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带精英策略的快速非支配排序遗传算法在多目标无功优化中的应用 被引量:120
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作者 冯士刚 艾芊 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期146-151,共6页
带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是一种新型的多目标遗传算法,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。本文分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,提出将NSGA-Ⅱ应用于多目标无功优化,该算法一次运行可以... 带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是一种新型的多目标遗传算法,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。本文分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,提出将NSGA-Ⅱ应用于多目标无功优化,该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可根据系统的实际要求选择最终的满意解,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效的工具。算例结果表明NSGA-Ⅱ算法具有良好的优化效果,是一种求解多目标无功优化问题的新思路。 展开更多
关键词 带精英策略的快速非支配排序遗传算法 pareto最优 多目标无功优化
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处理带约束的多目标优化进化算法 被引量:55
2
作者 王跃宣 刘连臣 +1 位作者 牟盛静 吴澄 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期103-106,共4页
针对当前对求解多目标优化的遗传算法中主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,而很少考虑对约束条件的处理的问题,提出一种求解带约束的多目标优化遗传算法,利用邻域比较与存档操作遗传算法处理多个相互冲突的目标之间的优化、... 针对当前对求解多目标优化的遗传算法中主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,而很少考虑对约束条件的处理的问题,提出一种求解带约束的多目标优化遗传算法,利用邻域比较与存档操作遗传算法处理多个相互冲突的目标之间的优化、利用不可行度选择操作处理约束条件和选用约束主导原理指导进化过程选择操作;面向多目标约束优化算法,列举了2个难点典型问题进行仿真计算研究,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解。 展开更多
关键词 最佳化 多目标 约束 pareto最优 邻域比较与存档操作 不可行度选择 约束主导原理
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基于Pareto最优解的含分布式电源配电网无功优化 被引量:43
3
作者 付英杰 汪沨 谭阳红 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期18-23,共6页
随着分布式电源技术的发展,某些分布式电源接能够在一定程度上对配电网进行无功补偿。针对配电网无功优化问题,本文提出了以调节分布式电源出力和传统的投切电容器组为优化手段,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略。与以往大... 随着分布式电源技术的发展,某些分布式电源接能够在一定程度上对配电网进行无功补偿。针对配电网无功优化问题,本文提出了以调节分布式电源出力和传统的投切电容器组为优化手段,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略。与以往大多数研究利用权重将多目标问题转化为单目标问题不同,本文直接采用基于Pareto最优解的多目标模型,然后利用自适应参数的多目标和声算法确定分布式电源无功出力和投切电容器组的大小,得到Pareto最优解集,从中选出最优解。利用IEEE-33节点系统进行仿真计算,与单个目标网损最小和采用惩罚因子的方法进行比较,验证了本文所提优化策略的有效性。 展开更多
关键词 配电网 分布式电源 多目标无功优化 和声算法 pareto最优
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废弃物处理站选址问题及多目标演化算法求解 被引量:33
4
作者 何波 杨超 任鸣鸣 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期72-78,147,共8页
针对废弃物处理站选址问题,建立了一个总成本最小和负效用最小的双目标规划模型,从而确定建站的位置、处理容量以及分配给处理站的废弃物产生点.利用问题的启发式知识,设计遗传操作,提出了一种混合多目标演化算法.实例分析表明,混合多... 针对废弃物处理站选址问题,建立了一个总成本最小和负效用最小的双目标规划模型,从而确定建站的位置、处理容量以及分配给处理站的废弃物产生点.利用问题的启发式知识,设计遗传操作,提出了一种混合多目标演化算法.实例分析表明,混合多目标演化算法在求解质量上与约束法非常接近,而求解速度要远好于约束法. 展开更多
关键词 选址 多目标优化 pareto最优 固体废弃物
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多目标优化的一类模拟退火算法 被引量:25
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作者 王凌 郑大钟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第8期4-5,55,共3页
多目标优化是运筹学中的重要研究课题,但迄今仍缺少高效的优化技术。通过对搜索操作和参数的合理设置,提出了一类求解多目标优化问题Pareto最优解的高效模拟退火算法。基于典型算例的数值仿真验证了算法的有效性。
关键词 多目标优化 pareto最优 模拟退火算法 运筹学 数值仿真
