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基于非支配排序遗传算法的多目标轨迹优化方法 被引量:1
1
作者 杨丽荣 刘洋 周俊 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期31-36,共6页
机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化... 机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)。根据收敛性指标和间距指标选取Pareto最优解后进行轨迹优化,并与NSGA-Ⅱ对比。结果表明,在通过五次NURBS插值算法得到一条关节轨迹曲线后采用NSGA-Ⅲ进行轨迹优化,可以获得运行时间-能耗-冲击的Pareto最优解。相较于优化前,机械臂运行时间降低16%,最大关节角速度、角加速度及角加加速度分别降低8%、17%、19%。 展开更多
关键词 多目标轨迹优化 支配排序遗传算法 参考点机制 收敛性指标 间距指标
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基于非支配排序遗传算法的多农机协同任务规划
2
作者 邓瑞 郭旺 +1 位作者 陈雯柏 赵春江 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期113-119,149,共8页
针对农田环境中多农机协同作业存在效率低、作业时间长等问题,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA)的多农机协同作业任务规划方法。根据农机的实际工作模式,在考虑机群的作业能力、工作时间以及其他成本的情况下建立多机协同的成本函... 针对农田环境中多农机协同作业存在效率低、作业时间长等问题,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA)的多农机协同作业任务规划方法。根据农机的实际工作模式,在考虑机群的作业能力、工作时间以及其他成本的情况下建立多机协同的成本函数。为避免优化算法陷入局部最优,构建非支配排序遗传算法,设计均匀交叉算子和反转变异算子。该方法综合农机作业任务中时间约束和资源限制之间的相互关系,建立一个多机型单任务协同优化调度模型,并引入非支配排序遗传算法来优化目标函数,在任务规划中追求全局最佳解决方案。仿真试验结果表明,在任务数量为11、22、33、44时,基于非支配排序遗传算法比传统遗传算法的任务总路径长度分别减少19.7%、11.4%、17.5%、18.9%。 展开更多
关键词 多机协同作业 任务分配 支配排序 遗传算法 农业机械
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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
3
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
4
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
5
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
6
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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基于快速非支配排序的装备技术组合优化方法研究
7
作者 高利春 陈晓芳 +1 位作者 薛凯乐 李建国 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期129-135,140,共8页
随着现代战争形态的快速演变,装备技术组合优化成为提升武器装备能力的关键,本研究旨在探索装备技术组合优化方法,以支撑资源高效配置和作战效能最大化。建立装备技术评估指标体系,结合专家经验确定评估指标值,基于灰色聚类法计算技术风... 随着现代战争形态的快速演变,装备技术组合优化成为提升武器装备能力的关键,本研究旨在探索装备技术组合优化方法,以支撑资源高效配置和作战效能最大化。建立装备技术评估指标体系,结合专家经验确定评估指标值,基于灰色聚类法计算技术风险,并生成装备技术组合方案,建立多目标优化模型,基于快速非支配排序筛选装备技术组合方案,以某无人装备技术组合方案制定为例验证本文提出方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 装备技术 组合优化 灰色聚类 多目标优化 快速支配排序
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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
8
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
9
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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服装企业包装订单分配排序优化模型及其快速非支配遗传算法求解 被引量:4
10
作者 潘佳豪 周其洪 +2 位作者 岑均豪 李姝佳 周申华 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期156-162,共7页
为解决纺织服装生产企业包装出货过程中在包装订单分配与排序时存在的分配方案不合理、拖期时间长等问题,在考虑包装线机器分配及机器调整时间约束的情况下,建立以最小化最大完成时间和拖期时间为目标函数的包装订单分配排序两目标优化... 为解决纺织服装生产企业包装出货过程中在包装订单分配与排序时存在的分配方案不合理、拖期时间长等问题,在考虑包装线机器分配及机器调整时间约束的情况下,建立以最小化最大完成时间和拖期时间为目标函数的包装订单分配排序两目标优化数学模型,并采用基于参考点的快速非支配遗传算法对模型进行求解,然后对优化解进行解码输出优化方案。通过该模型与算法求解相关企业的具体算例,结果表明:该模型输出结果缩短了最大完成时间,有效地控制了拖期,几种优化方案的平均最大完成时间相较于按交货期优先规则的方案缩短了4.7%,且所有方案的总拖期均小于4 h。研究成果在提升纺织服装生产企业的包装出货效率方面具有良好的应用与推广价值。 展开更多
关键词 包装订单 分配排序 多目标优化 支配排序 遗传算法 服装企业
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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
11
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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基于非支配排序遗传算法的无约束多目标优化配煤模型 被引量:36
12
作者 夏季 华志刚 +3 位作者 彭鹏 陆潘 张成 陈刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期85-90,共6页
分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algori... 分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为该模型的寻优算法,并结合配煤问题的特点对原算法进行适当改进和调整,对某电厂的实际配煤问题进行求解,得到分布较好的Pareto最优解集,这些解为电厂配煤人员在多个相互关联的目标之间进行决策时提供了多样的选择,具有很好的指导作用和应用价值。 展开更多
关键词 火电厂 配煤 多目标优化 支配排序遗传算法
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复杂制造环境下的改进非支配排序遗传算法 被引量:19
13
作者 刘爱军 杨育 +6 位作者 程文明 邢青松 陆惠 赵小华 张煜东 曾强 姚豪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2446-2458,共13页
