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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
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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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基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划 被引量:97
2
作者 王秀丽 李淑慧 +2 位作者 陈皓勇 王锡凡 梅姚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期11-15,共5页
基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协... 基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协调的思想处理复杂系统的演化,可以克服当优化问题规模扩大时,常规进化算法易于出现过早收敛的现象。据此提出将协同进化算法和NSAG-II算法相结合,以用于处理大规模多区域的电力系统规划问题,在各子网采用NSAG-II算法优化的过程中进行多区域协调。与常规遗传算法相比,算例分析取得了更好的规划结果。 展开更多
关键词 输电网规划 多目标优化 非支配遗传算法-II 协同进化
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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
3
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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基于遗传算法的飞机客舱门手柄凸轮轮廓曲线优化
4
作者 龚旭彬 刘雷 何胜聪 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期527-534,共8页
作为舱门操作的核心部件,舱门手柄凸轮机构直接影响舱门的操作效率与安全性能。为提高舱门操作效率,改善手柄凸轮的接触特性及从动件负载,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对舱门手柄凸轮机... 作为舱门操作的核心部件,舱门手柄凸轮机构直接影响舱门的操作效率与安全性能。为提高舱门操作效率,改善手柄凸轮的接触特性及从动件负载,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对舱门手柄凸轮机构进行了多目标优化设计。优化结果表明:该算法提升驱动曲线优化效果显著,压力角、阻力和阻力矩均有所降低,曲率半径得到了适当增大;泄压门驱动曲线的优化效果较弱,但仍实现了一定的性能提升。该研究为舱门凸轮机构的优化设计提供了有效的解决方案,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 支配排序遗传算法 客舱门手柄凸轮 凸轮轮廓曲线 层次性分析法 多目标优化
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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
5
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
6
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
7
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
8
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
9
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
10
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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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
11
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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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
12
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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一种改进的非支配排序遗传算法INSGA 被引量:4
13
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
14
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
15
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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基于二代非支配排序遗传算法的电子变压器多目标优化 被引量:4
16
作者 杨慧娜 刘钢 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第5期31-35,共5页
基于二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对大功率电子变压器的优化设计进行了研究。以电子变压器的面积乘积、磁芯损耗和绕组损耗为目标函数建立了三维优化模型。通过对NSGA-Ⅱ算法的研究,合理确定了选择、交叉、变异等算子的取值,对冷轧... 基于二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对大功率电子变压器的优化设计进行了研究。以电子变压器的面积乘积、磁芯损耗和绕组损耗为目标函数建立了三维优化模型。通过对NSGA-Ⅱ算法的研究,合理确定了选择、交叉、变异等算子的取值,对冷轧硅钢片、铁基非晶合金、超微晶合金三种磁芯材料的电子变压器的设计进行了优化。根据磁芯损耗和绕组损耗相等时变压器效率最大的原则选取了最优点。通过对优化结果的参数指标比较,分析了三种磁芯材料的物理特性。利用有限元软件计算了三种变压器的温度场,作了温度校核,并对三种变压器的热特性进行了分析,验证了超微晶合金材料在大功率电子变压器设计制造的优越性。 展开更多
关键词 大功率电子变压器 多目标 二代支配排序遗传算法 磁芯材料
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非支配排序遗传算法(NSGA)算子分析 被引量:21
17
作者 关志华 《管理工程学报》 CSSCI 2004年第1期56-60,共5页
介绍了一种基于遗传算法的多目标进化算法-非支配排序遗传算法(NSGA)。并用NSGA对三个多目标优化问题进行了详尽的计算,对采用不同的算子和不同的算子取值进行了对照,初步得出了一组适用于不同类型问题的NSGA的遗传算子取值,对其他同类... 介绍了一种基于遗传算法的多目标进化算法-非支配排序遗传算法(NSGA)。并用NSGA对三个多目标优化问题进行了详尽的计算,对采用不同的算子和不同的算子取值进行了对照,初步得出了一组适用于不同类型问题的NSGA的遗传算子取值,对其他同类问题的计算提供了参考。 展开更多
关键词 遗传算法 支配排序遗传算法 遗传算子
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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
18
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
19
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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基于机器学习和非支配排序遗传算法的盾构姿态预测与优化 被引量:8
20
作者 曹化锦 《铁道建筑》 北大核心 2023年第7期93-97,共5页
提出了一种将贝叶斯优化(BO)算法、随机森林(RF)算法和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态优化方法。依托杭州—临安城际铁路工程,选取盾构参数、土性参数和隧道埋深作为输入参数,使用BO算法优选RF算法的超参数,构建盾... 提出了一种将贝叶斯优化(BO)算法、随机森林(RF)算法和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态优化方法。依托杭州—临安城际铁路工程,选取盾构参数、土性参数和隧道埋深作为输入参数,使用BO算法优选RF算法的超参数,构建盾构姿态预测模型,并对输入参数进行重要性分析。将盾构姿态预测模型函数作为适应度函数,引入NSGA-Ⅲ算法优化盾构姿态,并得到盾构参数控制范围。结果表明:采用BO-RF算法和工程实测数据训练模型,所得预测模型精度较高;千斤顶推力对盾构姿态影响最大,膨润土掺加量对盾构姿态的影响最小;采用BO-RF-NSGA-Ⅲ优化方法,盾构切口水平位移和垂直位移平均值分别减小了37.20%、36.87%,盾构尾部水平位移和垂直位移平均值分别减小了26.52%和18.10%,对盾构姿态的优化效果显著。该优化方法可靠适用,值得推广。 展开更多
关键词 地铁隧道 盾构姿态预测 多目标优化 贝叶斯优化算法 随机森林算法 支配排序遗传算法
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