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基于改进的遗传–模拟退火算法和误差度分析原理的PMU多目标优化配置 被引量:36
6
作者 袁澎 艾芊 赵媛媛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期2178-2187,共10页
为了进一步优化同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置的合理性和效率,提出了一种新的误差度分析原理,并使用改进的遗传–模拟退火算法对多个IEEE标准测试系统进行了优化配置。该原理同时考虑了测量冗余度和状态估计的精度... 为了进一步优化同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置的合理性和效率,提出了一种新的误差度分析原理,并使用改进的遗传–模拟退火算法对多个IEEE标准测试系统进行了优化配置。该原理同时考虑了测量冗余度和状态估计的精度,并且避免引入雅可比矩阵,还具备可观测性分析的功能。研究结果表明:该算法不仅可以找到满足全网可观测性的所有PMU数目的配置解,而且进一步提升了全网的测量精度,从而证明了其有效性和优越性。 展开更多
关键词 改进的遗传一模拟退火算法 同步相量测量单元 (phasor measurement unit PMU)配置 状态估计 全网可观测性 多目标优化 pareto最优
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基于精英选择和个体迁移的多目标遗传算法 被引量:28
7
作者 祁荣宾 钱锋 +1 位作者 杜文莉 颜学峰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期164-168,共5页
提出基于遗传算法求解多目标优化问题的方法,将多目标问题分解成多个单目标优化问题,用遗传算法分别在每个单目标种群中并行搜索.在进化过程中的每一代,采用精英选择和个体迁移策略加快多个目标的并行搜索,提出了控制Pareto最优解数量... 提出基于遗传算法求解多目标优化问题的方法,将多目标问题分解成多个单目标优化问题,用遗传算法分别在每个单目标种群中并行搜索.在进化过程中的每一代,采用精英选择和个体迁移策略加快多个目标的并行搜索,提出了控制Pareto最优解数量并保持个体多样性的有限精度法,同时还提出了多目标遗传算法的终止条件.数值实验说明所提出的算法能较快地找到一组分布广泛且均匀的Pareto最优解. 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 pareto最优
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一种用于多目标优化的混合遗传算法 被引量:25
8
作者 马清亮 胡昌华 杨青 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第5期1038-1040,共3页
将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了一种用于多目标优化的混合Pareto遗传算法(HPGA)。针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,引入直接搜索策略以增强算法的局部搜索能力。HPGA首先运行Pareto遗传算法,以得到近似的Pareto最优解;然后... 将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了一种用于多目标优化的混合Pareto遗传算法(HPGA)。针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,引入直接搜索策略以增强算法的局部搜索能力。HPGA首先运行Pareto遗传算法,以得到近似的Pareto最优解;然后启动直接搜索对其进行进一步优化。仿真结果表明HPGA兼具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力。与Pareto遗传算法相比,HPGA不仅提高了优化搜索的效率,而且能够保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优前沿面。 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 局部搜索 pareto最优
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改进的多目标粒子群算法 被引量:21
9
作者 熊盛武 刘麟 +1 位作者 王琼 史旻 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期308-312,共5页
提出了一个改进的粒子群算法并将其用于解决多目标优化问题.该算法利用粒子群算法的信息传递机制,引入多目标演化算法常用的归档技术,采用SPEA2算法的环境选择和配对选择策略,使得整个群体在保持适当的选择压力的情况下收敛于Pareto最... 提出了一个改进的粒子群算法并将其用于解决多目标优化问题.该算法利用粒子群算法的信息传递机制,引入多目标演化算法常用的归档技术,采用SPEA2算法的环境选择和配对选择策略,使得整个群体在保持适当的选择压力的情况下收敛于Pareto最优解集.标准测试函数的数值实验结果表明,所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性. 展开更多
关键词 多目标优化 粒子群算法 pareto最优
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带模糊预约时间的车辆路径问题的多目标禁忌搜索算法 被引量:33
10
作者 王君 李波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期858-866,共9页
为优化具有模糊预约时间的车辆路径问题,应用模糊事件给出了车队服务满意度的一个新的度量方法和求最大满意度的计算方法。建立了多目标数学规划模型,并提出多目标禁忌搜索算法求解Pareto最优解。采用随机车辆配载方法生成初始解放入候... 为优化具有模糊预约时间的车辆路径问题,应用模糊事件给出了车队服务满意度的一个新的度量方法和求最大满意度的计算方法。建立了多目标数学规划模型,并提出多目标禁忌搜索算法求解Pareto最优解。采用随机车辆配载方法生成初始解放入候选解池中,提出插入可行邻域和2-Opt可行邻域进行邻域搜索。对池中的Pareto解进行并行的禁忌搜索得到局部Pareto解再注入池中,最后求得一组Pareto解。通过Solomon的bench-mark算例,与非支配排序遗传算法Ⅱ进行对比实验,说明了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 模糊预约时间 车辆路径问题 多目标禁忌搜索 pareto最优 可行邻域结构
