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非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权的水体富营养化多维联系云评价
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作者 晏嘉辉 汪明武 +1 位作者 陈光耀 金菊良 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期86-91,共6页
用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模... 用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模糊特征,同时能高效准确地寻优求解指标权重,并能适用于多种不同类型水体的评价。扩展的多维联系云也提升了计算效率,集成联系度定量表征了富营养化等级与指标间的多重模糊随机性,实现了对水体富营养状况及其变化趋势的精确评价。 展开更多
关键词 支配排序遗传算法-组合赋权 水体富营养化 评价 多维联系云 多目标优化模型
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于响应面模型和NSGA-Ⅱ算法的注塑成型工艺优化 被引量:17
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作者 余世浩 何星明 张国英 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期15-19,141,共6页
以某安全箱箱体为例,将最大缩痕指数和最大翘曲变形作为优化目标,以模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力和保压时间为设计变量,通过正交试验设计及有限元模拟,获取试验样本;基于Isight参数优化软件,建立安全箱箱体注塑成型工艺参数... 以某安全箱箱体为例,将最大缩痕指数和最大翘曲变形作为优化目标,以模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力和保压时间为设计变量,通过正交试验设计及有限元模拟,获取试验样本;基于Isight参数优化软件,建立安全箱箱体注塑成型工艺参数与优化目标之间的响应面近似模型;利用非支配排序遗传算法在响应面模型内自主寻优,获取一组安全箱注塑成型的最优工艺参数;根据数值分析结果设计了注塑模具,按最优工艺参数试模,一次性试模成功。结果表明该方法可快速、有效实现注塑成型工艺优化。 展开更多
关键词 安全箱 多目标优化 响应面模型 支配排序遗传算法-
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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
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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 带精英策略的支配排序遗传算法(nsga) 自调 整二叉搜索树
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基于自适应NSGA-Ⅱ算法的配电网多故障抢修优化决策 被引量:7
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作者 陈楚昭 孙云莲 《电力工程技术》 北大核心 2022年第3期125-132,共8页
传统配电网多故障抢修依赖决策人员的主观判断,缺少科学依据,容易出现判断失误,造成抢修资源无法得到合理应用或者不能第一时间恢复供电。为解决该问题,建立了考虑任务分配和抢修顺序的配电网多故障抢修多目标优化模型,设计了自适应参... 传统配电网多故障抢修依赖决策人员的主观判断,缺少科学依据,容易出现判断失误,造成抢修资源无法得到合理应用或者不能第一时间恢复供电。为解决该问题,建立了考虑任务分配和抢修顺序的配电网多故障抢修多目标优化模型,设计了自适应参数的非支配排序遗传算法(NSGA)-Ⅱ,得到Pareto前沿后利用基于角度选择的拐点决策算法,在无决策人员参与的情况下能够直接求解出一个相对理想的抢修方案。最后使用Matlab对某镇实际的配电线路进行仿真,仿真分析表明自适应参数的调整策略可以提高种群进化前期的全局搜索能力及进化后期的局部搜索能力,基于角度选择的拐点决策算法可从多个可行方案中直接选择最终的决策方案,减轻决策人员的负担,且适用于实际抢修工作。 展开更多
关键词 配电网 多故障抢修 多目标优化 支配排序遗传算法(nsga)- 自适应参数 拐点决策
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基于改进NSGA-Ⅱ的考虑自动引导车充电策略的集成调度 被引量:3
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作者 薛海蓉 韩晓龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3848-3855,共8页