针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多... 针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题的缺点,提出改进的非支配排序遗传算法,采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善了算法的收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善了算法的搜索性能。将该算法应用于某机械公司的人机双资源多目标柔性车间模糊调度,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 柔性车间调度 多目标优化 改进支配排序遗传算法 仿真
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基于并行非支配排序遗传算法的限流措施多目标优化 被引量:23
14
作者 叶承晋 黄民翔 +1 位作者 陈丽莉 刘畅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期49-55,共7页
分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改... 分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改进非支配排序遗传算法,结合基于限流效果灵敏度的支路筛选策略,应用于Pareto最优限流措施的求解。为提升优化速度,在MATLAB计算平台上对改进非支配排序遗传算法进行了主从并行改造。最后,结合改进的新英格兰10机39节点系统优化结果,验证了所提出的多目标优化方法有效、可行。 展开更多
关键词 短路电流 限流措施 暂态稳定 多目标优化 改进支配排序遗传算法 并行计算
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基于改进的非支配排序遗传算法的模块化产品多目标配置优化研究 被引量:12
15
作者 魏巍 谭建荣 +1 位作者 冯毅雄 魏喆 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2092-2098,2161,共8页
在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化。由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来... 在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化。由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来满足不同客户对产品性能、成本及出货期的要求,解决了客户需求侧重点对产品设计结果的适应性处理。最后,结合项目实施,给出该方法在机床制造业中的典型应用实例,验证了文中提出方法的有效性和适应性。 展开更多
关键词 配置优化 模块化设计 产品族 多目标优化 改进的支配排序遗传算法 PARETO最优集
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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
16
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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基于非支配排序遗传算法的塔机有限元模型修正 被引量:5
17
作者 秦仙蓉 张氢 +1 位作者 刘超 徐俭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1017-1021,共5页
为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立... 为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立了满足工程精度要求的可靠的有限元模型.给出了某型塔机有限元模型修正的工程算例,将修正后的计算结果与实测数据相比较,说明了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法对于有限元模型修正具有理想的效果,修正后的有限元模型能准确反映结构力学特性. 展开更多
关键词 模型修正 二次多项式 响应面法 支配排序遗传算法 多目标优化
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基于RQGA和非支配排序的多目标混沌量子遗传算法 被引量:3
18
作者 王瑞琪 李珂 +1 位作者 张承慧 裴文卉 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期91-99,共9页
为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,借鉴实数编码遗传算法和多目标优化理论,构建一种多目标混沌量子遗传算法。在分析量子位概率的混沌特性、量子态干涉特性和量子位实数编码的基础上,采用量子位概率交叉和... 为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,借鉴实数编码遗传算法和多目标优化理论,构建一种多目标混沌量子遗传算法。在分析量子位概率的混沌特性、量子态干涉特性和量子位实数编码的基础上,采用量子位概率交叉和混沌变异的方式进化种群,以提高寻优能力和收敛速度,利用非支配排序、精英保留和分层聚类等多目标优化策略保持种群多样性的同时,保证进化向Pareto全局最优解集方向进行。通过混合算法性能对比测试验证了多算法集成的有效性,并分析关键参数对算法性能的影响。电力系统多目标无功优化的仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 量子遗传算法 多目标优化 支配排序 混沌 无功优化
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一种改进的非支配排序遗传算法INSGA 被引量:4
19
作者 关志华 寇纪淞 李敏强 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期429-434,共6页
为克服非支配排序遗传算法 (NSGA)存在的计算复杂度高 ,未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等缺点 ,介绍一种改进的算法INSGA ,克服了上述缺点 ,并通过实验验证 。
关键词 支配排序遗传算法 INSGA 计算复杂性 精英策略 多目标进化算法 收敛性 最优解
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非支配排序均匀遗传算法 被引量:5
20
作者 刘厚才 陈志钢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4020-4022,4025,共4页
根据第二代非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)的不足之处,提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法(NSUGA)。新算法采用了多父本多点交叉方式,同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作;新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的... 根据第二代非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)的不足之处,提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法(NSUGA)。新算法采用了多父本多点交叉方式,同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作;新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比,显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。 展开更多
关键词 多目标遗传算法 多目标优化 多父本多点交叉 支配排序 均匀设计
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