考虑突发状况下预期调配的多能工配置问题

1

作者 任慧 王东宇 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第9期66-74,共9页

单元分散的Seru生产系统易遭遇多能工短缺的突发状况,为了尽快恢复受损单元的运营能力,需从正常单元调配多能工。针对这种情况,文中研究了考虑未来突发状况下预期调配的多能工初始配置问题。根据初始分配人数和短缺人数,制定预期调配准... 单元分散的Seru生产系统易遭遇多能工短缺的突发状况,为了尽快恢复受损单元的运营能力,需从正常单元调配多能工。针对这种情况,文中研究了考虑未来突发状况下预期调配的多能工初始配置问题。根据初始分配人数和短缺人数,制定预期调配准则,构建以运营效率和预期调配成本为目标的多能工优化配置模型,设计改进的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得Pareto解集。以某个大型电动汽车企业在6个城市构建生产基地为例,确定不同等级多能工的分配决策,验证了文中模型和算法的有效性,并对多能工短缺事件概率进行灵敏度分析。结果表明:多能工短缺事件概率对预期调配成本影响显著,极端追求预期调配成本最低的方案会导致部分多能工闲置,应根据实际情况合理地设定运营效率的下界约束。 展开更多

关键词 多能工配置 运营效率 预期调配准则 改进的非支配遗传算法

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考虑供电可靠性的配电网多目标重构问题的NSGA—Ⅱ求解 被引量：1

2

作者 杨建林 卢慧清 +1 位作者 周辉 陈云峰 《电气应用》 北大核心 2013年第10期18-21,共4页

建立了同时考虑网损、综合电压偏移和供电可靠性的配电网多目标重构模型,采用NSGA—Ⅱ算法对其进行求解。在解码过程中,采用随机生成树策略避免不可行解的出现;在选择操作中,根据排序等级和拥挤距离来比较两个个体的优劣。此外,算法还... 建立了同时考虑网损、综合电压偏移和供电可靠性的配电网多目标重构模型,采用NSGA—Ⅱ算法对其进行求解。在解码过程中,采用随机生成树策略避免不可行解的出现;在选择操作中,根据排序等级和拥挤距离来比较两个个体的优劣。此外,算法还采用精英保留策略确保父代中优秀个体在进化过程中得以保留。算例验证了所提模型和算法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 帕累托最优解 系统平均供电不可靠率 改进的非支配遗传算法 随机生成树

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基于节点深度编码技术的配电网故障恢复 被引量：23

3

作者 黄弦超 Gareth TAYLOR 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期40-44,91,共6页

应用智能优化算法求解配电网故障恢复问题时,不仅需要在网络结构发生改变时频繁进行网络拓扑分析,而且往往需要在寻优过程中增加辐射校验环节以保证不违背配电网辐射运行约束,导致消耗了大量时间,降低了算法的寻优性能。将节点深度编码(... 应用智能优化算法求解配电网故障恢复问题时,不仅需要在网络结构发生改变时频繁进行网络拓扑分析,而且往往需要在寻优过程中增加辐射校验环节以保证不违背配电网辐射运行约束,导致消耗了大量时间,降低了算法的寻优性能。将节点深度编码(NDE)技术引入多目标优化算法——改进的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)中,采用NDE技术中的保留初始节点(PAO)和改变初始节点(CAO)操作取代传统算法中的交叉和变异操作,并针对配电网故障恢复问题的特点,提炼了PAO和CAO操作中的选点规则,保证了算法在寻优过程中始终满足配电网辐射运行约束;同时,通过应用NDE技术,可快速得到新的网络拓扑结构,无需重复进行网络拓扑分析,大大减少了算法的寻优时间。算例计算结果表明,基于NDE技术的NSGA-Ⅱ比普通NSGA-Ⅱ具有更好的收敛性、分布性,以及更快的计算速度。 展开更多

关键词 配电网 故障恢复 改进的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ) 节点深度编码技术

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开关磁阻电机定子两侧极靴和转子两侧开槽的优化

4

作者 黄朝志 张文进 孙燕文 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第28期12115-12121,共7页

