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基于NSGA-Ⅱ的多目标代码混淆模型研究 被引量:1
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作者 苏庆 林昊 +1 位作者 谢国波 林志毅 《工业工程》 北大核心 2019年第5期10-18,共9页
为解决工业工程中的代码混淆领域存在的多种代码评价指标冲突,以及如何相应确定最优代码混淆技术应用序列的问题,基于NSGA-Ⅱ遗传优化算法,建立一种面向多目标优化的代码混淆模型。提出了基于抽象语法树(AST)的树型基因编码,设计了适用... 为解决工业工程中的代码混淆领域存在的多种代码评价指标冲突,以及如何相应确定最优代码混淆技术应用序列的问题,基于NSGA-Ⅱ遗传优化算法,建立一种面向多目标优化的代码混淆模型。提出了基于抽象语法树(AST)的树型基因编码,设计了适用于代码混淆的交叉、变异和选择操作。优化和选取多种可能发生冲突的软件复杂度组成广覆盖面指标集合作为NSGA-Ⅱ的目标函数。应用多种具有代表性的代码混淆技术,设计了多套不同目标种类和不同目标个数的实验方案对该模型进行了有效性验证。 展开更多
关键词 快速非支配排序和精英策略的多目标优化遗传算法(nsga-) 基因编码 抽象语法树 代码混淆
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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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失效情景下考虑拥堵及偏好的多式联运路径选择 被引量:2
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作者 赵旭 刘浩 胡世浩 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期30-38,共9页
为保障集装箱运输的经济性,有效规避新冠疫情所造成的风险和损失,助力交通运输业绿色低碳发展,提出失效情景下以多式联运经营人利润最大和运输碳排放总量最小为目标的多目标0-1规划模型。模型不仅考虑节点及路径失效的不确定性,还考虑... 为保障集装箱运输的经济性,有效规避新冠疫情所造成的风险和损失,助力交通运输业绿色低碳发展,提出失效情景下以多式联运经营人利润最大和运输碳排放总量最小为目标的多目标0-1规划模型。模型不仅考虑节点及路径失效的不确定性,还考虑失效后的拥堵及托运人偏好等影响路径选择的因素。采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo method,MCM)结合带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)的混合算法(MCM-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,并以武汉到柏林的集装箱运输为例验证模型及算法的有效性。研究结果表明:托运人偏好、失效及失效后的拥堵会对运输方案的利润、碳排放量、时间产生影响,从而改变帕累托最优运输方案。研究可为制定并优化多式联运方案提供决策支持。 展开更多
关键词 多式联运 失效 拥堵 托运人偏好 蒙特卡洛方法(MCM) 带精英策略的非支配排序遗传算法(nsga-)
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减摇航向保持舵的多目标协同优化控制 被引量:1
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作者 王立军 《舰船科学技术》 北大核心 2014年第5期77-79,共3页
为使航向保持自动舵在简捷PD控制的基础上具备舵减摇功能,首先建立简捷PD航向保持和舵减摇控制器,以航向保持精度、舵减摇率和舵机能耗3个目标函数,利用NSGA-Ⅱ实现控制系统参数的协同优化。以非线性船舶运动模型为控制对象进行仿真试验... 为使航向保持自动舵在简捷PD控制的基础上具备舵减摇功能,首先建立简捷PD航向保持和舵减摇控制器,以航向保持精度、舵减摇率和舵机能耗3个目标函数,利用NSGA-Ⅱ实现控制系统参数的协同优化。以非线性船舶运动模型为控制对象进行仿真试验,结果显示Pareto优化解集能充分反映多目标函数之间的制约性,与经验参数方案相比,在增加舵机能耗的前提下能够实现更高的舵减摇率和更好的航向保持精度。 展开更多
关键词 航向保持 舵减摇 nsga- 多目标协同优化
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Multi-objective optimization of the cathode catalyst layer micro-composition of polymer electrolyte membrane fuel cells using a multi-scale,two-phase fuel cell model and data-driven surrogates 被引量:1
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作者 Neil Vaz Jaeyoo Choi +3 位作者 Yohan Cha Jihoon Kong Yooseong Park Hyunchul Ju 《Journal of Energy Chemistry》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第6期28-41,I0003,共15页
Polymer electrolyte membrane fuel cells(PEMFCs)are considered a promising alternative to internal combustion engines in the automotive sector.Their commercialization is mainly hindered due to the cost and effectivenes... Polymer electrolyte membrane fuel cells(PEMFCs)are considered a promising alternative to internal combustion engines in the automotive sector.Their commercialization is mainly hindered due to the cost and effectiveness of using platinum(Pt)in them.The cathode catalyst layer(CL)is considered a core component in PEMFCs,and its composition often considerably affects the cell performance(V_(cell))also PEMFC fabrication and production(C_(stack))costs.In this study,a data-driven multi-objective optimization analysis is conducted to effectively evaluate the effects of various cathode CL compositions on Vcelland Cstack.Four essential cathode CL parameters,i.e.,platinum loading(L_(Pt)),weight ratio of ionomer to carbon(wt_(I/C)),weight ratio of Pt to carbon(wt_(Pt/c)),and porosity of cathode CL(ε_(cCL)),are considered as the design variables.The simulation results of a three-dimensional,multi-scale,two-phase comprehensive PEMFC model are used to train and test two famous surrogates:multi-layer perceptron(MLP)and response surface analysis(RSA).Their accuracies are verified using root mean square error and adjusted R^(2).MLP which outperforms RSA in terms of prediction capability is then linked to a multi-objective non-dominated sorting genetic algorithmⅡ.Compared to a typical PEMFC stack,the results of the optimal study show that the single-cell voltage,Vcellis improved by 28 m V for the same stack price and the stack cost evaluated through the U.S department of energy cost model is reduced by$5.86/k W for the same stack performance. 展开更多
关键词 Polymer electrolyte membrane fuel cell Surrogate modeling Multi-layer perceptron(MLP) Response surface analysis(RSA) non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA)
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Orbit Design for Responsive Space Using Multiple-objective Evolutionary Computation
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作者 FU Xiaofeng WU Meiping ZHANG Jing 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期238-244,共7页
Responsive orbits have exhibited advantages in emergencies for their excellent responsiveness and coverage to targets.Generally,there are several conflicting metrics to trade in the orbit design for responsive space.A... Responsive orbits have exhibited advantages in emergencies for their excellent responsiveness and coverage to targets.Generally,there are several conflicting metrics to trade in the orbit design for responsive space.A special multiple-objective genetic algorithm,namely the Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ(NSGAⅡ),is used to design responsive orbits.This algorithm has considered the conflicting metrics of orbits to achieve the optimal solution,including the orbital elements and launch programs of responsive vehicles.Low-Earth fast access orbits and low-Earth repeat coverage orbits,two subtypes of responsive orbits,can be designed using NSGAI under given metric tradeoffs,number of vehicles,and launch mode.By selecting the optimal solution from the obtained Pareto fronts,a designer can process the metric tradeoffs conveniently in orbit design.Recurring to the flexibility of the algorithm,the NSGAI promotes the responsive orbit design further. 展开更多
关键词 Multiple-objective evolutionary computation non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA) Low-Earth Fast Access Orbit(FAO) Low-Earth Repeat Coverage Orbit(RCO) Successive-coverage constellation for responsive deployment
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