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基于QPSO和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化算法 被引量:31
11
作者 施展 陈庆伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期540-547,共8页
为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,提出一种基于量子行为特性的粒子群优化(QPSO)和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化(MOQPSO-CD)算法.MOQPSO-CD利用QPSO快速接近真实的Pareto最优解,同时引入高斯变异算... 为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,提出一种基于量子行为特性的粒子群优化(QPSO)和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化(MOQPSO-CD)算法.MOQPSO-CD利用QPSO快速接近真实的Pareto最优解,同时引入高斯变异算子以增强解的多样性.采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中最优解进行更新和维护,使得从中选择的具有全局最优的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto最优解.仿真结果表明,MOQPSO-CD具有更好的收敛性和更均匀的分布性. 展开更多
关键词 多目标优化 量子行为特性粒子群优化 拥挤距离 pareto最优
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基于小生境的配电网多目标分布式电源规划 被引量:31
12
作者 刘学平 刘天琪 王剑 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期126-130,共5页
针对分布式电源接入位置及其配置容量的优化问题,建立了含最小化投资成本、最小化配电网网损、最大化静态电压稳定性3个目标的多目标优化配置模型。在此基础上,应用基于目标序列排序矩阵评价个体适应度及小生境技术的多目标遗传算法,求... 针对分布式电源接入位置及其配置容量的优化问题,建立了含最小化投资成本、最小化配电网网损、最大化静态电压稳定性3个目标的多目标优化配置模型。在此基础上,应用基于目标序列排序矩阵评价个体适应度及小生境技术的多目标遗传算法,求解得到分布式电源接入位置及其配置容量的Pareto最优解集,实现多目标优化。最后,以IEEE37节点配电网为例进行仿真计算,结果表明,该方法能得到合理的分布式电源接入位置及其容量配置方案,验证了所建模型及求解算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 遗传算法 pareto最优 小生境 配电网规划
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基于小生境粒子群算法的柔性作业车间调度优化方法 被引量:29
13
作者 仲于江 杨海成 +1 位作者 莫蓉 孙惠斌 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期3231-3238,共8页
针对柔性作业车间调度中的多目标优化问题,提出一种将小生境技术和粒子群算法相结合求最优解的优化方法。构建了满足约束条件的多目标优化模型,采用分段排列编码的方式表示染色体,利用粒子群算法获得存储非劣解的外部存档,基于小生境技... 针对柔性作业车间调度中的多目标优化问题,提出一种将小生境技术和粒子群算法相结合求最优解的优化方法。构建了满足约束条件的多目标优化模型,采用分段排列编码的方式表示染色体,利用粒子群算法获得存储非劣解的外部存档,基于小生境技术计算粒子的删除概率对其进行更新,保证了解的精度和多样性。为从Pareto最优解集中选出一个最满意解,提出一种总体价值估计选取方法。通过试验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 多目标优化 pareto最优 粒子群算法 小生境技术
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多目标进化算法的研究与进展 被引量:17
14
作者 崔逊学 林闯 方廷健 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期306-314,共9页
多目标优化问题通常难以处理,在20世纪80年代中期人工智能的进化算法开始应用于该领域。近10年来涌现了很多种多目标进化算法,一些已成功应用到工程实践中,从而形成了最近的一个热门研究领域。本文阐述了多目标进化算法研究的有关工作进... 多目标优化问题通常难以处理,在20世纪80年代中期人工智能的进化算法开始应用于该领域。近10年来涌现了很多种多目标进化算法,一些已成功应用到工程实践中,从而形成了最近的一个热门研究领域。本文阐述了多目标进化算法研究的有关工作进展,并提出今后需要研究的问题,旨在引起大家对此新兴研究领域的关注与兴趣,从而推动与此相关问题的研究。 展开更多
关键词 人工智能 多目标进化算法 进化算法 遗传算法 pareto最优
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利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化 被引量:21
15
作者 冯士刚 艾芊 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期115-119,共5页
为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收... 为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收敛速度快,寻优能力强,求得的Pareto最优解分布均匀。IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提出的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。 展开更多