针对自动引导车(AGV)在自动化集装箱码头(ACT)执行任务过程中的电量问题,提出基于改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的考虑AGV充电策略的集成调度。首先,在岸桥、场桥和AGV集成调度模式下,考虑AGV在不同作业状态下的耗电量,并建立... 针对自动引导车(AGV)在自动化集装箱码头(ACT)执行任务过程中的电量问题,提出基于改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的考虑AGV充电策略的集成调度。首先,在岸桥、场桥和AGV集成调度模式下,考虑AGV在不同作业状态下的耗电量,并建立以最小化作业完工时间和总耗电量为目标的多目标混合规划模型;其次,为提高传统NSGA-Ⅱ的性能,设计自适应NSGA-Ⅱ,并将所提算法与CPLEX求解器、NSGA-Ⅱ和多目标粒子群优化(MOPSO)算法进行性能对比;最后,设计AGV不同充电策略并对设备数量配比进行实验研究。算法对比实验结果表明:相较于传统NSGA-Ⅱ算法,自适应NSGA-Ⅱ对双目标的优化分别提升了2.8%和2.63%。利用自适应NSGA-Ⅱ进行的充电策略和设备数量配比实验的结果表明:增加AGV充电次数能够减少AGV的充电时间,且调整设备数量配比至3∶3∶9和3∶7∶3时,场桥和AGV的时间利用率分别达到最高。可见,AGV充电策略及设备数量配比对码头多设备集成调度有一定影响。 展开更多
关键词 自动化集装箱码头 自动引导车 充电策略 码头集成调度 自适应支配排序遗传算法- 耗电量
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改进NSGA2在炼钢-连铸调度中的应用研究 被引量:6
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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 带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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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
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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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基于灰靶决策和NSGA-Ⅱ的配电系统分布式电源多目标优化 被引量:4
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作者 谢青洋 王韶 +2 位作者 邓先芳 张成瑜 苏适 《电测与仪表》 北大核心 2017年第6期100-105,共6页
为优化分布式电源(Distributed Generation,DG)的安装位置和容量,以节点电压总偏差、DG投资运行维护费用、网损费用和购电费用为目标函数建立DG优化配置的多目标数学模型。模型中采用拉丁超立方抽样对DG和负荷的概率模型进行状态抽样,... 为优化分布式电源(Distributed Generation,DG)的安装位置和容量,以节点电压总偏差、DG投资运行维护费用、网损费用和购电费用为目标函数建立DG优化配置的多目标数学模型。模型中采用拉丁超立方抽样对DG和负荷的概率模型进行状态抽样,以计及DG出力和负荷的不确定性。运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)算法求解建立的模型得到Pareto解集。采用基于信息熵赋权的多目标灰靶决策算法从Pareto解集中选择最优方案。对25节点配电系统进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 配电系统 支配排序遗传算法- 信息熵 灰靶决策
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求解多目标最小生成树的一种新的遗传算法 被引量:1
10
作者 余荣祖 王唯良 陈冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期48-49,65,共3页
在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于... 在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于多目标最小生成树问题,边集合编码具有较好的遗传性和局部性,而且基于此繁殖算子的遗传算法在求解效率和解的质量方面都优于基于PrimRST的遗传算法。 展开更多
关键词 多目标最小生成树 改进支配排序遗传算法(nsga) 最小生成树 PARETO最优解
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洪涝灾害下考虑受灾点差异的应急物资分配-配送优化