针对开关磁阻电机表现出较高的转矩脉动和较大的振动幅度,提出一种改进的开关磁阻电机结构,即在定子两侧添加极靴和转子两侧开槽。在定子两侧添加极靴,提高电机的最小电感,来增大换相区间的最小转矩,以降低电机的转矩脉动;在转子两侧开... 针对开关磁阻电机表现出较高的转矩脉动和较大的振动幅度,提出一种改进的开关磁阻电机结构,即在定子两侧添加极靴和转子两侧开槽。在定子两侧添加极靴,提高电机的最小电感,来增大换相区间的最小转矩,以降低电机的转矩脉动;在转子两侧开槽,改变气隙磁密的方向,增大气隙磁密的切向分量、减小气隙磁密的径向分量,通过减小径向力的波高,进而减小电机的噪声。对于极靴参数和开槽参数最优值的确定,通过改进的非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms-II,NSGA-Ⅱ)将控制参数(开通角和关断角)与结构参数(极靴参数和开槽参数)进行协同优化。通过仿真和实验证明,优化后的电机模型相较于初始模型,电机的平均转矩得到提高、转矩脉动得到降低,且电机的振动得到了减小。 展开更多

关键词 开关磁阻电机 定子极靴 转子开槽 改进的非支配遗传算法(NSGA-II)

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采用数量级阈值与二维信息排序策略的NSGA-Ⅱ-DE算法 被引量：18

5

作者 杨景明 侯宇浩 +1 位作者 孙浩 赵志伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1577-1584,共8页

为提高算法NSGA-II-DE解决含有复杂Pareto解集优化问题的性能,分析原NSGA-II中拥挤度计算公式和排挤机制的缺陷,并以NSGA-II-DE算法为基本框架,将传统拥挤度排序策略改为包含有角度信息与伪半径的二维信息排序策略.在拥挤度排挤机制中... 为提高算法NSGA-II-DE解决含有复杂Pareto解集优化问题的性能,分析原NSGA-II中拥挤度计算公式和排挤机制的缺陷,并以NSGA-II-DE算法为基本框架,将传统拥挤度排序策略改为包含有角度信息与伪半径的二维信息排序策略.在拥挤度排挤机制中加入数量级阈值的干预,提出改进算法2D-Thr.选取多样度、收敛度和分布度3个评价指标进行量化计算,并与NSGA-II-DE、原NSGA-II、MACPSO进行比较.仿真结果表明,改进算法不仅有效继承了原算法优良的收敛性,而且提高了Pareto前沿的分布度. 展开更多

关键词 改进的非支配排序遗传算法 差分进化算法 二维信息 极端信息 数量级阈值

原文传递

考虑送货上门影响的自提点多目标选址问题 被引量：17

6

作者 陈义友 韩珣 曾倩 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2679-2690,共12页

为提高自提点运行的效率和效益,研究了考虑受送货上门影响的自提点选址问题。基于巢式逻辑模型,提出顾客选择自提服务的决策过程,并刻画了顾客无法准确评估送货上门等待效用或者自提损失效用的有限理性。从顾客期望效用最大化的角度出发... 为提高自提点运行的效率和效益,研究了考虑受送货上门影响的自提点选址问题。基于巢式逻辑模型,提出顾客选择自提服务的决策过程,并刻画了顾客无法准确评估送货上门等待效用或者自提损失效用的有限理性。从顾客期望效用最大化的角度出发,基于排队模型,考虑取货距离、取货时间、运费、安全性、沟通便利性、退货方便性等因素,构造送货上门与不同自提点的分段效用函数。在此基础上,构建了有限理性下自提点选址的多目标优化模型,用自提点的总成本反映效益目标,用总服务需求反映效率目标。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法进行求解。算例结果显示:忽略送货上门的影响将导致设立的自提点总成本和总服务需求量增加;顾客理性程度越高,自提点的总成本和总服务需求将越大;在低运费条件下,顾客将更多地选择送货上门服务,反之将选择自提服务。 展开更多

