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面向某制造业多级供应链优化的第二代非支配排序遗传算法改进
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作者 汪治学 何茂伟 +1 位作者 王国鹏 陈瀚宁 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2261-2278,共18页
针对大型制造企业在供应链优化过程中存在的经济性、消费者忠诚性和运营效率冲突问题,以供应商、制造商、中转仓库、零售商和消费者在内的五级供应链网络为研究对象,选取供应链网络的总成本、消费者满意度和现金转换周期等多个目标建立... 针对大型制造企业在供应链优化过程中存在的经济性、消费者忠诚性和运营效率冲突问题,以供应商、制造商、中转仓库、零售商和消费者在内的五级供应链网络为研究对象,选取供应链网络的总成本、消费者满意度和现金转换周期等多个目标建立优化模型,并提出一种基于信息平台的供应链协同运作模型。结合实例,通过改进第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),加入混合编码和动态拥挤距离环境选择策略,设计了改进算法NSGA-Ⅱ-DC。理论函数测试结果表明,NSGA-Ⅱ-DC在收敛性和多样性上明显优于5款经典的多目标进化算法。通过在一个具有多产品、多阶段的五级供应链网络模型上验证表明,NSGA-Ⅱ-DC能够对所提模型进行有效优化。通过层次分析法得到供应链网模型的最优方案,可为决策者提供较强的理论决策依据。 展开更多
关键词 供应链网络设计 多目标优化 动态拥挤距离 第二代非支配排序遗传算法
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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
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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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基于改进第二代非支配遗传算法的甲醇/柴油双燃料船舶发动机参数多目标优化
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作者 赵柯洋 张衡 +4 位作者 贺波 庞轶星 程星鑫 苏玉香 李又一 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期17-26,共10页
利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优... 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。 展开更多
关键词 甲醇/柴油 第二代非支配遗传算法 灰熵并行 性能优化
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基于优化第三代非支配排序遗传算法的城市应急设施模糊选址 被引量:3
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作者 朱云辰 程明骏 +5 位作者 郑昕文 岑沛立 郗祥硕 黄杉 华晨 黄海 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1832-1843,共12页
以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结... 以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结果进行核密度分析,分别得出基于单设施点的15 min生活圈优化结果、基于双设施点的15 min生活圈优化结果、基于适老化需求修正的设施点优化结果,以及基于单设施点的5 min生活圈优化结果.结果显示,以单设施点的15 min生活圈优化结果为例,在不改变服务能力的前提下,基于优化NSGA3迭代后的核酸检测点网络,将设施平均可达时间从292.44 s优化到了264.62 s.基于核酸检测这一行为结果形成城市应急设施的模糊选址范围,得出“小集聚-大分散”空间规律;在此基础上将模糊选址范围转化为“社区级多功能应急空间”,为将来发生应急事件,进行临时应急设施选点决策时提供理论建议. 展开更多
关键词 第三代非支配排序遗传算法(NSGA3) 应急公共事件 应急设施选点 模糊选址 杭州市
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基于第二代非支配排序遗传算法的变速器齿轮系多目标可靠性优化 被引量:9
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作者 颜伏伍 王洪建 +1 位作者 田韶鹏 袁智军 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期234-237,共4页
以某微型车变速器为研究对象,在变速器结构已确定、传动比最佳的条件下,以可靠性为主要约束,以齿轮系总体积最小、中心距最小和总重合度最大为目标建立变速器齿轮系多目标优化的数学模型。采用第二代非支配排序遗传算法对变速器齿轮系... 以某微型车变速器为研究对象,在变速器结构已确定、传动比最佳的条件下,以可靠性为主要约束,以齿轮系总体积最小、中心距最小和总重合度最大为目标建立变速器齿轮系多目标优化的数学模型。采用第二代非支配排序遗传算法对变速器齿轮系进行多目标优化并得到其Pareto最优解集。实例计算表明,该数学模型和优化程序是正确、有效。 展开更多
关键词 变速器 可靠性 多目标优化 第二代非支配排序遗传算法
