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基于增强精英保留遗传算法的虚拟微网群动态划分及能量局域自治 被引量:8
1
作者 华昊辰 翟家祥 +6 位作者 陈星莺 王博 余昆 秦钰超 沈俊 丁一 贺大玮 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4652-4665,I0006,共15页
互联的多微网系统作为可再生能源利用的有效形式之一,随着“双碳”工作的推进越发受到重视。该文旨在研究基于海量可控设备的优化调节方法,以促进可再生能源充分就地消纳,提高多微网系统运行经济性。然而,对海量可控设备的全局控制将面... 互联的多微网系统作为可再生能源利用的有效形式之一,随着“双碳”工作的推进越发受到重视。该文旨在研究基于海量可控设备的优化调节方法,以促进可再生能源充分就地消纳,提高多微网系统运行经济性。然而,对海量可控设备的全局控制将面临“维数灾难”的挑战。现有研究中基于地理分布的分区优化能够实现“降维控制”,但可再生能源出力的波动性与负荷在时间上的变化和空间上的迁移,都会导致固定分区的方法难以适用于多微网系统态势变迁下的能量动态管控。针对上述问题,首先建立微电网动态模型;进而提出通过增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)将互联多微网场景划分为多个边界可动态调整的虚拟微网群,并进行能量“局域自治”优化;最后基于改进的IEEE-123节点模型进行仿真,结果显示1 h内动态边界虚拟微网群的总运行成本比固定边界虚拟微网群的总运行成本降低了13.6%,且所采用的SEGA的求解时间比传统遗传算法减少了7.09%。 展开更多
关键词 多微网系统 虚拟微网群 动态分区 增强精英保留遗传算法(SEGA)
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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 精英策略的快速非支配排序遗传算法 PARETO最优解 多目标无功优化
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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
3
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 精英策略的快速非支配排序遗传算法
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一种新的基于遗传算法的OFDM系统跨层资源分配方案(英文) 被引量:2
4
作者 唐志华 朱有团 +1 位作者 卫国 朱近康 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期466-472,共7页
在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种... 在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种低复杂度的基于精英选择的遗传算法.数值计算实例证明了所提算法的有效性,且其低复杂度使得它非常适用于实际系统中. 展开更多
关键词 跨层资源分配 多用户OFDM系统 精英选择遗传算法 线性规划 最大加权时延最先算法
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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
5
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 精英策略的非支配排序遗传算法 多目标优化
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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
6
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 精英策略的非支配排序遗传算法
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改进的量子遗传算法及其在WMSN覆盖优化中的应用
7
作者 严英 郭剑 孙力娟 《电信科学》 北大核心 2011年第11期105-110,共6页
对量子遗传算法进行了研究。量子遗传算法只使用一个最优染色体来指导种群的进化,极易陷入局部最优,本文对此进行了改进,提出使用多个精英染色体来指导整个种群的进化。讨论了精英染色体的产生、维护与作用,并在此基础之上提出了一种基... 对量子遗传算法进行了研究。量子遗传算法只使用一个最优染色体来指导种群的进化,极易陷入局部最优,本文对此进行了改进,提出使用多个精英染色体来指导整个种群的进化。讨论了精英染色体的产生、维护与作用,并在此基础之上提出了一种基于精英组的量子遗传算法(elite groupbased quantum genetic algorithm,EQGA)。最后,将EQGA应用到无线多媒体传感器网络的覆盖优化问题中。对比测试表明,EQGA求出的解比遗传算法和量子遗传算法求出的解都要好。 展开更多
关键词 标准量子遗传算法 基于精英组的量子遗传算法 覆盖优化 无线多媒体传感器网络
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精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用 被引量:2
8
作者 张侃 刘宝平 黄栋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1070-1078,共9页
军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建... 军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。 展开更多
关键词 组合预测 非线性残差 灰色神经网络算子 精英遗传算法
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考虑不同接送策略和多车型影响的需求响应公交线路优化
9
作者 李思宇 孙会君 郑汉坤 《运筹与管理》 北大核心 2025年第4期79-85,共7页
需求响应公交利用预约信息形成灵活的线路方案,有助于服务时空分布分散的短距离出行需求。本文基于接送分离和接送混合两种运营策略,以系统总成本最小为目标,建立考虑多种车辆类型的需求响应公交线路优化模型,提出一种耦合精英遗传算法... 需求响应公交利用预约信息形成灵活的线路方案,有助于服务时空分布分散的短距离出行需求。本文基于接送分离和接送混合两种运营策略,以系统总成本最小为目标,建立考虑多种车辆类型的需求响应公交线路优化模型,提出一种耦合精英遗传算法和求解器的分解方法进行求解,以北京市望京地区的需求响应公交站点为例,对比分析不同需求场景、不同缓冲时间、不同绕行系数和不同车队规模下的线路设计结果。实验结果表明:(1)接送分离策略可节约系统运营成本,相较于接送混合策略,其线路平均运营成本最高节约27.5%;(2)接送混合策略有利于提升需求服务率和车辆平均载客率,其中车辆平均载客率较接送分离策略最大提升10.7%;(3)绕行系数和车队规模作为线路优化的关键因素,对系统总成本产生影响。 展开更多
关键词 城市交通 需求响应公交 接送策略 线路优化 精英遗传算法
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考虑预冷延迟时间的预冷设施选址与路径优化 被引量:1
10
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 精英策略的非支配排序遗传算法
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NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究 被引量:26
11