关键词 强度pareto进化算法 pareto最优 静态电压稳定裕度 多目标无功优化 电力系统 IEEE30节点测试系统
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火电站多目标负荷调度及其算法的研究 被引量:19
16
作者 冯士刚 艾芊 《动力工程》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期404-407,共4页
对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快... 对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据不同的侧重点在Pareto解集中选择最终的满意解.应用该算法对某电厂进行多目标负荷调度,验证了其可行性和有效性. 展开更多
关键词 自动控制技术 火电站 多目标负荷调度 强度pareto进化算法 并行遗传算法 pareto最优
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考虑网络结构优化的含风电配电网多目标重构 被引量:22
17
作者 李奔 刘会家 李珺 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第17期57-62,共6页
为了提高配电网的供电可靠性,从网络自然连通性角度,引入网络抗毁性指标作为配电网重构的一个新目标函数。同时考虑风电出力的随机性与间歇性,根据风速区间及风速概率密度函数构建多个风电出力随机变量,以及对应概率。在此基础上,以开... 为了提高配电网的供电可靠性,从网络自然连通性角度,引入网络抗毁性指标作为配电网重构的一个新目标函数。同时考虑风电出力的随机性与间歇性,根据风速区间及风速概率密度函数构建多个风电出力随机变量,以及对应概率。在此基础上,以开关状态为优化变量、风电出力为随机变量以及在置信水平下的网络损耗最小为另一个目标函数建立了基于机会约束规划的含风电的配电网多目标重构模型。应用改进蚁群算法,结合生成树策略保证蚂蚁路径满足网络辐射状网络拓扑约束,求解所建配网重构模型,并利用Pareto寻优得到最优解集。IEEE33节点和PG&E69节点系统算例仿真结果验证了该模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 配电网重构 网络抗毁性 机会约束规划 蚁群算法 pareto最优
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含风电机组的配电网无功优化补偿 被引量:20
18
作者 刘学平 刘天琪 李兴源 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第20期130-135,共6页
根据风电机组各运行状态发生的概率,计算出风机有功输出的期望,来近似代替随机变化的输出功率。用最大、一般和最小负荷运行方式代替规划时期的运行状况。建立了最大负荷方式下电容器投资成本最小、节省电能损失费用和静态电压稳定性最... 根据风电机组各运行状态发生的概率,计算出风机有功输出的期望,来近似代替随机变化的输出功率。用最大、一般和最小负荷运行方式代替规划时期的运行状况。建立了最大负荷方式下电容器投资成本最小、节省电能损失费用和静态电压稳定性最大的多目标优化模型,运用NSGA-Ⅱ算法进行求解;一般及最小负荷方式下以节省电能损失费用最大为目标进行优化。三种运行方式通过补偿后节省的资金最多来协调,得出电容器的最优配置,实现整体最优。算例验证了模型和算法的可行性。 展开更多
关键词 分布式发电 无功优化 风电机组 pareto最优 遗传算法
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基于改进多目标进化算法的温室环境优化控制 被引量:20
19
作者 王立舒 侯涛 姜淼 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期131-137,共7页
该文围绕温室环境控制问题,以温湿度2个主要环境因子为研究对象,建立了温室环境动态模型。设计1种基于改进的非支配排序多目标进化算法(modified non-dominated sorting evolutionary algorithm,MNSEA-II)的双比例积分微分(proportional... 该文围绕温室环境控制问题,以温湿度2个主要环境因子为研究对象,建立了温室环境动态模型。设计1种基于改进的非支配排序多目标进化算法(modified non-dominated sorting evolutionary algorithm,MNSEA-II)的双比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器的多输入、输出温室控制系统,以误差平方矩的积分型(integrated time square error,ITSE)为性能指标,使用多目标进化算法对其确立的目标函数进行寻优,求出Pareto最优解,进而对PID控制器的参数进行整定,使系统获得良好的控制性能。本文以Matlab/Simulink为仿真环境,对此温室控制系统进行了仿真研究。结果表明了温室模型的合理性和多目标进化算法优化的PID控制方法的有效性。 展开更多
关键词 温室 环境工程 优化 PID控制 进化算法 多目标优化 pareto最优
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一种新的求解多目标优化问题的混合遗传算法 被引量:13
20
作者 牛志华 李乃成 肖国镇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第18期64-66,共3页
分析了遗传算法和单纯形算法的特点,充分利用二者的优点,把单纯形算法作为一种局部搜索方法与变权系数遗传算法有机地结合起来,提出了一种求解多目标优化问题的混合遗传算法。数值实验表明该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广... 分析了遗传算法和单纯形算法的特点,充分利用二者的优点,把单纯形算法作为一种局部搜索方法与变权系数遗传算法有机地结合起来,提出了一种求解多目标优化问题的混合遗传算法。数值实验表明该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。 展开更多
关键词 遗传算法 单纯形算法 局部搜索 多目标优化 pareto最优
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