关键词 自提点选址 送货上门 顾客有限理性 多目标优化 分段效用函数 改进的非支配排序遗传算法

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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

7

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 改进的非支配排序遗传算法 PARETO最优集

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的水资源优化配置研究 被引量：15

8

作者 李琳 吴鑫淼 郄志红 《水电能源科学》 北大核心 2015年第4期34-37,共4页

以经济效益、社会效益和环境效益为目标函数建立了区域水资源优化模型,并应用改进的NSGA-Ⅱ算法对不同规划水平年的水资源预测值进行优化配置,提出了采用配水系数进行染色体编码,并通过归一化处理使遗传个体满足水源供水量要求。实例分... 以经济效益、社会效益和环境效益为目标函数建立了区域水资源优化模型,并应用改进的NSGA-Ⅱ算法对不同规划水平年的水资源预测值进行优化配置,提出了采用配水系数进行染色体编码,并通过归一化处理使遗传个体满足水源供水量要求。实例分析结果表明,该模型和优化方法具有较强的适应性,有效解决了多水源、多用户、多目标、多约束的水资源优化配置问题,优化结果可作为区域水资源可持续利用和规划管理的决策依据。 展开更多

关键词 水资源 优化配置 改进的非支配排序遗传算法 配水系数 归一化

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考虑运输时间的分布式柔性作业车间绿色调度 被引量：13

9

作者 张洪亮 徐公杰 +1 位作者 鲍蔷 潘瑞林 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第21期2554-2563,2645,共11页

针对考虑运输时间的分布式柔性作业车间绿色调度问题,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出了一种改进的非支配排序遗传算法。采用基于工序和机器的双层编码方式设计了考虑运输时间的贪婪插入解码方法。为提高种群的... 针对考虑运输时间的分布式柔性作业车间绿色调度问题,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出了一种改进的非支配排序遗传算法。采用基于工序和机器的双层编码方式设计了考虑运输时间的贪婪插入解码方法。为提高种群的质量,设计了同时考虑加工时间和能耗的初始化方法,应用多父代交叉和新的变异操作更新种群,并嵌入一种变邻域搜索策略以提高Pareto前沿的质量。多组实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 分布式柔性作业车间 运输时间 完工时间 总能耗 改进的非支配排序遗传算法

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基于NSGA-Ⅱ的产品开发任务调度多目标优化 被引量：11

10

作者 田启华 明文豪 +2 位作者 文小勇 杜义贤 周祥曼 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第22期2758-2766,共9页

针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题,建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集,并利用模糊优选法对该解集进行选优,确定了产品开... 针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题,建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集,并利用模糊优选法对该解集进行选优,确定了产品开发任务调度的最优执行方案。对两个经典多目标测试函数的求解及对比分析表明了该算法的优越性,结合实例说明了该方法的实施过程及有效性。 展开更多

关键词 产品开发 任务调度 多目标优化 改进的非支配排序遗传算法 模糊优选法

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基于云服务的考虑预期调配的应急物资储备策略 被引量：11

11

作者 任慧 王东宇 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第3期31-39,共9页

储备应急物资是应对突发灾害的有效手段之一。为了满足以人为本、维护稳定和统筹协调的物资储备原则,在储备不足情况下,利用云服务模式统一调配物资。根据应急系统内各储备点的人口覆盖比例和物资预期需求量,以物资储备的公平效用和预... 储备应急物资是应对突发灾害的有效手段之一。为了满足以人为本、维护稳定和统筹协调的物资储备原则,在储备不足情况下,利用云服务模式统一调配物资。根据应急系统内各储备点的人口覆盖比例和物资预期需求量,以物资储备的公平效用和预期调配成本为目标,构建基于云服务的考虑预期调配的应急物资储备模型,并设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型求解。应用该模型对我国应急物资储备系统进行优化配置,确定不同偏好下各储备点的物资配置量。对物资储备总量进行了灵敏度分析,结果表明:物资的购置成本和单位重量是储备总量影响总支出和预期调配成本的决定因素;储备总量的增加会降低预期调配成本,且当购置成本的增加量小于预期调配成本的减少量时,总支出会随着储备总量的增加而减少,直到减少的总支出达到最大值时,得到储备总量的最优值。 展开更多

