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基于改进NSGA-Ⅱ算法的多级服务设施备用覆盖选址决策模型 被引量:19
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作者 宋艳 滕辰妹 姜金贵 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期71-78,共8页
为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际... 为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际应用。首次通过设计分段的染色体编码方式改进NSGA-Ⅱ算法提升运算效率以更好地解决多目标选址决策问题,将改进方法下得到的Pareto解分布与NSGA-Ⅱ算法下的仿真结果进行对比分析,结合设施点的部署策略得到不同的空间布局方案。证明了模型的可行性及改进NSGA-Ⅱ算法在解决设施点多目标选址决策问题时的有效性。 展开更多
关键词 差异化需求 多级备用覆盖模型 染色体编码 改进nsga—ⅱ算法
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基于NSGA-Ⅱ算法的装备研制多目标优化研究 被引量:2
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作者 袁德国 吕慧刚 +1 位作者 魏子淋 陆廷金 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第16期228-230,239,共4页
为提高装备军事效益和经济效益,在网络计划技术的基础上,以装备研制成本和质量为目标,结合工期-质量模型、工期-成本模型和成本-质量模型,建立了多目标综合优化模型。采用一种基于Pareto最优解的多目标遗传算法——NSGA-Ⅱ算法求解,以... 为提高装备军事效益和经济效益,在网络计划技术的基础上,以装备研制成本和质量为目标,结合工期-质量模型、工期-成本模型和成本-质量模型,建立了多目标综合优化模型。采用一种基于Pareto最优解的多目标遗传算法——NSGA-Ⅱ算法求解,以某探测器研制为例,运用该方法进行建模求解,经MATLAB计算,验证了模型的合理性和算法的有效性。结果表明NSGA-Ⅱ算法的收敛性好,通过它求得的非劣解与实际能较好地相符,为部队在各种武器装备方案论证阶段开展工期、成本和质量之间的权衡分析提供了一种有效工具。 展开更多
关键词 装备研制 多目标优化 nsga—ⅱ算法
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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
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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 带精英策略的非支配排序遗传算法(nsga—) 自调 整二叉搜索树
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求解多目标最小生成树的一种新的遗传算法 被引量:1
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作者 余荣祖 王唯良 陈冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期48-49,65,共3页
在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于... 在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于多目标最小生成树问题,边集合编码具有较好的遗传性和局部性,而且基于此繁殖算子的遗传算法在求解效率和解的质量方面都优于基于PrimRST的遗传算法。 展开更多
关键词 多目标最小生成树 改进的非支配排序遗传算法(nsga—) 最小生成树 PARETO最优解
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PA-DDS算法在HBV模型参数优化中的应用 被引量:4
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作者 代旭 陈元芳 《中国农村水利水电》 北大核心 2017年第12期59-63,69,共6页
影响水文模型预报精度的因素有很多,其中模型参数的优化对模拟结果起到至关重要的作用,目前用于参数优化的方法包括单目标优化和多目标优化两种。随着参数率定方法研究的深入,多目标分析问题越来越受到关注。Pareto存档动态维度搜索(Par... 影响水文模型预报精度的因素有很多,其中模型参数的优化对模拟结果起到至关重要的作用,目前用于参数优化的方法包括单目标优化和多目标优化两种。随着参数率定方法研究的深入,多目标分析问题越来越受到关注。Pareto存档动态维度搜索(Pareto-Archived Dynamically Dimensioned Search,PA-DDS)作为多目标优化算法,通过在求解过程中动态存储Pareto前沿以防止最优解的丢失,在寻优速度以及解的稳定性方面比较有优势。精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)具有寻优速度快、解集收敛性能好等优点,已经成为检验其他多目标优化算法性能的标准;AMALGAM算法通过对四种相关算法分配权重从而实现信息交换同时寻优,解的收敛性能较好。因此本文将PA-DDS算法与AMALGAM算法和精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在收敛性能方面进行了对比,并将非劣解分布的均匀性及解的相似性方面与AMALGAM进行比较,利用尼泊尔巴格玛蒂河流域2005-2011年期间实测洪水日径流过程资料作为HBV模型参数率定系列,运用PA-DDS算法对模型参数进行优化,得出Pareto最优解,并利用2013年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明:PA-DDS算法比AMALGAM算法能够更快地得到Pareto最优解且解的质量较好,拟合历史洪水平均确定性系数达到0.86,模型预报精度高,表明PA-DDS优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。 展开更多
关键词 HBV模型 参数优化 PARETO最优解 确定性系数 PA-DDS多目标优化算法 AMALGAM多目标优化算法 nsga—多目标优化算法
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机械产品曳引系统的优化设计方法 被引量:1
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作者 田仁 冯毅雄 +1 位作者 谭建荣 李中凯 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期220-224,270,共6页
针对机械产品曳引系统的性能优化,应用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解曳引性能的三目标优化问题,即最大曳引效率、最小曳引功率和最小制动力矩.根据曳引性能优化模型中设计变量分为连续值和离散值的特点,引入浮点数与二进制数混合编... 针对机械产品曳引系统的性能优化,应用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解曳引性能的三目标优化问题,即最大曳引效率、最小曳引功率和最小制动力矩.根据曳引性能优化模型中设计变量分为连续值和离散值的特点,引入浮点数与二进制数混合编码策略.通过改进NSGA-II的二进制交叉、变异规则,保证了设计变量的全局寻优能力和有效性,使得算法一次运行就能够求得分布均匀的Pareto最优解集.实验数据分析表明,采用混合编码策略,NSGA-II算法较线性加权法和Pareto强度进化算法(SPEA)能够获得边界性和分布性更好的Pareto最优前沿. 展开更多
关键词 nsga—ⅱ算法 染色体混合编码策略 曳引系统 曳引性能
