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多目标优化问题的研究概述 被引量：209
1
作者 肖晓伟 肖迪 +1 位作者 林锦国 肖玉峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期805-808,827,共5页
详细介绍了实际生活中存在的多目标优化问题以及解决多目标优化问题的几种典型算法,讨论了各个算法存在的优缺点,并且列举了近年来在各个领域中出现的多目标优化问题;最后对多目标优化算法的未来发展方向进行展望。
关键词 多目标优化 进化算法 粒子群算法 蚁群算法 模拟退火
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基于改进蚁群算法的微电网多目标模糊优化运行 被引量：31
2
作者 李国庆 翟晓娟 +3 位作者 李扬 王振浩 陈继开 张明江 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2310-2317,共8页
针对微网运行中存在光伏、风电等间歇性分布式电源的情况,建立基于机会约束规划的微电网系统动态经济调度模型,模型具有混合整数规划的结构。同时建立综合考虑微网运行的总成本以及污染气体总排放量的多目标优化运行模型,将减少运行成... 针对微网运行中存在光伏、风电等间歇性分布式电源的情况,建立基于机会约束规划的微电网系统动态经济调度模型,模型具有混合整数规划的结构。同时建立综合考虑微网运行的总成本以及污染气体总排放量的多目标优化运行模型,将减少运行成本、减少污染气体的排放量作为子目标函数,利用模糊处理构造各个目标的隶属度函数,接着采用最大满意度指标法将多目标问题转化为单目标的非线性问题。在求解单目标模型时采用改进蚁群算法,仿真结果验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 微电网 多目标 机会约束规划 模糊处理 最大满意度 改进蚁群算法
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面向云制造服务的制造资源多目标动态优化调度 被引量：31
3
作者 邰丽君 胡如夫 +1 位作者 赵韩 陈曹维 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1616-1622,共7页
针对云制造环境下制造资源调度的特点和存在的问题,建立了云制造环境下制造服务资源多目标调度模型。根据云制造环境下极易发生扰动的特点,提出了一种动态调度技术,以在发生突发事件时及时作出反应。提出了一种基于遗传蚁群算法的制造... 针对云制造环境下制造资源调度的特点和存在的问题,建立了云制造环境下制造服务资源多目标调度模型。根据云制造环境下极易发生扰动的特点,提出了一种动态调度技术,以在发生突发事件时及时作出反应。提出了一种基于遗传蚁群算法的制造资源调度算法,该算法利用遗传算法搜索能力强、收敛速度快的优势弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢的不足,使整个调度过程能快速、准确地收敛于最优解。最后用实例证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 云制造 多目标优化 动态调度 遗传算法 蚁群算法
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考虑分布式电源出力调整的多目标配电网重构 被引量：26
4
作者 王少林 唐巍 +3 位作者 白牧可 吕涛 张立梅 关洪浩 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期117-122,共6页
配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷... 配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷均衡化率最小为目标函数的多目标优化模型。将生成树、蚁群算法和遗传算法相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。该方法利用基于生成树原理的蚁群算法对配电网结构进行优化,保证蚂蚁路径满足网络拓扑约束,有效提高了可行解的数量;采用Pareto最优遗传算法对分布式电源出力进行优化,可获得满足多目标需求的若干优化方案。仿真结果表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 多目标优化 蚁群算法 遗传算法
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用改进蚁群算法求解多目标优化问题 被引量：20
5
作者 唐泳 马永开 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期281-284,共4页
蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间... 蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。 展开更多
关键词 多目标优化 蚁群算法 模拟进化算法 仿生算法
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基于多种群蚁群算法的多目标动态无功优化 被引量：24
6
作者 周鑫 诸弘安 马爱军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期231-236,共6页