11
作者 刘长石 万城 +2 位作者 王凤 刘光洪 陈宝玺 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第3期335-345,357,共12页
洪灾具有突发性,应急部门在灾害初期存在应急物资缺乏的情况,同时,洪灾各受灾点的灾情与受灾群体具有差异性,对应急物资的需求量和需求紧迫度各不相同。为此,本文运用熵权法评估各受灾点的风险等级,以所有受灾点的痛苦感知总和最小为目... 洪灾具有突发性,应急部门在灾害初期存在应急物资缺乏的情况,同时,洪灾各受灾点的灾情与受灾群体具有差异性,对应急物资的需求量和需求紧迫度各不相同。为此,本文运用熵权法评估各受灾点的风险等级,以所有受灾点的痛苦感知总和最小为目标构建应急物资分配模型;在此基础上,以总配送时间最短和所有受灾点的痛苦感知成本之和最小为目标构建卡车与冲锋艇协同配送应急物资的路径规划模型,并根据两个模型的特性分别设计蚁群算法和改进非支配排序遗传算法求解。根据2024年湖南省平江县洪灾数据设定场景,求解受灾点差异情景下的应急物资分配-配送方案。与等比例分配策略相比,考虑受灾点差异的应急物资分配方法可使所有受灾点的痛苦感知总和降低72.24%,更具合理性;与多目标人工蜂群算法比较,改进非支配排序遗传算法按照受灾点风险等级规划应急物资配送路径,使总配送时间和总痛苦感知成本分别减少3.96%和21.78%,有效提升了洪灾救援效果。 展开更多
关键词 物流工程 路径规划 改进支配排序遗传算法 应急物资分配-配送
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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
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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 带精英策略的支配排序遗传算法(nsga)
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基于智能优化算法的高频变压器电磁结构优化设计 被引量:2
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作者 赵志刚 白若南 +2 位作者 陈天缘 贾慧杰 刘朝阳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期5610-5625,共16页
高频变压器(HFT)作为电力电子变换器等功率变换装备的核心部件,其优化设计是实现高功率密度、高效率和高可靠性的重要环节。为有效解决高频条件下显著的涡流效应和复杂紧凑的结构使变压器损耗难以准确计算、针对绝缘设计裕量不足的问题... 高频变压器(HFT)作为电力电子变换器等功率变换装备的核心部件,其优化设计是实现高功率密度、高效率和高可靠性的重要环节。为有效解决高频条件下显著的涡流效应和复杂紧凑的结构使变压器损耗难以准确计算、针对绝缘设计裕量不足的问题,本文提出计及高频效应和结构效应的电磁场建模方法,构建了高频变压器多目标协同优化设计方案。首先建立了低成本与高效率兼备的磁心损耗计算模型。其次,根据面积等效原理推导了考虑绕组结构效应的近似Dowell模型,实现绕组损耗的高精度计算。然后提出了考虑绕组端部效应和频率影响的漏感计算模型,减小漏感对于结构和频率的依赖性。在此基础上,采用一种新型多重绝缘结构,提高绕组间的绝缘耐压水平。最后,基于改进的非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ)和自由参数扫描法建立了高频变压器的优化设计流程,根据筛选的最优设计方案研制了一台高频变压器样机。 展开更多
关键词 高频变压器 自由参数扫描法 改进支配排序遗传算法(Insga-) 优化设计 结构效应
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基于改进NSGA3的焊接缺陷评估特征选择 被引量:1
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作者 李波 周家豪 +1 位作者 刘民岷 朱品朝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2211-2218,共8页
在基于多源信息融合的焊接缺陷评估中,特征选择对提高评估精度与速度发挥着重要作用。多源特征集由电弧电特征与电弧声音特征组成,其特点在于特征集中存在冗余与互补特征。因此,本文提出一种基于改进非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominate... 在基于多源信息融合的焊接缺陷评估中,特征选择对提高评估精度与速度发挥着重要作用。多源特征集由电弧电特征与电弧声音特征组成,其特点在于特征集中存在冗余与互补特征。因此,本文提出一种基于改进非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA3)的多目标特征选择方法,旨在从多源特征集中找到最优特征子集。该方法首先对特征集进行相关、冗余和互补特性分析,再以冗余性最小,相关性与互补性最大为目标建立多目标特征选择优化模型。并基于相关、冗余和互补评价函数提出一种新的变异算子来引导变异过程,以减少无效特征的影响,提高收敛效率。实验采用支持向量机作为学习器来验证学习效果,结果表明,所提方法与其他3种方法相比,可以在特征子集维度和预测精度方面获得更好的性能。 展开更多
