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OTPA结合NSGA-Ⅱ算法的产品包装系统优化设计
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作者 陆怡宇 张元标 +1 位作者 杨松平 聂楚昕 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期102-112,共11页
利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系... 利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系统优化设计。试验结果表明:产品关键元件实测振动加速度响应曲线与OTPA方法合成的加速度响应曲线吻合良好,验证了OTPA方法的正确性;通过OTPA方法量化各传递路径的振动贡献量,对比识别出产品包装系统的主要振动传递路径;保持非主要传递路径的缓冲衬垫材料不变,应用NSGA-Ⅱ算法优化产品包装件系统中主要振动传递路径处的缓冲衬垫分配,有效降低了关键元件的加速度响应,减少在振动过程中的能量聚集,促使各传递路径的振动贡献量趋于均衡。实现了以缓冲性能为主导,同时兼顾环保性能与成本的包装系统优化设计,验证了优化方法的有效性,为产品包装系统设计提供参考。 展开更多
关键词 随机振动 工况传递路径分析(OTPA) 振动贡献量 支配排序遗传算法(nsga-) 减振优化
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基于改进NSGA-Ⅱ算法的航空器滑行路径多目标优化
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作者 钟庆伟 唐浩铭 +3 位作者 庾映雪 张永祥 姚俊杰 潘明思语 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8737-8744,共8页
随着全球航空业的快速发展,机场场面航空器滑行管理难度增加,如何在保障安全和提升效率的同时减少对环境的影响变得尤为重要。针对该问题,以预防滑行路径冲突为基础约束条件,以滑行时间最短和二氧化碳(carbon dioxide,CO_(2))排放量最... 随着全球航空业的快速发展,机场场面航空器滑行管理难度增加,如何在保障安全和提升效率的同时减少对环境的影响变得尤为重要。针对该问题,以预防滑行路径冲突为基础约束条件,以滑行时间最短和二氧化碳(carbon dioxide,CO_(2))排放量最小为优化目标建立混合整数线性优化模型,并设计非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行动态求解。最后,以中国某枢纽机场为算例背景,借助Python语言实现NSGA-Ⅱ算法,并与商业优化求解器Gurobi进行对比。计算结果表明:航空器数量为14架次时,与优化前相比,总滑行时间减少约17.46%,CO_(2)排放量降低约18.35%;NSGA-Ⅱ算法得到的可行解与Gurobi所求最优解间的距离为1.083%,但NSGA-Ⅱ的求解时间相对减少95.0%。同时,通过多个算例测试表明,NSGA-Ⅱ算法在处理大规模多目标路径优化问题时具有显著优势。所提出的优化方案可有效提升机场场面运营效率并减少CO_(2)排放。 展开更多
关键词 滑行路径优化 多目标优化 支配排序遗传算法(nsga-) 数学求解器 动态优化 CO_(2)排放
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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
3
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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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
4
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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基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法 被引量:33
5
作者 韩平平 潘薇 +3 位作者 张楠 吴红斌 仇茹嘉 张征凯 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期71-78,共8页
在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷... 在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷模型。其次,基于历史数据使用Elman神经网络对调相日的台区内各用户日电量和出口三相电流进行预测。然后,基于预测数据综合考虑以线损最低和调相次数最少为目标函数,建立配电台区多目标相序优化数学模型,使用NSGA2对该模型进行求解,得到优化后各负荷接入相序。最后,通过对比安徽电网某配电台区调相前后的理论线损,验证本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 节能降损 负荷曲线建模 ELMAN神经网络 负荷预测 支配排序遗传算法(nsga2) 相序优化
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基于非支配遗传算法的HLA仿真系统数据采集策略 被引量:1
6
作者 王佩骐 鞠儒生 +1 位作者 张淼 段伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3103-3111,共9页
数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数... 数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数据,会影响仿真正常推进,而分布式数据采集会造成大量冗余数据,且采集模块的开发不具备通适性。针对上述问题,基于弱分布式数据采集结构,利用多个采集成员实现并行数据采集,并基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)制定采集任务在多个成员间的分配策略,实现数据采集负载的均衡分布。仿真结果和真实系统上的实验结果表明,所提方法能显著提升数据采集效率,同时减少数据采集成员执行过程中的中央处理器(central processing unit, CPU)和内存消耗。 展开更多