为在负荷变动条件下提高动态无功优化控制变量的调节效率和满足全天动作次数的限制,将全天电能损耗最小、有载调压变压器分接头动作次数和电容器投切次数分别最少作为目标函数,建立新的多目标动态无功优化模型。针对该模型提出改进的多... 为在负荷变动条件下提高动态无功优化控制变量的调节效率和满足全天动作次数的限制,将全天电能损耗最小、有载调压变压器分接头动作次数和电容器投切次数分别最少作为目标函数,建立新的多目标动态无功优化模型。针对该模型提出改进的多种群蚁群算法,利用多种信息素交换方式,满足动态无功优化多目标、强时空耦合的特点,避免了蚁群算法陷入局部最优解。通过对IEEE14、IEEE 30系统计算验证模型和算法的可行性和有效性。结果表明:该模型和算法能够降低系统能量损耗,提高电压质量。 展开更多
关键词 动态无功优化 多目标 多种群蚁群 动态调节
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改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用 被引量：21
7
作者 符杨 孟令合 +1 位作者 胡荣 曹家麟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期57-62,共6页
针对电网规划需综合考虑经济性和可靠性的问题,提出一种改进的多目标蚁群算法。该算法采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解集,缩短了"慢速链",降低了算法的时间复杂度;采用聚类算法裁剪非支配解,使所得解在整个Pareto解... 针对电网规划需综合考虑经济性和可靠性的问题,提出一种改进的多目标蚁群算法。该算法采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解集,缩短了"慢速链",降低了算法的时间复杂度;采用聚类算法裁剪非支配解,使所得解在整个Pareto解空间具有良好的多样性和分布性;采用信息素更新变参数控制,加快算法的全局收敛速度;采用挥发系数动态自适应调节机制,提高算法全局搜索能力。通过18节点电网规划算例证明,提出的改进算法与基本多目标蚁群算法相比,所得的Pareto最优解数量更多,Pareto前沿分布更加均匀,同时收敛性和快速性也得到了提高。 展开更多
关键词 多目标蚁群算法 聚类分析 PARETO最优 电网规划
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基于蚁群算法的装配式建筑施工工序多目标优化模型 被引量：19
8
作者 刘香香 孙凤 《土木工程与管理学报》 2021年第3期113-118,共6页
作为我国经济支柱产业,建筑业长期以来属于粗放型产业。由于粗放式管理,建筑施工阶段往往面临工期延长、成本超标等问题,并产生大量碳排放。为了有效解决这一问题,本文从装配式建筑施工过程出发,首先以叠合板构件安装过程为例详细梳理... 作为我国经济支柱产业,建筑业长期以来属于粗放型产业。由于粗放式管理,建筑施工阶段往往面临工期延长、成本超标等问题,并产生大量碳排放。为了有效解决这一问题,本文从装配式建筑施工过程出发,首先以叠合板构件安装过程为例详细梳理了施工工序以及每道工序的人工、材料以及机械或设备等资源的消耗类型。随后,结合多目标优化思想,构建了施工工序多目标优化数学模型,并汇总分析了现场调研获取的施工数据,得出每道工序在不同执行模式下的成本、工期与碳排放。最后,利用蚁群算法寻找出使得“成本-工期-碳排放”综合最优的工序执行模式组合,并对优化结果进行相关分析,验证了本文多目标优化的可行性与合理性,从而能有效指导建筑施工过程的优化管理。 展开更多
关键词 装配式建筑 施工工序 多目标优化 蚁群算法
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基于精英蚁群算法的多目标生鲜配送路径优化研究 被引量：18
9
作者 侯宇超 白艳萍 +1 位作者 胡红萍 王鹏 《数学的实践与认识》 北大核心 2018年第20期50-57,共8页
随着人们对于食品质量要求的提高，近年来绿色生鲜配送受到了社会的普遍关注．首先对配送过程中客户满意度、总成本、大气污染物和温室气体排放量三个目标进行了分析，接着建立了多目标配送路径优化模型，最后以最大化客户满意度作为主... 随着人们对于食品质量要求的提高，近年来绿色生鲜配送受到了社会的普遍关注．首先对配送过程中客户满意度、总成本、大气污染物和温室气体排放量三个目标进行了分析，接着建立了多目标配送路径优化模型，最后以最大化客户满意度作为主要目标利用精英蚁群算法进行求解，为生鲜配送基地提出的三个配送优化方案设计了最优配送路径．配送基地可根据自身发展选择合适的配送方案．结果也验证了模型的正确性和算法的可行性． 展开更多
关键词 多目标路径优化 生鲜配送 客户满意度 精英蚁群算法
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B2C环境下带预约时间的车辆路径问题及多目标优化蚁群算法 被引量：17
10
作者 李琳 刘士新 唐加福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期87-93,共7页
根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过... 根据B2C(商家对客户)电子商务环境下物流配送的特点建立了带预约时间的车辆路径问题(VRP)数学模型,设计了求解多目标优化的蚁群算法,各个目标具有相同的重要性.在蚁群的状态转移概率中引入预约时间窗宽度及车辆等待时间因素,记录优化过程中产生的Pareto最优解,用Pareto最优解集来指导蚁群的信息素更新策略.采用改造的Solomon数据进行仿真实验,用Solomon最优解与本文的结果进行比较,实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性. 展开更多
关键词 B2C电子商务 车辆路径问题 多目标优化 PARETO最优解 时间窗 蚁群算法
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基于碳排放的模糊约定时间车辆路径问题研究 被引量：16
11
作者 康凯 韩杰 +1 位作者 马艳芳 张敬 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第4期17-22,共6页