关键词 改进支配排序遗传算法- 冗余 互补 特征选择 变异算子
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基于改进离散蜉蝣算法的双资源柔性车间可持续调度方法
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作者 侯天天 张守京 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第3期407-414,共8页
在目前对柔性车间调度问题所进行的研究中,大多忽略了工件运输时间这一因素,并且也很少对可持续发展的经济、环境和社会3个要素进行综合优化。针对这些问题,提出了一种考虑运输时间的双资源柔性车间调度问题(DRCFJSPT)模型。首先,以完... 在目前对柔性车间调度问题所进行的研究中,大多忽略了工件运输时间这一因素,并且也很少对可持续发展的经济、环境和社会3个要素进行综合优化。针对这些问题,提出了一种考虑运输时间的双资源柔性车间调度问题(DRCFJSPT)模型。首先,以完工时间、生产成本、能耗和人体工程学风险为优化目标,构建了柔性车间调度数学模型,并结合多目标模型的特点,设计了一种改进离散蜉蝣算法(IDMA),并对模型进行了求解;然后,采用熵值法评价了帕累托解集,基于三层编码并考虑了运输时间的插入式解码方式,设计了混合初始化方法,离散改进了蜉蝣更新方式;最后,为了验证IDMA求解DRCFJSPT的性能,采用MATLAB,对某机床零件加工企业生产数据进行了实验,并将其结果与采用非支配排序遗传算法(NSGA)-Ⅱ得到的结果进行了对比分析。研究结果表明:改进算法的解集质量和收敛性能均显著优于参考算法,通过改进算法求得最优解的最大完工时间为35.94 h,加工成本为6 003.95元,能耗为2 054.54 kW·h,人体工程学风险值为138.16;该结果可为实际复杂的柔性车间调度环境提供清晰准确的调度方案。 展开更多
关键词 调度模型 考虑运输时间的双资源柔性车间调度问题 双资源约束 运输时间 可持续发展 改进离散蜉蝣算法 支配排序遗传算法
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常态化疫情防控背景下区域应急医疗物资选址-分配模型 被引量:10
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作者 宋英华 裴俊龙 +1 位作者 方丹辉 王侃 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期5-9,共5页
在常态化疫情防控背景下,为避免本土病例造成区域不同需求主体防护物资短缺问题,构建最小化医院物资集散点需求未满足率加权和、最大化物资购买集中点分配公平性的储备库选址-分配模型,并基于某市相关数据,利用改进的非支配排序遗传算法... 在常态化疫情防控背景下,为避免本土病例造成区域不同需求主体防护物资短缺问题,构建最小化医院物资集散点需求未满足率加权和、最大化物资购买集中点分配公平性的储备库选址-分配模型,并基于某市相关数据,利用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行仿真研究。结果表明:某市应选择储备库数目为5,在物资分配时考虑物资防护等级要求,可减少医院物资集散点物资浪费,增加物资购买集中点获得量。 展开更多
关键词 应急医疗物资 防护等级要求 选址-分配问题(LAP) 支配排序遗传算法(nsga-)
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基于双层配置体系的产品配置算法研究 被引量:4
17
作者 轩辕思思 姜兆亮 +1 位作者 李岩 李兆前 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期893-899,共7页
在大规模定制生产模式下,产品配置遇到了复杂模糊配置数据的处理问题,为此,提出了基于实例重用的产品配置模糊求解技术,设计了基于多目标遗传算法的产品配置优化算法。将产品配置过程划分为部件配置与零件配置两部分,利用典型条件概率... 在大规模定制生产模式下,产品配置遇到了复杂模糊配置数据的处理问题,为此,提出了基于实例重用的产品配置模糊求解技术,设计了基于多目标遗传算法的产品配置优化算法。将产品配置过程划分为部件配置与零件配置两部分,利用典型条件概率解决产品配置领域的部件模糊配置问题,设计了基于非支配排序遗传算法-Ⅱ,求解以成本、时间和库存为优化目标的零件配置,并结合两者建立完整的产品配置求解算法体系。该算法有效地解决了复杂产品配置中模糊数据处理及配置组合爆炸的问题。 展开更多
关键词 产品配置 模糊求解 多目标优化 条件概率 支配排序遗传算法-
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基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置 被引量:3