关键词 安全管理 应急资源储备原则 公平效用 预期需求 改进的非支配排序遗传算法

原文传递

水平型制造协作联盟订单分配多目标优化模型研究 被引量：9

12

作者 程方启 叶飞帆 杨建国 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2317-2321,2333,共6页

针对水平型制造协作联盟的订单分配问题,引入了生产负荷参数,建立了最小化综合成本与生产负荷均衡的多目标优化模型。应用改进的非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了Pareto最优解集。仿真计算结果表明,所提出的模型和算... 针对水平型制造协作联盟的订单分配问题,引入了生产负荷参数,建立了最小化综合成本与生产负荷均衡的多目标优化模型。应用改进的非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了Pareto最优解集。仿真计算结果表明,所提出的模型和算法能够获得满意的解。 展开更多

关键词 水平型制造协作联盟 订单分配 生产负荷 多目标优化 改进的非支配排序遗传算法

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基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法 被引量：10

13

作者 高丽 周炳海 +1 位作者 杨学良 王吉霞 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1191-1198,1204,共9页

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降... 针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 多目标集成优化 多规则 多重资源 改进的非支配排序遗传算法

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基于多规则设备分配及工序排序的FJSP多目标集成优化方法 被引量：8

14

作者 曾强 杨育 +1 位作者 王小磊 王永锋 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期980-989,共10页

为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法。建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多... 为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法。建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法。通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 多目标优化 多规则 面向对象技术 改进的非支配排序遗传算法

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带模糊需求的多阶段双目标应急选址-路径优化 被引量：7

15

作者 高鑫宇 倪静 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期391-397,共7页

针对灾后应急救援的选址-路径问题,在需求不确定性的约束下,建立以救援效率最大化和总成本最小化为目标的多阶段决策模型。首先,采用数据包络分析模型评价每段路线的救援效率;其次,考虑到决策者在不同阶段对救援效率和成本的要求不同,... 针对灾后应急救援的选址-路径问题,在需求不确定性的约束下,建立以救援效率最大化和总成本最小化为目标的多阶段决策模型。首先,采用数据包络分析模型评价每段路线的救援效率;其次,考虑到决策者在不同阶段对救援效率和成本的要求不同,构建多阶段选址-路径优化模型;最后,设计改进的快速非支配遗传算法进行求解,改进的NSGA-Ⅱ算法设计两段式编码方式,采用基于混合交叉和退火变异的优化策略,并在传统精英策略的基础上加入比例法。实验结果表明,改进的快速非支配遗传算法能有效地求解双目标选址-路径问题,且在平衡救援效率和成本方面多阶段模型相较于单阶段模型表现更优。 展开更多

关键词 应急选址-路径优化 救援效率 多阶段决策 模糊需求 改进的快速非支配遗传算法

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考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题 被引量：6

16

作者 任慧 王东宇 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第7期81-90,共10页

供应链网络的运输过程是碳排放的主要来源之一,道路拥堵、配送距离和车辆载重等因素会影响碳排放量,本文研究考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题。根据车辆行驶状态定义道路拥堵情况,以不同时段下拥堵概率和预期拥堵距离作为... 供应链网络的运输过程是碳排放的主要来源之一,道路拥堵、配送距离和车辆载重等因素会影响碳排放量,本文研究考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题。根据车辆行驶状态定义道路拥堵情况,以不同时段下拥堵概率和预期拥堵距离作为路况决定因素,构建碳排放量和经济成本都最小的两目标模型。设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解模型获得Pareto解集。以环境问题较重的北京和天津为中心构建供应链网络作为算例,验证了模型和算法的有效性和可行性。实验结果给出了不同偏好下供应链网络的构建方案,并对不同时段下决定路况的拥堵概率和预期拥堵距离以及车辆载重进行灵敏度分析。实验结果表明,相对于高速公路,城市道路不同时段对碳排放量影响更敏感。 展开更多

