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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 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NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量:1
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作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代支配排序遗传算法
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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 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 支配排序 遗传算法 农业机械
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面向某制造业多级供应链优化的第二代非支配排序遗传算法改进 被引量:1
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作者 汪治学 何茂伟 +1 位作者 王国鹏 陈瀚宁 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2261-2278,共18页
针对大型制造企业在供应链优化过程中存在的经济性、消费者忠诚性和运营效率冲突问题,以供应商、制造商、中转仓库、零售商和消费者在内的五级供应链网络为研究对象,选取供应链网络的总成本、消费者满意度和现金转换周期等多个目标建立... 针对大型制造企业在供应链优化过程中存在的经济性、消费者忠诚性和运营效率冲突问题,以供应商、制造商、中转仓库、零售商和消费者在内的五级供应链网络为研究对象,选取供应链网络的总成本、消费者满意度和现金转换周期等多个目标建立优化模型,并提出一种基于信息平台的供应链协同运作模型。结合实例,通过改进第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),加入混合编码和动态拥挤距离环境选择策略,设计了改进算法NSGA-Ⅱ-DC。理论函数测试结果表明,NSGA-Ⅱ-DC在收敛性和多样性上明显优于5款经典的多目标进化算法。通过在一个具有多产品、多阶段的五级供应链网络模型上验证表明,NSGA-Ⅱ-DC能够对所提模型进行有效优化。通过层次分析法得到供应链网模型的最优方案,可为决策者提供较强的理论决策依据。 展开更多
关键词 供应链网络设计 多目标优化 动态拥挤距离 第二代支配排序遗传算法
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基于优化第三代非支配排序遗传算法的城市应急设施模糊选址 被引量:6
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作者 朱云辰 程明骏 +5 位作者 郑昕文 岑沛立 郗祥硕 黄杉 华晨 黄海 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1832-1843,共12页
以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结... 以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结果进行核密度分析,分别得出基于单设施点的15 min生活圈优化结果、基于双设施点的15 min生活圈优化结果、基于适老化需求修正的设施点优化结果,以及基于单设施点的5 min生活圈优化结果.结果显示,以单设施点的15 min生活圈优化结果为例,在不改变服务能力的前提下,基于优化NSGA3迭代后的核酸检测点网络,将设施平均可达时间从292.44 s优化到了264.62 s.基于核酸检测这一行为结果形成城市应急设施的模糊选址范围,得出“小集聚-大分散”空间规律;在此基础上将模糊选址范围转化为“社区级多功能应急空间”,为将来发生应急事件,进行临时应急设施选点决策时提供理论建议. 展开更多
关键词 第三代支配排序遗传算法(NSGA3) 应急公共事件 应急设施选点 模糊选址 杭州市
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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 支配排序 鲸鱼优化算法 多目标优化
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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:2
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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 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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基于非支配遗传算法的HLA仿真系统数据采集策略 被引量:2
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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
10
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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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
11
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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复杂制造环境下的改进非支配排序遗传算法 被引量:19
12
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
13
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
14
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
15
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
16
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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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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一种改进的非支配排序遗传算法INSGA 被引量:4
18
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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多工序车削的自适应搜索非支配排序遗传算法 被引量:9
19
作者 陈青艳 胡成龙 焦红卫 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第7期119-122,共4页
在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排... 在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA)。多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择。 展开更多
关键词 单位生产成本 自适应搜索支配排序遗传算法 多工序车削切削参数优化 粗精车进给量 粗精车切削速度
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基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化 被引量:4
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作者 杨慧娜 张永帅 刘钢 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第19期139-145,共7页
对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生;同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法... 对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生;同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法,建立了三维优化模型,对电子变压器进行了多目标优化设计,获得了电子变压器优化设计参数,使其体积更小、效率更高,更容易找到全局最优解。与非支配排序遗传算法(NSGA)和二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相比,改进的二代非支配排序遗传算法在电子变压器优化设计方面具有明显的优势。最后,依据优化结果,制作了一台磁芯材料为超微晶合金的高频变压器,温度校核结果表明了此优化方法的可行性。 展开更多
关键词 多目标优化 早熟收敛 改进的二代支配排序遗传算法 电子变压器
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