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 精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) PARETO最优
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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
12
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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封闭管理环境下的应急生活物资发放选址优化
13
作者 帅春燕 殷奇 +2 位作者 张小七 王文聪 欧阳鑫 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6368-6377,共10页
在突发公共卫生事件时,最优的生活物资发放位置的选择极为关键,为此,以长春市的应急生活物资发放为例进行实证研究,提出应急物资发放选址优化算法。首先,基于K-means聚类和泰森多边形的方法确定虚拟物资仓库、发放备选点以及服务覆盖区... 在突发公共卫生事件时,最优的生活物资发放位置的选择极为关键,为此,以长春市的应急生活物资发放为例进行实证研究,提出应急物资发放选址优化算法。首先,基于K-means聚类和泰森多边形的方法确定虚拟物资仓库、发放备选点以及服务覆盖区域。然后,以最大覆盖率、最小化成本为目标建立优化模型,并提出基于自适应精英保留策略的改进遗传算法进行求解。实证研究表明聚类分析算法能够初步得到873个虚拟物资仓库和发放备选点,而泰森多边形能够有效确定备选点的合理覆盖范围,改进的遗传算法能够得到更优的30个物资仓库和发放位置。数据分析同时发现从物资发放到有效控制传染存在时间滞后性,因此一旦新增速率超过正常值,应该提前加大应急物资储备和发放以控制感染的进一步爆发。研究成果有利于增强城市危机管理和应急响应的能力,确保生活物资供应的及时性和高效率。 展开更多
关键词 封闭管理环境 K-MEANS聚类 自适应精英保留遗传算法(AEGA) 选址优化 滞后效应
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基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法 被引量:12
14
作者 董骏峰 王祥 梁昌勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期166-174,共9页
带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机... 带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机制有着pareto前沿分布不均匀的缺陷,因此,提出一种基于个体邻域的改进NSGA-II算法SN-NSGA2。SN-NSGA2将密度聚类算法DBSCAN中邻域的思想应用到排挤机制中去,提出一种个体邻域的构建方法,采用相应的淘汰策略去除个体邻域中的其他邻居个体。实验结果表明相对于NSGA-II算法来说,新算法求出的pareto解集有着更好的分布性以及良好的收敛性。 展开更多
关键词 带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2) 多目标优化 邻域 分布性 拥挤距离
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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
15
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 精英策略的非支配排序遗传算法 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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基于改进NSGA-Ⅱ算法的港口堆位分配问题研究 被引量:3
16
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 精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 随机修复算子
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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
17
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 精英策略的非支配排序遗传算法 模拟退火
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多阶段多目标动态测试资源分配算法 被引量:5
18
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 精英策略的非支配排序遗传算法
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基于EGA优化的农用UTV半主动悬架最优控制
19
作者 夏长高 张凡 韩江义 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期91-95,101,共6页
针对UTV在恶劣路面行驶引起的车辆振动,以某款农用UTV悬架系统为对象,建立包含俯仰的四自由度(4-DOF)半车半主动悬架动力学模型,并提出一种EGA-LQR复合控制策略,设计满足物理约束的悬架系统自适应最优控制器。利用EGA算法的全局寻优与... 针对UTV在恶劣路面行驶引起的车辆振动,以某款农用UTV悬架系统为对象,建立包含俯仰的四自由度(4-DOF)半车半主动悬架动力学模型,并提出一种EGA-LQR复合控制策略,设计满足物理约束的悬架系统自适应最优控制器。利用EGA算法的全局寻优与快速收敛特性,对LQR最优控制器的权重矩阵寻优,输出悬架系统最优控制阻尼力。在Matlab/Simulink中搭建UTV的路面与悬架模型进行时域仿真,仿真分析结果表明,EGA-LQR控制显著减小了车体质心垂向振动加速度、车体俯仰角加速度、前后轮动位移以及前后悬架动行程的均方根值,有效保证了UTV在农田路面下行驶的舒适性与安全性。 展开更多
关键词 UTV 半主动悬架 动力学模型 精英遗传算法 最优控制
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MRMR-SA-EGA-ELM的叶绿素a浓度预测模型研究
20
作者 陈优良 陶剑辉 +1 位作者 黄劲松 肖钢 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期60-66,共7页
为提高叶绿素a浓度的预测精度,以南太湖区域-湖州市新塘港2020年5月至11月份的水质监测数据为原始样本数据,使用最大相关最小冗余算法(MRMR)从原始样本数据中选取效果更优的特征值,作为预测模型的输入数据,将精英遗传算法(EGA)与模拟退... 为提高叶绿素a浓度的预测精度,以南太湖区域-湖州市新塘港2020年5月至11月份的水质监测数据为原始样本数据,使用最大相关最小冗余算法(MRMR)从原始样本数据中选取效果更优的特征值,作为预测模型的输入数据,将精英遗传算法(EGA)与模拟退火算法(SA)组合优化极限学习机(ELM)网络的初始参数,最终构建MRMR-SA-EGA-ELM叶绿素a浓度预测模型。实验结果表明,MRMR-SA-EGA-ELM模型预测叶绿素a浓度的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、决定系数(R^(2))分别为1.009、1.607、0.903,而ELM模型预测结果的MAE、MSE、R^(2)分别为2.078、8.249、0.562,MRMR-SA-EGA-ELM模型的效果得到显著提升,可实现对叶绿素a浓度的准确预测。 展开更多
关键词 叶绿素A浓度 最大相关最小冗余 精英遗传算法 模拟退火算法 极限学习机
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