关键词 拥堵概率 预期拥堵距离 车流量 车辆载重 改进的非支配排序遗传算法

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考虑运输中断的可靠三级供应链网络设计 被引量：6

17

作者 任慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期265-270,共6页

现实供应链网络中每条运输路径都存在中断风险,只有合理地选择供应设施及其运输路径才能在一定程度上保证整个网络的运输可靠性。在设施能力约束下,为了保证总运营成本的最小化和整个网络的运输可靠性的最大化,提出了一个新的三级供应... 现实供应链网络中每条运输路径都存在中断风险,只有合理地选择供应设施及其运输路径才能在一定程度上保证整个网络的运输可靠性。在设施能力约束下,为了保证总运营成本的最小化和整个网络的运输可靠性的最大化,提出了一个新的三级供应链网络设计的两目标混合整数规划模型。利用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解提出的模型,并根据决策变量之间的关系设计新的染色体解码方法。通过路径可靠度对比实验和算例规模对比实验,不仅分析了模型的灵敏度和算法的有效性,还讨论了设施能力约束对算例结果的影响。构建的LRP模型及算法的研究能有效地帮助决策者设计出低成本、高可靠性的三级供应链网络。 展开更多

关键词 选址路径问题 运营成本 运输可靠性 改进的非支配排序遗传算法

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基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识 被引量：3

18

作者 蔡晔 汤丽 +2 位作者 唐夏菲 陈洋 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期38-46,共9页

针对实际存在一一对应的电力信息物理系统,辨识其抗灾型骨干网架并进行加固,可提高电力信息物理系统在面对自然灾害或网络攻击下的可靠性。文中提出骨干网络辨识多目标优化模型,所提模型综合考虑整个系统的经济性、抗毁性和恢复性,并满... 针对实际存在一一对应的电力信息物理系统,辨识其抗灾型骨干网架并进行加固,可提高电力信息物理系统在面对自然灾害或网络攻击下的可靠性。文中提出骨干网络辨识多目标优化模型,所提模型综合考虑整个系统的经济性、抗毁性和恢复性,并满足重要负荷约束、网络连通性约束、网络规模约束和潮流约束。首先,使用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解多目标优化模型,并利用多目标决策中的熵权法给各个目标函数赋权重。然后,使用逼近理想解排序法筛选出帕累托解集中的最优解。最后,以IEEE 39节点系统和中国某地区500 kV实际电网为例,验证了所提的电力信息物理系统骨干网络辨识算法的有效性。 展开更多

关键词 电力信息物理系统 骨干网络 改进的非支配排序遗传算法 多目标优化 熵权-TOPSIS

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基于网格变形技术的车身改型多目标优化 被引量：4

19

作者 杜倩倩 陆善彬 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1031-1036,1071,共7页

文章结合灵敏度分析理论从汽车白车身中筛选出最佳的形状和厚度设计变量,并运用优化超拉丁立方模型构建在设计空间内均匀分布的样本矩阵,进而对由网格变形商用软件DEP Meshworks/Morpher生成的样本模型进行模拟计算,通过Matlab软件拟合... 文章结合灵敏度分析理论从汽车白车身中筛选出最佳的形状和厚度设计变量,并运用优化超拉丁立方模型构建在设计空间内均匀分布的样本矩阵,进而对由网格变形商用软件DEP Meshworks/Morpher生成的样本模型进行模拟计算,通过Matlab软件拟合高精度的四阶响应面模型,运用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA_Ⅱ)以改型车白车身扭转刚度提升10%作为约束,以弯曲刚度和车身质量作为目标进行多目标优化。研究表明,通过网格变形技术建立的形状参数和厚度参数并结合相关的优化理论可以有效地实现车身性能的多目标优化,得到的Pareto最优解集可以在汽车改型设计的初期为设计者提供重要的参考依据。 展开更多

关键词 网格变形 形状优化 多目标优化 改进的非支配排序遗传算法 响应面模型

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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

20

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 改进的二代非支配排序遗传算法 电子变压器

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