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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
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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 非支配排序遗传算法 参考点机制 收敛性指标 间距指标
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非支配排序鲸鱼优化算法在深圳沿江沉管隧道管节长度优化中的应用
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作者 苏林王 赵一鸣 +1 位作者 王雪刚 左华楠 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第5期964-974,共11页
为解决沉管隧道管节长度传统优化算法在多目标优化中的局限性问题,提出一种基于非支配排序的改进鲸鱼优化算法(NDSWOA)。首先,分析沉管隧道管节长度对施工工期、造价及结构安全性的影响因素,并建立多目标优化模型;然后,设计并实现NDSWO... 为解决沉管隧道管节长度传统优化算法在多目标优化中的局限性问题,提出一种基于非支配排序的改进鲸鱼优化算法(NDSWOA)。首先,分析沉管隧道管节长度对施工工期、造价及结构安全性的影响因素,并建立多目标优化模型;然后,设计并实现NDSWOA算法,将非支配排序机制与鲸鱼优化算法相结合,以增强算法的全局搜索能力和解集多样性;最后,选取深圳沿江沉管隧道项目为工程案例,采用NDSWOA优化管节长度,并与NSGA-Ⅱ和MOEA/D等传统优化算法进行对比分析。试验结果表明:1)NDSWOA在处理沉管隧道管节长度优化问题时,展现出更快的收敛速度和更优的解质量,能够生成均匀分布的帕累托前沿解。2)相比于NSGA-Ⅱ和MOEA/D,NDSWOA在优化工期、造价和结构安全性方面表现更优,由此优化得到推荐管节长度为80 m,可在各优化目标之间取得平衡。 展开更多
关键词 沉管隧道 管节长度优化 非支配排序 鲸鱼优化算法 多目标优化
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利用非支配排序遗传算法优化卷积神经网络研究节点地震仪RFID测距
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作者 庞聪 林春晓 +3 位作者 李忠亚 江勇 陈国庆 宋莹莹 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第10期1079-1084,共6页
针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题,研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值;然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)... 针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题,研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值;然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的2个优化目标函数,其自变量统一为学习率下降因子、初始学习率、批大小等一维卷积神经网络(1D-CNN)超参数,因变量分别为网络预测结果与理论值的决定系数(R^(2))和平均偏差误差(MBE);最后以最佳超参数值构成NSGAⅢ-1D-CNN新模型,以提高RFID测距模型的稳定性和精确度。实验结果表明,新模型在100轮循环实验下的节点地震仪RFID测距误差较小,在R^(2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、MBE等多个指标上均表现优异,均值分别为0.9779、0.0586 m、0.0472 m、-0.0013 m,相对于其他模型具有更高的测距定位精度,在野外物探中具有一定应用价值。 展开更多
关键词 节点地震仪 RFID测距 一维卷积神经网络 超参数优化 非支配排序遗传算法 多目标优化
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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 被引量:1
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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 非支配排序 遗传算法 农业机械
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基于非支配排序鲸鱼优化算法的车用传动系统优化设计 被引量:1
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作者 孙义港 尹红彬 +3 位作者 李国昊 张哲 毕向军 胡文静 《机电工程》 北大核心 2025年第4期647-657,共11页
针对某纯电动商用车的传动系统在动力性能和能量效率优化方面存在的问题,提出了一种基于非支配排序鲸鱼优化算法(NSWOA)的两挡传动系统优化设计方法。首先,根据整车基本参数及性能要求,为其匹配了合理的两挡变速器,并搭建了整车仿真模型... 针对某纯电动商用车的传动系统在动力性能和能量效率优化方面存在的问题,提出了一种基于非支配排序鲸鱼优化算法(NSWOA)的两挡传动系统优化设计方法。首先,根据整车基本参数及性能要求,为其匹配了合理的两挡变速器,并搭建了整车仿真模型;其次,以能量消耗最小化和动力性能最大化为目标,运用了NSWOA算法,对传动系统传动比进行了多目标优化处理;最后,采用MATLAB/Simulink搭建了整车动力系统仿真模型,对多目标优化后的传动比进行了仿真分析;并通过硬件在环实验对仿真结果及优化设计方法的可行性进行了验证。研究结果表明:采用NSWOA算法对传动系统进行优化设计,能保证整车动力性,并提高整车的经济性;与传统算法相比,NSWOA算法的Pareto解集更均匀,寻优时间缩短至18.248 s;动力性方面,最高车速增加至107.3 km/h,原地起步加速时间和最大爬坡度分别维持在10.9 s和43.3%;经济性方面,CHTC-LT工况单次循环电池荷电状态(SOC)消耗降至5.51%,同工况下续驶里程增至286.66 km,延长了7.67 km。该研究可以为电动商用车传动系统优化设计提供一种新的方法。 展开更多
关键词 车用传动系统 非支配排序鲸鱼优化算法(NSWOA) 参数优化匹配 电池荷电状态 硬件在环实验 传动比
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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
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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 快速非支配排序
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基于非支配排序的机场特种车辆调度 被引量:6
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作者 卢飞 宋佳佳 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期9152-9159,共8页
在机场过站期间,航空器需要依靠特种车辆来提供多项地面保障服务,包括燃油加注、配餐、装卸行李货物、清洁和拖车牵引等。这些服务由相应的特种车辆完成,特种车辆的调度对于提高地面保障服务水平和资源利用率至关重要。目前机场普遍采... 在机场过站期间,航空器需要依靠特种车辆来提供多项地面保障服务,包括燃油加注、配餐、装卸行李货物、清洁和拖车牵引等。这些服务由相应的特种车辆完成,特种车辆的调度对于提高地面保障服务水平和资源利用率至关重要。目前机场普遍采用基于人工的单车单航班服务的特种车辆调度方式,这种方式成本高、效率低,是导致航班延误的重要因素之一。为解决机场地面拖车保障服务调度的问题,根据拖车服务运行特点,建立拖车行驶总路程和航班延误最小化的车辆路径问题模型。与传统固定算法不同,为适应拖车调度的问题,采用了基于启发式算法的非支配排序思想对模型求解。通过国内首都机场的实际航班数据进行验证,研究结果显示,该算法较实际运行情况下延误数量减少了27%,有效地降低了航班延误率。 展开更多
关键词 航班保障 特种车辆调度 非支配排序 多目标优化
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基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化含清洁能源的微电网调度 被引量:3