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基于第二代非支配排序遗传算法的转子优化设计 被引量:4
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作者 黄晶晶 郑龙席 +1 位作者 刘钢旗 梅庆 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1881-1886,共6页
为了减小双盘转子系统的整体振动,针对航空发动机普遍采用的典型1-0-1支承结构下的双盘转子,提出了一种使用多学科优化软件Isight与通用有限元软件ANSYS集成的分析方法。将两转盘位置作为优化变量,以一阶临界转速在10%内的变化为约束条... 为了减小双盘转子系统的整体振动,针对航空发动机普遍采用的典型1-0-1支承结构下的双盘转子,提出了一种使用多学科优化软件Isight与通用有限元软件ANSYS集成的分析方法。将两转盘位置作为优化变量,以一阶临界转速在10%内的变化为约束条件,采用第二代非支配排序遗传算法NSGA_Ⅱ(Non-Dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)最小化过一阶临界转速时两转盘的振幅。在高速柔性模拟转子试验器上进行了试验验证,优化后,盘1过一阶临界转速时最大振幅下降了77%,盘2下降了68%,试验结果证明了该优化方法的正确性,能够有效、准确地获取转盘的最优位置,提高了转子设计的效率和质量。 展开更多
关键词 双盘转子 多目标优化 第二代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船舶电力系统多目标故障重构 被引量:10
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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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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
8
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
9
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
10
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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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
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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
12
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 快速支配排序遗传算法 多参数 多分量叠前联合反演
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联合遗传算法和强化学习的虚拟网络功能映射与调度方法
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作者 刘光远 曹晶仪 杜婕 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期175-184,共10页
网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGA... 网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的优化方法RL-NSGAⅢ;然后,采用两段式初始化技术求得高质量初始解,利用强化学习的优势自适应调节交叉变异参数,以保持种群多样性;最后,基于参考点的第三代非支配排序遗传算法,将虚拟网络功能映射至虚拟机并进行调度服务,得到多目标优化策略。仿真结果表明:相较于已有的NSGAⅢ、NSGAⅡ和MOPSO算法,采用RL-NSGAⅢ算法计算得到的时延降低了17%~28%,节点负荷提高了9%~19%,能量损耗降低了12%~26%,表明所提算法在提高网络速率和降低网络运营支出上的有效性。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 虚拟网络功能 映射与调度 强化学习 第三代非支配排序遗传算法
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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
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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
15
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 快速支配排序遗传算法 支配个体排序 拥挤距离 循环聚类 自适应
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基于聚类的多目标遗传算法在类职责分配中的应用 被引量:1
16
作者 李雅琎 刘伟 胡志刚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期1398-1404,共7页