考虑碳排放因素以成本最小和平均顾客满意度最大为目标函数,构建了具有模糊约定时间的车辆路径问题的多目标优化模型,提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制和推-碰-掷过程的改进蚁群算法,并用Solomon标准问题库中的实例对模型... 考虑碳排放因素以成本最小和平均顾客满意度最大为目标函数,构建了具有模糊约定时间的车辆路径问题的多目标优化模型,提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制和推-碰-掷过程的改进蚁群算法,并用Solomon标准问题库中的实例对模型及算法的有效性进行验证,仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的,可以为物流企业的配送决策提供参考。 展开更多
关键词 车辆路径问题 碳排放 模糊约定时间 多目标优化 蚁群算法
原文传递
考虑碳排放的生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究 被引量：13
12
作者 邹建城 路正南 《物流科技》 2019年第8期46-52,共7页
针对当前日益严峻的环境问题,提出在冷链物流配送中考虑节能减排因素来降低碳排放量的策略,并以包括考虑碳排放成本在内的综合总成本最小和平均顾客满意度最大为目标函数,构建带有时间窗的生鲜农产品配送路径问题的多目标优化模型。采... 针对当前日益严峻的环境问题,提出在冷链物流配送中考虑节能减排因素来降低碳排放量的策略,并以包括考虑碳排放成本在内的综合总成本最小和平均顾客满意度最大为目标函数,构建带有时间窗的生鲜农产品配送路径问题的多目标优化模型。采用改进蚁群算法对模型进行求解,通过算例验证了模型的有效性。通过算例将文章中的模型与传统VRP模型中以总里程最短为目标函数的路径优化结果进行比较,从而为生鲜农产品车辆配送路径优化决策提供参考。 展开更多
关键词 车辆路径问题 碳排放 冷链物流 生鲜农产品 多目标优化 蚁群算法
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考虑随机需求和硬时间窗的多目标车辆路径优化方法 被引量：12
13
作者 陈治亚 高辉 +1 位作者 徐光明 刘吉华 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期3110-3120,共11页
市场的波动性导致客户货物需求量的随机性,使车辆路径优化问题更加复杂。考虑客户需求量的随机性,基于车辆运输满足需求可靠性要求,构建与货物需求期望和方差相关的约束条件,建立最小化线路里程和均衡度的多目标车辆路径模型。针对模型... 市场的波动性导致客户货物需求量的随机性,使车辆路径优化问题更加复杂。考虑客户需求量的随机性,基于车辆运输满足需求可靠性要求,构建与货物需求期望和方差相关的约束条件,建立最小化线路里程和均衡度的多目标车辆路径模型。针对模型特点,设计基于非支配排序的精英蚁群算法。主要设计3点策略:1)采用贪心策略构建初始蚁群;2)考虑等待时间、时间窗宽度对蚂蚁概率转移的影响;3)通过非支配排序选择精英蚂蚁释放信息素。以Solomon中C101类部分客户为例进行实证分析,在考虑不同需求和时间窗情况下,对参数进行灵敏度分析,证明模型和算法的有效性和可靠性。研究结果表明:在考虑随机需求和硬时间窗下的多目标车辆路径能较好地提高运输效率。 展开更多
关键词 车辆路径 随机需求 线路均衡度 线路里程 多目标蚁群算法
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基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录检测 被引量：12
14
作者 吕国俊 曹建军 +3 位作者 郑奇斌 常宸 翁年凤 彭琮 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期324-331,共8页
为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记... 为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记录样本对进行训练;选择合适的属性相似度函数计算记录对之间的相似特征向量,将其作为单类支持向量机分类器的输入进行二分类检测;建立以查准率、查全率、特征数量综合最优为目标的多目标特征选择模型,结合训练样本为单类样本的特点,将启发式因子定义为类内散度最小化约束,设计了求解模型的多目标蚁群算法。通过将单类支持向量机算法和支持向量域描述算法、传统二分类支持向量机算法进行对比,结果验证了单类支持向量机算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 数据清洗 相似重复记录检测 多目标蚁群算法 特征选择 单类支持向量机 支持向量域描述
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大型工程项目任务多目标优化调度方法 被引量：10
15
作者 曾强 杨育 +1 位作者 王小磊 赵川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期217-221,248,共6页
提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型;针对模型的多变量、多约束、大组合量特点,提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。... 提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型;针对模型的多变量、多约束、大组合量特点,提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。将模型和算法在某大型工程项目任务调度中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 任务调度 多目标决策 蚁群算法 自适应变异 模拟退火算法