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作者 刘国权王会峰 温夏露 +3 位作者 黄鹤 茹锋 刘国权 王会峰 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1015-1027,共13页
含有清洁能源的微网电力资源网内分配需要协调优化经济成本与低碳节能,而现有的多目标蜣螂优化算法寻优能力不足。针对这一问题,提出一种基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化的微电网调度方法NSIDBO。1)构建含风光柴燃蓄的微电网系... 含有清洁能源的微网电力资源网内分配需要协调优化经济成本与低碳节能,而现有的多目标蜣螂优化算法寻优能力不足。针对这一问题,提出一种基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化的微电网调度方法NSIDBO。1)构建含风光柴燃蓄的微电网系统及各单元自身约束模型,建立基于经济与环保的多目标代价函数;2)设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,增大映射分布范围,提高初始化种群多样性;3)引入新型非支配排序,找到最优pareto前沿;4)设计一种翻滚跟踪优化策略,以动态步长更新“滚球者”,增加DBO的全局勘探能力和寻优精度;5)设计一种自适应种群内部划分机制,更新“滚球”和“偷窃蜣螂”的比重,进一步提升了算法收敛性。选取IEEE-RTS提供的典型日24小时负荷数据进行仿真实验,结果表明,所提NSIDBO算法优化含清洁能源微电网调度规划得到的解,比5种对比算法的综合性能更优,可以实现微电网的安全与稳定控制。 展开更多
关键词 微电网调度 非支配排序 多目标优化 改进的蜣螂算法
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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
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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 非支配排序遗传算法
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基于非支配排序差异演化的应急资源多目标分配算法 被引量:18
10
作者 苏兆品 张国富 +2 位作者 蒋建国 岳峰 张婷 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期195-214,共20页
应急资源分配(Emergency resource allocation,ERA)是灾害应急管理中的核心环节,主要研究如何高效合理地把各储备点的应急救援物资分配给各发放点.然而,在大规模突发灾害发生后,每个发放点极可能会同时向多个储备点请求多种救援物资,从... 应急资源分配(Emergency resource allocation,ERA)是灾害应急管理中的核心环节,主要研究如何高效合理地把各储备点的应急救援物资分配给各发放点.然而,在大规模突发灾害发生后,每个发放点极可能会同时向多个储备点请求多种救援物资,从而带来潜在的应急资源冲突.为此,本文首先构建了考虑应急资源冲突消解的多储备点、多发放点、多种救援物资的应急资源多目标优化模型,并提出了一种基于非支配排序差异演化和编码修正机制的应急资源多目标分配算法.对比实验结果表明,该算法在大规模样本下能够从全局角度同时给出多个发放点的应急资源分配方案,有效实现多个储备点同时为多个发放点协同配备应急资源,而且不会产生任何应急资源冲突,为解决应急资源受限情况下的大规模应急资源分配问题提供了一个有益的尝试. 展开更多
关键词 应急资源分配 多目标优化 差异演化 非支配排序 编码修正
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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
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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 改进非支配排序遗传算法 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:24
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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 改进非支配排序遗传算法 并行计算
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基于非支配排序差分进化算法的多目标电网规划 被引量:27
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作者 黄映 李扬 高赐威 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期85-89,共5页
在多目标电网规划问题中,综合考虑经济性、安全可靠性和环境影响等因素后,提出了非支配排序差分进化算法。以电网投资、运行维护费用、网损费用、线路走廊面积最小为目标建立了多目标电网规划模型。非支配排序差分进化算法将Pareto非支... 在多目标电网规划问题中,综合考虑经济性、安全可靠性和环境影响等因素后,提出了非支配排序差分进化算法。以电网投资、运行维护费用、网损费用、线路走廊面积最小为目标建立了多目标电网规划模型。非支配排序差分进化算法将Pareto非支配排序法与差分进化算法相结合,采用动态调整策略调整差分进化算法控制参数,改进了个体拥挤比较机制,提高了算法的全局搜索能力和种群多样性,并基于模糊集理论选取最优折衷解。Garver-6节点和Garver-18节点系统算例结果表明,该算法可以有效生成分布均匀的Pareto最优解集,在求解多目标电网规划问题中具有可行性和优越性。 展开更多
关键词 输电网规划 多目标优化 Pareto非支配排序 差分进化算法
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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:34
14
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 非支配排序遗传算法(NSGA2) 相序优化
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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 改进的非支配排序遗传算法 PARETO最优集
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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
16
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 快速非支配排序遗传算法 综合辅助评价指标
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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 非支配排序遗传算法 多目标优化
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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
18
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 带精英策略的快速非支配排序遗传算法 PARETO最优解 多目标无功优化
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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
19
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 非支配排序 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
20
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 非支配排序遗传算法 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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