在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多... 在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多目标遗传算法基础上,引入凝聚的层次聚类技术,保证群体多样性,避免陷入未成熟收敛。在实验中,通过对类职责自动分配并与一个已有的设计优良的软件系统进行对比,验证了此算法的正确性。另外,通过与单目标遗传算法、SPEA2算法对比表明,本算法在解决类职责分配问题上运行效果最好。 展开更多
关键词 类职责分配 多目标遗传算法 快速支配排序 凝聚层次聚类
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一种求解多目标FJSP的自学习遗传算法
17
作者 常镜洳 于东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第12期2465-2470,共6页
遗传算法求解多目标FJSP时,关键参数在计算过程中不能智能动态调整,从而影响算法效率和解的质量.本文基于改进的遗传算法和增强学习算法建立一种求解多目标的自学习遗传算法.遗传算法改进如下:首先提高全局和局部机器选择比重构造初始种... 遗传算法求解多目标FJSP时,关键参数在计算过程中不能智能动态调整,从而影响算法效率和解的质量.本文基于改进的遗传算法和增强学习算法建立一种求解多目标的自学习遗传算法.遗传算法改进如下:首先提高全局和局部机器选择比重构造初始种群,然后依据快速非支配排序和拥挤距离计算适应度值,并设计选择算子,利用增强学习在种群迭代间动态调整交叉概率和变异概率,最后设计交叉和变异算子.实验部分以最大完工时间最小C_(max)、最大负荷机器最小W_(m)、总机器负荷最小W_(t)这3个目标为例,对多个算例进行了大量的测试和分析,证明了该方法的有效性和高效性. 展开更多
关键词 多目标FJSP 遗传算法 增强学习 快速支配排序
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基于CatBoost-NSGA-Ⅲ算法的盾构姿态预测与优化
18
作者 吴贤国 刘俊 +3 位作者 曹源 雷宇 李士范 覃亚伟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页
为解决盾构掘进过程中因盾构前倾变形、蛇形、轴线偏离及纠偏等影响施工安全性与高效性的问题,提出一种将类别型特征梯度提升(CatBoost)与第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态多目标优化方法;以贵阳地铁为例,选取22个影... 为解决盾构掘进过程中因盾构前倾变形、蛇形、轴线偏离及纠偏等影响施工安全性与高效性的问题,提出一种将类别型特征梯度提升(CatBoost)与第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态多目标优化方法;以贵阳地铁为例,选取22个影响因素作为输入参数,利用CatBoost算法建立输入参数与盾构姿态之间的非线性映射函数关系,采用随机森林(RF)算法评价输入参数的重要性;以盾构姿态绝对值最小化为目标,构建CatBoost-NSGA-Ⅲ多目标优化模型,并通过案例分析验证所提方法的适用性和有效性。结果表明:采用CatBoost算法训练工程实测数据得到的预测模型具有较高的精度,5个盾构姿态目标的R^(2)范围为0.916~0.943;所研发的CatBoost-NSGA-Ⅲ盾构姿态多目标优化方法,可使盾构姿态得到显著优化,整体改进的平均值为53.34%。 展开更多
关键词 类别型特征梯度提升(CatBoost) 第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ) 盾构姿态 多目标优化 重要性排序
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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
19
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 快速支配排序遗传算法 道路状况
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重载铁路小半径曲线钢轨型面非对称优化设计 被引量:1
20
作者 丁旺才 张建栋 +3 位作者 葛菲元 吴少培 李得洋 李国芳 《振动与冲击》 北大核心 2025年第6期272-281,共10页
为研究重载铁路小半径曲线钢轨型面优化问题,以外、内轨钢轨磨耗面积及滚动圆半径差为优化目标,在考虑减缓磨耗的同时对车辆通曲能力进行优化,运用克里格理论拟合目标函数得到相应的数学模型;通过非均匀有理样条曲线对钢轨廓形进行参数... 为研究重载铁路小半径曲线钢轨型面优化问题,以外、内轨钢轨磨耗面积及滚动圆半径差为优化目标,在考虑减缓磨耗的同时对车辆通曲能力进行优化,运用克里格理论拟合目标函数得到相应的数学模型;通过非均匀有理样条曲线对钢轨廓形进行参数化描述,结合第二代非支配遗传算法对目标函数进行求解得到优化目标对应的优化廓形,并从优化型面的磨耗性能、动力学性能、钢轨滚动接触疲劳及车轮磨耗性能等方面进行评价。结果表明:设计变量的范围对目标函数影响显著,优化设计变量范围后求解得到的最优廓形在磨耗面积和滚动圆半径差上的表现均优于初始设计变量范围对应的最优廓形;优化型面在磨耗指数、磨耗功及钢轨磨耗量方面均优于初始CN75型面,在轮对横移量等动力学性能方面也均优于初始CN75型面,可以更好保证列车运行的安全性和稳定性;在钢轨滚动接触疲劳方面,优化型面均优于初始CN75型面,其中右轨的优化效果最为显著;在车轮磨耗方面,优化型面与初始CN75型面对车轮的磨耗影响差异较小,外、内轨优化型面整体磨耗量较初始CN75型面有微幅减少,优化型面车轮磨耗性能优于初始CN75型面。 展开更多
关键词 轮轨磨耗 小半径曲线钢轨型面优化 设计变量影响效应 第二代非支配遗传算法 钢轨疲劳损伤
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