本文以三跨六层平面钢框架的结构总质量和总动应变能最小作为优化目标,结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制提出了一种新的适用于钢结构抗震优化设计的多目标算法:多目标快速群搜索算法MQGSO(Multi-objective Quick Group Search Optimi...本文以三跨六层平面钢框架的结构总质量和总动应变能最小作为优化目标,结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制提出了一种新的适用于钢结构抗震优化设计的多目标算法:多目标快速群搜索算法MQGSO(Multi-objective Quick Group Search Optimization)。通过振型分解反应谱法进行结构分析,优化的计算结果表明:该算法在处理带约束的平面钢框架的不同抗震性能多目标优化时,具有良好的收敛效果和较快的收敛速度,且Pareto前沿分布均匀宽泛,可为钢框架结构抗震优化设计提供可行的设计方案。展开更多
为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空...为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空间25杆桁架的离散优化设计的算例,证明多目标群搜索算法在工程结构优化设计中的可行性与实用性。结果表明:多目标群搜索算法作为一种随机算法,其收敛速度快,在计算过程中只需要选择整体最优个体,不需要逐个检查约束,能节省大量的计算时间,对于高维问题,特别是复杂的工程实际问题,有明显的优越性。展开更多
大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计...大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。展开更多
针对传统优化算法寻优精度低、收敛速度慢的问题,提出了基于量子理论的量子群搜索算法(Quantum Group Search Optimization,QGSO)。该算法主要采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性,增强了种群的多样性,提高了群搜索算法(Group S...针对传统优化算法寻优精度低、收敛速度慢的问题,提出了基于量子理论的量子群搜索算法(Quantum Group Search Optimization,QGSO)。该算法主要采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性,增强了种群的多样性,提高了群搜索算法(Group Search Optimization,GSO)的寻优精度;利用量子位直接编码和量子运算的高效计算能力大大提高了算法的优化效率,加快了收敛速度。在基准函数的试验测试中,对比其他2种量子进化算法,结果显示本文提出的算法在搜索精度和收敛速度上更具有优势。在实际应用中,以乙烯裂解炉的双烯质量收率为优化目标,确定最佳的操作条件变量,实验结果表明,双烯的收率得到明显提高并且迅速地找到了最佳的操作条件,为生产过程优化操作提供了理论支持,实现了裂解炉的优化控制。展开更多
文摘本文以三跨六层平面钢框架的结构总质量和总动应变能最小作为优化目标,结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制提出了一种新的适用于钢结构抗震优化设计的多目标算法:多目标快速群搜索算法MQGSO(Multi-objective Quick Group Search Optimization)。通过振型分解反应谱法进行结构分析,优化的计算结果表明:该算法在处理带约束的平面钢框架的不同抗震性能多目标优化时,具有良好的收敛效果和较快的收敛速度,且Pareto前沿分布均匀宽泛,可为钢框架结构抗震优化设计提供可行的设计方案。
文摘为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空间25杆桁架的离散优化设计的算例,证明多目标群搜索算法在工程结构优化设计中的可行性与实用性。结果表明:多目标群搜索算法作为一种随机算法,其收敛速度快,在计算过程中只需要选择整体最优个体,不需要逐个检查约束,能节省大量的计算时间,对于高维问题,特别是复杂的工程实际问题,有明显的优越性。
文摘大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。
