检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于IFI与FUA的Pareto遗传算法被引量：3: 1; 作者李少波杨观赐《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期187-189,192,共4页; 在适应值快速辨识算法和基于聚类排挤的外部种群快速替换算法的基础上,提出了搜索Pareto最优解集的快速遗传算法。在该算法中,IFI算法实现个体适应值的快速辨识,FUA维持种群多样度和Pareto最优解集的均匀分布性。采用FPGA算法对多种多目... 展开更多; 关键词快速遗传算法 pareto最优性适应值快速辨识算法快速替换算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进NSGA-Ⅱ算法的风力机叶片多目标优化设计被引量：17: 2; 作者王珑王同光 +1 位作者吴江海罗源《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期672-676,共5页; 一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的... 展开更多; 关键词风力机多目标优化设计改进的快速支配排序算法 pareto最优解; 在线阅读下载PDF 职称材料

兼顾公平与效率的多目标应急物资分配问题研究被引量：45: 3; 作者陈刚付江月《管理学报》 CSSCI 北大核心 2018年第3期459-466,共8页; 大规模灾害发生初期,首批应急物资往往供不应求,物资分配决策者需要在追求效率的同时兼顾公平。针对该问题,构建以总加权嫉妒值最小为公平目标,以总物流成本最小为效率目标,以比例公平为约束条件的多目标数学优化模型;设计改进的快速非... 展开更多; 关键词应急管理资源分配公平快速非支配排序遗传算法帕累托前沿; 在线阅读下载PDF 职称材料

复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题被引量：4: 4; 作者杨小明徐子奇 +1 位作者金雯舒帆《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期933-942,共10页; 订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式。结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进... 展开更多; 关键词复合拣选策略多目标优化拣选序列优化带精英策略的非支配排序遗传算法 pareto解集堆垛机; 在线阅读下载PDF 职称材料

汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法被引量：13: 5; 作者张频捷张立军 +1 位作者孟德建何臻《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期169-175,共7页; 利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象... 展开更多; 关键词主动噪声控制硬件布放代理模型多目标遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IFI与FUA的Pareto遗传算法被引量：3: 1; 作者李少波杨观赐; 机构贵州大学CAD/CIMS工程技术中心; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期187-189,192,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50575047); 文摘在适应值快速辨识算法和基于聚类排挤的外部种群快速替换算法的基础上,提出了搜索Pareto最优解集的快速遗传算法。在该算法中,IFI算法实现个体适应值的快速辨识,FUA维持种群多样度和Pareto最优解集的均匀分布性。采用FPGA算法对多种多目标0/1背包问题进行仿真优化,FPGA算法能够以较少的计算成本搜索到高精度、分布均匀、高质量的Pareto非劣解集,收敛速度和收敛准确性均优于强度Pareto进化算法(SPEA)。; 关键词快速遗传算法 pareto最优性适应值快速辨识算法快速替换算法; Keywords fast pareto genetic algorithm（fpga） pareto optimality fitness fast identify algorithm fast update algorithm（FUA）; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进NSGA-Ⅱ算法的风力机叶片多目标优化设计被引量：17: 2; 作者王珑王同光吴江海罗源; 机构南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室; 出处《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期672-676,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划("九七三"计划)(2007CB714600)资助项目江苏省创新学者攀登(BK2008044)资助项目江苏高校优势学科建设工程资助项目; 文摘一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。; 关键词风力机多目标优化设计改进的快速支配排序算法 pareto最优解; Keywords wind turbine multi-objective optimization design fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm pareto optimal solutions; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名兼顾公平与效率的多目标应急物资分配问题研究被引量：45: 3; 作者陈刚付江月; 机构贵州大学管理学院; 出处《管理学报》 CSSCI 北大核心 2018年第3期459-466,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71761006 71661004) +1 种基金贵州大学引进人才资助项目(贵大人基合字[2015]020); 文摘大规模灾害发生初期,首批应急物资往往供不应求,物资分配决策者需要在追求效率的同时兼顾公平。针对该问题,构建以总加权嫉妒值最小为公平目标,以总物流成本最小为效率目标,以比例公平为约束条件的多目标数学优化模型;设计改进的快速非支配排序遗传算法,求解冲突多目标的帕累托前沿,并给出帕累托前沿解的选择策略。案例分析表明,模型和算法能有效解决供小于求情况下的应急物资公平分配问题,揭示了最小嫉妒公平与比例公平的悖反关系,以及资源的短缺程度从客观上决定了应急物资分配的总体公平程度。; 关键词应急管理资源分配公平快速非支配排序遗传算法帕累托前沿; Keywords emergency management resource allocation fairness fast non-dominated sorting genetic algorithm pareto frontier; 分类号 C93 [经济管理—管理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题被引量：4: 4; 作者杨小明徐子奇金雯舒帆; 机构上海海事大学离岸工程研究院上海海事大学物流工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期933-942,共10页; 基金上海市科学技术委员会科技创新行动计划重大专项资助项目(18DZ1100901,18DZ1100802,17DZ1101102)。; 文摘订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式。结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进行分类,建立了以能耗成本、作业时间以及出货惩罚值最小化为目标的堆垛机拣选作业序列多目标优化模型。通过改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现该问题的高效求解。算例分析表明,复合式拣选策略下可实现大多数订单的提前拣选,改进优化算法可为决策者在成本、效率和服务质量3个维度提供科学决策依据。; 关键词复合拣选策略多目标优化拣选序列优化带精英策略的非支配排序遗传算法 pareto解集堆垛机; Keywords mixed picking strategy multi-objective optimization picking sequence optimization fast elitist non-dominant sorting genetic algorithm pareto solution set autormatic stacker; 分类号 TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法被引量：13: 5; 作者张频捷张立军孟德建何臻; 机构同济大学汽车学院智能型新能源汽车协同创新中心; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期169-175,共7页; 文摘利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。; 关键词主动噪声控制硬件布放代理模型多目标遗传算法; Keywords Abstract Here , the issue o f loudspeakers or microphones opt imal placement of vehicle active noise control （ ANC ） systems was investigated. First o f al l, a method was introduced to pre dic t the effect o f vehicle m ulticha nne l ANC systems based on the boundary element methods （BEM ） sim u la t io n. The method was replaced by a surrogate model so that the fast predicting the system, s denoising performance was realized. The number and location o f microphones and speakers were taken as variables in such a model so that the model was optimized w ith M at la b. A k in d o f M u lt i-o b je c t iv e genetic algorithm was used to optimize this model. The placement plans reducing noise w e l l in fu l l frequency domain w i th least loudspeakers and microphones were retaine d. pareto opt imal front o f the optimization model was used to give a quantitative result of the relationship between the number o f loudspeakers or microphones resources and the noise reduction ef fec t. The results provided a basis for arranging the location of loudspeakers and microphones in a vehicles.Key words： active noise control hardware placement surrogate model multi-objective genetic algorithm; 分类号 TB535 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于IFI与FUA的Pareto遗传算法	李少波杨观赐	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进NSGA-Ⅱ算法的风力机叶片多目标优化设计	王珑王同光吴江海罗源	《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	兼顾公平与效率的多目标应急物资分配问题研究	陈刚付江月	《管理学报》 CSSCI 北大核心	2018	45	在线阅读下载PDF 职称材料
4	复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题	杨小明徐子奇金雯舒帆	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法	张频捷张立军孟德建何臻	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2017	13	在线阅读下载PDF 职称材料