关键词 数据采集 高层体系结构 大规模分布式仿真 支配排序遗传算法 采集效率
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基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究 被引量:1
7
作者 杨昊霖 王茹芸 +2 位作者 罗利敏 贡林欢 楼应侯 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期651-658,共8页
旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究... 旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究。首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验。实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%。研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考。 展开更多
关键词 机械传动 旋转矢量(RV)减速器 改进支配占优排序遗传学算法(nsga-) 多目标优化 平均传动压力角 传动效率
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基于NSGA-Ⅱ的滑油泵叶轮结构优化设计 被引量:2
8
作者 孙永国 金欣 +2 位作者 薛冬 单建平 石晓春 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期559-569,共11页
滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,... 滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,利用NSGA-Ⅱ算法对滑油泵叶轮几何参数进行寻优,对优化前后的滑油泵效率、扬程进行对比分析。采用CFD流体仿真及实验方法对优化结果进行对比验证。结果表明:所选优化参数对滑油泵性能有较大影响,优化后的滑油泵叶片位置附近流动更加平稳,高低压区域过渡平缓,能量损失更小,且降低了汽蚀发生的可能性;优化后的滑油泵设计点扬程提高2.6 m,效率提高2.86%。 展开更多
关键词 滑油泵叶轮 优化设计 支配排序遗传算法nsga- 扬程 效率
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NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究 被引量:26
9
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 带精英策略的支配排序遗传算法(nsga-) PARETO最优
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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
10
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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基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法 被引量:12
11
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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基于改进NSGA-Ⅱ算法的港口堆位分配问题研究 被引量:3
12
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 带精英策略的快速支配排序遗传算法(nsga-) 随机修复算子
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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
13
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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基于自适应NSGA-Ⅱ算法的配电网多故障抢修优化决策 被引量:7
14
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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超导电动悬浮非对称系统多目标优化设计
15
作者 王津 葛琼璇 赵鲁 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第4期884-892,共9页
为提高超导电动悬浮系统性能,基于全局灵敏度分析和多目标优化算法,提出一种非对称悬浮线圈优化设计方法.首先,基于空间谐波法建立超导电动悬浮系统的数学模型,计算超导磁体的磁感应强度以及悬浮线圈的电磁力;其次,对此模型进行非对称... 为提高超导电动悬浮系统性能,基于全局灵敏度分析和多目标优化算法,提出一种非对称悬浮线圈优化设计方法.首先,基于空间谐波法建立超导电动悬浮系统的数学模型,计算超导磁体的磁感应强度以及悬浮线圈的电磁力;其次,对此模型进行非对称优化设计,采用Sobol’敏感性分析方法,以悬浮力和每公里悬浮线圈质量为目标,计算各设计参数的灵敏度,并基于灵敏度分析结果进行非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)优化设计;最后,通过有限元进行仿真分析,验证空间谐波法解析模型,并对优化前后的模型进行比较.研究结果表明:空间谐波法建立的悬浮系统模型与有限元模型具有一致性;相比优化前,优化后的非对称悬浮系统悬浮力提高8.3%,每公里铺设线圈质量降低12.9%;垂直位移0.02~0.04 m时,悬浮力由262.2 kN增加到270.2 kN,磁阻力由4.5 kN增加到5.4 kN;水平位移0.17~0.20 m时,悬浮力由306.5 kN减小到228.8 kN,磁阻力由6.2 kN减小到4.6 kN;悬浮力、磁阻力的波动分别约为6%、65%.研究揭示了悬浮力和磁阻力随着位移方向的变化规律,验证了非对称设计在提升悬浮力和轻量化方面的优势,为超导电动悬浮系统的优化设计提供理论参考. 展开更多
