优化目标参与个体支配关系确定和择优过程,以连接点策略和改进A*算法构建种群个体,为带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)框架引入局部爬山搜索、精英个体非支配合并、种群多样性保持等改进策略以提高算法寻优能力,提出基于改进多目标算法和人工决策进行多管路成束布局和分支管路布局的算法流程。最后,通过仿真算例和实际算例验证了所提算法的可行性和先进性。 展开更多
关键词 船舶管路路径设计 布局优化 精英策略的快速支配排序遗传算法 改进多目标优化算法
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基于Dynaform与RBF-NSGA-II算法的冲压成形工艺参数多目标优化 被引量:44
18
作者 刘强 俞国燕 梅端 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期16-25,共10页
为了解决冲压成形工艺多目标优化问题,提出一种基于Dynaform与智能算法融合的多目标优化方法。以空调压缩机壳冲压成形为例,以减小最大减薄率和最大增厚率为优化目标,建立CAD模型并利用有限元分析软件Dynaform进行冲压成形数值仿真,映... 为了解决冲压成形工艺多目标优化问题,提出一种基于Dynaform与智能算法融合的多目标优化方法。以空调压缩机壳冲压成形为例,以减小最大减薄率和最大增厚率为优化目标,建立CAD模型并利用有限元分析软件Dynaform进行冲压成形数值仿真,映射其物理过程;采用田口正交试验法进行冲压成形仿真试验安排,并对试验结果进行极差和方差分析,综合评估冲压过程中冲压速度、摩擦系数、压边力、板料厚度和模具间隙对冲压成形质量的影响程度和影响规律;利用仿真试验数据训练径向基函数(RBF)神经网络,结合带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得Pareto最优解集,进而通过逼近理想解排序法(TOPSIS)评价筛选出最优工艺。利用Dynaform对所得最优工艺进行有限元分析,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 冲压成形 田口方法 DYNAFORM 径向基函数 精英策略的支配排序遗传算法 逼近理想解排序
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基于改进NSGAⅡ的时变路网污染路径问题多目标优化
19
作者 郭运聪 韩晓龙 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第4期60-66,90,共8页
为降低交通拥堵对时变路网污染路径问题中车辆碳排放量的影响,引入拥堵规避策略,建立最低碳排放量和最短配送时间的多目标优化模型。改进带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGAⅡ)对模... 为降低交通拥堵对时变路网污染路径问题中车辆碳排放量的影响,引入拥堵规避策略,建立最低碳排放量和最短配送时间的多目标优化模型。改进带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGAⅡ)对模型进行求解,并与非支配排序遗传算法(NSGA)进行对比。实验结果表明:改进后的算法可以根据顾客需求合理安排车辆出发时间和路径,有效规避交通拥堵;在顾客规模较大的情况下,车辆碳排放量平均降低24%,且不会造成过多的时间浪费,有助于促进我国绿色物流和谐发展。 展开更多
关键词 污染路径问题 时变路网 交通拥堵 多目标优化 精英策略的支配排序遗传算法(NSGAⅡ)
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失效情景下考虑拥堵及偏好的多式联运路径选择 被引量:3
20
作者 赵旭 刘浩 胡世浩 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期30-38,共9页
为保障集装箱运输的经济性,有效规避新冠疫情所造成的风险和损失,助力交通运输业绿色低碳发展,提出失效情景下以多式联运经营人利润最大和运输碳排放总量最小为目标的多目标0-1规划模型。模型不仅考虑节点及路径失效的不确定性,还考虑... 为保障集装箱运输的经济性,有效规避新冠疫情所造成的风险和损失,助力交通运输业绿色低碳发展,提出失效情景下以多式联运经营人利润最大和运输碳排放总量最小为目标的多目标0-1规划模型。模型不仅考虑节点及路径失效的不确定性,还考虑失效后的拥堵及托运人偏好等影响路径选择的因素。采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo method,MCM)结合带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)的混合算法(MCM-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,并以武汉到柏林的集装箱运输为例验证模型及算法的有效性。研究结果表明:托运人偏好、失效及失效后的拥堵会对运输方案的利润、碳排放量、时间产生影响,从而改变帕累托最优运输方案。研究可为制定并优化多式联运方案提供决策支持。 展开更多
关键词 多式联运 失效 拥堵 托运人偏好 蒙特卡洛方法(MCM) 精英策略的支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)
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