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Multi-objective capacity allocation optimization method of photovoltaic EV charging station considering V2G 被引量:9
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作者 ZHENG Xue-qin YAO Yi-ping 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第2期481-493,共13页
Large-scale electric vehicles(EVs) connected to the micro grid would cause many problems. In this paper, with the consideration of vehicle to grid(V2 G), two charging and discharging load modes of EVs were constructed... Large-scale electric vehicles(EVs) connected to the micro grid would cause many problems. In this paper, with the consideration of vehicle to grid(V2 G), two charging and discharging load modes of EVs were constructed. One was the disorderly charging and discharging mode based on travel habits, and the other was the orderly charging and discharging mode based on time-of-use(TOU) price;Monte Carlo method was used to verify the case. The scheme of the capacity optimization of photovoltaic charging station under two different charging and discharging modes with V2 G was proposed. The mathematical models of the objective function with the maximization of energy efficiency, the minimization of the investment and the operation cost of the charging system were established. The range of decision variables, constraints of the requirements of the power balance and the strategy of energy exchange were given. NSGA-Ⅱ and NSGA-SA algorithm were used to verify the cases, respectively. In both algorithms, by comparing with the simulation results of the two different modes, it shows that the orderly charging and discharging mode with V2 G is obviously better than the disorderly charging and discharging mode in the aspects of alleviating the pressure of power grid, reducing system investment and improving energy efficiency. 展开更多
关键词 vehicle to grid (V2G) capacity configuration optimization time-to-use (TOU) price multi-objective optimization nsga- algorithm nsga-SA algorithm
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Dual-resource integrated scheduling method of AGV and machine in intelligent manufacturing job shop 被引量:7
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作者 YUAN Ming-hai LI Ya-dong +1 位作者 PEI Feng-que GU Wen-bin 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第8期2423-2435,共13页
In view of the fact that traditional job shop scheduling only considers a single factor, which affects the effect of resource allocation, the dual-resource integrated scheduling problem between AGV and machine in inte... In view of the fact that traditional job shop scheduling only considers a single factor, which affects the effect of resource allocation, the dual-resource integrated scheduling problem between AGV and machine in intelligent manufacturing job shop environment was studied. The dual-resource integrated scheduling model of AGV and machine was established by comprehensively considering constraints of machines, workpieces and AGVs. The bidirectional single path fixed guidance system based on topological map was determined, and the AGV transportation task model was defined. The improved A* path optimization algorithm was used to determine the optimal path, and the path conflict elimination mechanism was described. The improved NSGA-Ⅱ algorithm was used to determine the machining workpiece sequence, and the competition mechanism was introduced to allocate AGV transportation tasks. The proposed model and method were verified by a workshop production example, the results showed that the dual resource integrated scheduling strategy of AGV and machine is effective. 展开更多
关键词 dual resource integrated scheduling improved A* algorithm improved nsga- algorithm competition mechanism
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