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繁忙机场航班降落排序的多目标优化 被引量：9
16
作者 王世东 张越 +1 位作者 张智海 鱼海洋 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期135-142,共8页
航班的合理降落排序是减少航班延误,提高服务质量的重要手段之一.空管人员在进行决策时,其评价标准往往不是单一的和同向的.本文将跑道上的飞机降落排序建模成单机多目标调度问题,重点讨论了此类问题的帕累托优化求解.建立的整数规划模... 航班的合理降落排序是减少航班延误,提高服务质量的重要手段之一.空管人员在进行决策时,其评价标准往往不是单一的和同向的.本文将跑道上的飞机降落排序建模成单机多目标调度问题,重点讨论了此类问题的帕累托优化求解.建立的整数规划模型能够在航班降落过程中,对航班加权延误数量和所有延误航班的最长晚点时间两目标值进行协调并根据现场实际情况灵活地进行取舍.利用共享信息素机制的多目标蚁群算法对模型进行求解.最后的算例结果显示,与传统的启发式方法相比较,本文的方法不仅能够求得更好的结果,还能为空管人员提供一个相对直观的调度策略选择方案. 展开更多
关键词 航空运输 多目标优化 蚁群算法 航班降落排序
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多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法 被引量：8
17
作者 张则强 汪开普 +1 位作者 朱立夏 程文明 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期628-637,660,共11页
针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支... 针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性. 展开更多
关键词 U型拆卸线平衡 多目标优化 蚁群算法 遗传算法 PARETO解集
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基于模糊APACA的多目标团队个性旅游线路设计 被引量：8
18
作者 张燕君 徐克林 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期207-212,共6页
针对旅游线路设计的综合性和复杂性,提出个性化旅游线路设计概念,建立多目标的团队个性化旅游线路模型。同时,用模糊三角函数解决旅行时间的不定性。根据问题特点提出改进的自适应多态蚁群算法,找到Pareto最优旅行线路解集,安排日程。... 针对旅游线路设计的综合性和复杂性,提出个性化旅游线路设计概念,建立多目标的团队个性化旅游线路模型。同时,用模糊三角函数解决旅行时间的不定性。根据问题特点提出改进的自适应多态蚁群算法,找到Pareto最优旅行线路解集,安排日程。该模型不仅考虑景点开放时间、游客总旅行天数等硬性约束,也考虑团队游客个性需求、景点最佳旅行时间等柔性约束。对模型和算法进行仿真实验分析,并与遗传算法做比较,结果表明提出的模型和算法是可行有效的。 展开更多
关键词 个性化线路 多目标 旅游收益 自适应多态蚁群算法
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基于蚁群算法的多跑道航班协同调度建模 被引量：8
19
作者 徐兆龙 姜雨 +1 位作者 罗宇骁 徐新星 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2014年第6期1362-1366,1371,共6页
针对终端区航班拥堵问题,模型通过读取进离场航班的航班号、机型和所属航空公司等实时信息,以提高航空公司效益性和航空公司之间竞争公平性为目标,建立了多跑道航班协同调度(CDM GDP)的多目标动态优化模型,采用蚁群算法对模型进行仿真.... 针对终端区航班拥堵问题,模型通过读取进离场航班的航班号、机型和所属航空公司等实时信息,以提高航空公司效益性和航空公司之间竞争公平性为目标,建立了多跑道航班协同调度(CDM GDP)的多目标动态优化模型,采用蚁群算法对模型进行仿真.经过仿真验证表明,模型优化算法与先到先服务(FCFS)状态下航班排序相比,延误损失降低70.10%;延误损失偏差和降低38.64%. 展开更多
关键词 空中交通管制 航班协同调度 效益性 公平性 多目标蚁群算法
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热轧轧制计划的多目标优化模型及算法 被引量：8
20
作者 贾树晋 李维刚 杜斌 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2015年第1期16-22,共7页
针对热轧轧制计划优化问题,建立基于奖金收集车辆路径问题(PCVRP)的多目标优化模型,其中包含两个目标:目标1为最小化相邻板坯的宽度、厚度与硬度的跳跃惩罚;目标2为最大化收集的奖金,即使得尽可能多的板坯编入轧制计划。在此基础上,提... 针对热轧轧制计划优化问题,建立基于奖金收集车辆路径问题(PCVRP)的多目标优化模型,其中包含两个目标:目标1为最小化相邻板坯的宽度、厚度与硬度的跳跃惩罚;目标2为最大化收集的奖金,即使得尽可能多的板坯编入轧制计划。在此基础上,提出一种基于Pareto最优的多目标蚁群系统算法(MOACS),避免了传统加权法需要确定目标权重系数的缺点,一次运行可产生多个Pareto最优解,给决策者带来了更大的决策自由度。现场数据测试表明该算法具有良好的优化性能和实用性。 展开更多
关键词 热轧轧制计划 多目标优化 PARETO最优 蚁群算法
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