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作者 于保华 杨世锡 周晓峰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期156-162,共7页
针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多... 针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多目标优化配置模型.设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II),在保证故障可检测性和可分辨性的前提下,获得兼顾3大优化目标的Pareto前沿解集.电站除氧器的实例分析表明了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 故障-测点互信息 测点-故障关联度 传感器优化配置 支配排序遗传算法(nsga)
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一种工业机器人多目标轨迹优化算法 被引量:8
19
作者 李琴 贾英崎 +2 位作者 黄玉峰 李刚 叶闯 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期187-195,共9页
为解决工业机器人工作效率低、能耗损失严重和关节冲击磨损较大的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法和非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的混合算法(简称为CSNSGA-Ⅱ),用... 为解决工业机器人工作效率低、能耗损失严重和关节冲击磨损较大的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法和非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的混合算法(简称为CSNSGA-Ⅱ),用于机器人的轨迹优化。采用5次非均匀有理B样条(non-uniform rational B-splines,NURBS)曲线作为工业机器人的轨迹规划曲线,同时以运动时间、能耗和冲击磨损为优化目标构建相应的多目标轨迹优化模型,并在速度、加速度和加加速度的约束下采用CSNSGA-Ⅱ进行轨迹优化。CSNSGA-Ⅱ以Tent混沌映射初始化时间序列,采用不可行度算法将解分为可行解与不可行解,并利用改进的CS算法对不可行解进行处理。利用MATLAB软件对6R勃朗特机器人进行建模仿真,并对得到的非支配解集和归一化加权迭代最优值进行对比分析。仿真结果表明,相比于NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,所提出的CSNSGA-Ⅱ可更有效地对6R勃朗特机器人的轨迹进行优化,所得非支配解集更加均匀且接近真实Pareto前沿,最终得到的轨迹曲线较为平滑,可同时满足6R勃朗特机器人的高效率、低能耗及少冲击磨损的要求。所提出的方法可为进一步推动工业机器人在生产中的广泛应用以及提高生产能力和效率提供指导。 展开更多
关键词 工业机器人 轨迹规划 均匀有理B样条(NURBS)曲线 多目标优化 支配排序遗传算法-(nsga-)
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考虑恶化效应的绿色可重入混合流水车间调度
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作者 周颂凯 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3161-3171,共11页
在实际生产过程中,随着设备运行时间的增长,设备性能会逐渐下降,导致加工时间延长。对此,针对考虑恶化效应的可重入混合流水车间调度问题,提出一种改进的非支配排序遗传算法(improved nondominated sorting genetic algorithmⅡ,INSGA-... 在实际生产过程中,随着设备运行时间的增长,设备性能会逐渐下降,导致加工时间延长。对此,针对考虑恶化效应的可重入混合流水车间调度问题,提出一种改进的非支配排序遗传算法(improved nondominated sorting genetic algorithmⅡ,INSGA-Ⅱ)。首先,构建以最大完工时间和加工能耗为优化目标的数学模型;其次,结合问题的特点,在算法采用基于工件序列的编码方式,并设计一种考虑恶化效应的节能调度解码方法;再次,为了提高种群的多样性设计多种变异算子,通过算法参数的自适应调整避免算法陷入局部最优,并设计变邻域搜索策略强化了算法的局部搜索能力;最后,通过与其他算法比较,在10个不同规模的实验算例中验证了所提算法具有较高的解集质量,同时也有较好的多样性和收敛性。 展开更多
关键词 设备性能 恶化效应 改进支配排序遗传算法(Insga-) 可重入混合流水车间 节能调度
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