关键词 电动悬浮 灵敏度分析 支配排序遗传算法 有限元仿真 超导磁体
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一种增强多样性的改进型NSGAⅡ算法
16
作者 程文旗 郭华 +3 位作者 谢承旺 韦伟 潘嘉敏 龙广林 《广西科学》 CAS 北大核心 2021年第4期353-362,共10页
传统NSGAⅡ算法通过计算个体的拥挤距离保持群体分布性。为改善算法中存在的不足,使得新算法在测试问题集上表现更好,本研究对算法的多样性进行改进。受PBI效用函数的启发,抽取其中的d_(2)距离作为选择机制并与传统NSGAⅡ算法结合,提出... 传统NSGAⅡ算法通过计算个体的拥挤距离保持群体分布性。为改善算法中存在的不足,使得新算法在测试问题集上表现更好,本研究对算法的多样性进行改进。受PBI效用函数的启发,抽取其中的d_(2)距离作为选择机制并与传统NSGAⅡ算法结合,提出一种计算d_(2)距离的改进型NSGAⅡ算法(d_(2)_NSGAⅡ),用于改善传统算法的收敛性与多样性。通过实验对比发现,相比NSGAⅡ以及其他一些算法,新算法在一些测试函数的高维多目标优化问题上有明显的优势。因此,d_(2)_NSGAⅡ是一种较好的解决高维多目标优化问题的新算法。 展开更多
关键词 多目标优化 支配排序 进化算法 拥挤距离 nsga
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基于RF-NSGA-Ⅱ的盾构施工地表沉降安全控制多目标优化 被引量:11
17
作者 吴贤国 冯宗宝 +3 位作者 刘俊 王雷 陈虹宇 李昕懿 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期45-51,共7页
为有效调整盾构施工参数,指导盾构安全高效施工,建立随机森林(RF)与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化模型,以主要盾构参数为研究对象,以地表沉降和刀盘磨损为控制目标,优化控制分析施工参数;选取控制地表沉降的9个盾构参... 为有效调整盾构施工参数,指导盾构安全高效施工,建立随机森林(RF)与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化模型,以主要盾构参数为研究对象,以地表沉降和刀盘磨损为控制目标,优化控制分析施工参数;选取控制地表沉降的9个盾构参数作为RF预测模型的输入指标,得到盾构施工参数与地表沉降的非线性关系,作为NSGA-Ⅱ适应度函数,选择刀盘磨损作为第2个优化目标,设定施工参数约束范围进行多目标优化;以岩溶地区某地轨道交通项目为例进行验证。结果表明:采用RF算法模拟训练工程实测数据,得到的地表沉降预测模型的精度较高;基于RF-NSGA-Ⅱ模型智能算法对地表沉降和刀盘磨损的优化效果显著,该模型能够得出相应岩溶地区盾构施工参数控制范围。 展开更多
关键词 随机森林(RF) 支配排序遗传算法(nsga-) 盾构施工参数 地表沉降 刀盘磨损 多目标优化
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基于NSGA-Ⅱ的层间隔震体系参数优化与能量响应分析 被引量:3
18
作者 张尚荣 谭平 +2 位作者 杜永峰 包超 周福霖 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期949-954,共6页
基于层间隔震体系两质点简化模型,建立了以基底剪力最小为优化目标的参数优化方法,采用NSGA-Ⅱ优化得到层间隔震体系在不同质量比下的最优频率比和最优阻尼比;建立了体系的能量和功率方程,从能量和功率角度分别分析了不同质量比下的层... 基于层间隔震体系两质点简化模型,建立了以基底剪力最小为优化目标的参数优化方法,采用NSGA-Ⅱ优化得到层间隔震体系在不同质量比下的最优频率比和最优阻尼比;建立了体系的能量和功率方程,从能量和功率角度分别分析了不同质量比下的层间隔震结构最优参数模型能量的传递、耗散和转化关系以及机理表现。 展开更多
关键词 层间隔震体系 支配排序遗传算法(nsga-) 能量分析 功率分析 减震机理
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基于Pareto排序遗传算法的改进型扩张室压力脉动衰减器多目标优化 被引量:2
19
作者 杨帆 邓斌 +1 位作者 王国志 吴文海 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期1-8,34,共9页
针对传统扩张室式压力脉动衰减器低、高频脉动衰减明显的不足,提出了两种改进结构。在衰减器外形尺寸不变的前提下,以最大化的回冲频率和固有频率处的滤波性能为目标,利用实数编码的标准遗传算法与Pareto排序的遗传算法分别对这两种改... 针对传统扩张室式压力脉动衰减器低、高频脉动衰减明显的不足,提出了两种改进结构。在衰减器外形尺寸不变的前提下,以最大化的回冲频率和固有频率处的滤波性能为目标,利用实数编码的标准遗传算法与Pareto排序的遗传算法分别对这两种改进结构进行参数优化,并结合一维平面波理论计算了其插入损失;在运用遗传算法进行优化的过程中,对影响优化的算法主要驱动算子、Pareto最优解、Pareto前沿的选取进行了讨论。结果表明,二维判据空间取得Pareto最优时,得到滤波器的各个结构参数非劣解,优化后的改进型扩张室式压力脉动衰减器在基频及其一次谐频处具有最优的滤波性能。 展开更多
关键词 压力脉动衰减器 扩张室型 支配排序遗传算法(nsga) 多目标优化
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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
20
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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