针对避碰决策问题对算法时效性和轨迹分布性的要求,改进一种基于多目标优化算法的NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting in genetic algorithmⅡ).采用按需分层策略和考虑父代支配信息的算数交叉算子策略,降低了算法的时间复杂度,加快了收敛速...针对避碰决策问题对算法时效性和轨迹分布性的要求,改进一种基于多目标优化算法的NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting in genetic algorithmⅡ).采用按需分层策略和考虑父代支配信息的算数交叉算子策略,降低了算法的时间复杂度,加快了收敛速度;提出动态分布适应度策略,控制了帕累托集在目标空间的分布.在此基础上,分别建立决策方案的安全性和经济性目标函数以及驾驶员对决策安全性的偏好函数,通过改进NSGA-Ⅱ对避碰决策方案寻优.试验结果表明,改进NSGA-Ⅱ的收敛速度和分布性有所提升,证明了改进算法的有效性和优越性;在构建的四种船舶会遇场景下,算法均能寻得多个兼顾安全性和经济性的避碰决策方案,为驾驶员避碰决策提供参考.展开更多
针对钢铁物流园堆场内由于区储位分配不合理导致的车辆长时间排队等货、堆区作业堵塞等问题,提出以优化出入场时间和均衡园区堆场总作业量的多目标优化模型。模型中综合考虑需求量和受订频次因素对货位分配位置的影响,构建了以缩短运输...针对钢铁物流园堆场内由于区储位分配不合理导致的车辆长时间排队等货、堆区作业堵塞等问题,提出以优化出入场时间和均衡园区堆场总作业量的多目标优化模型。模型中综合考虑需求量和受订频次因素对货位分配位置的影响,构建了以缩短运输距离的单区货位布局优化子目标,同时为避免作业量过度集中,减少装卸作业堵塞,针对全堆场构建了基于出入库频率划分的货物堆场内作业均衡子目标。为高效求解该多目标模型,针对NSGA-II算法存在的Pareto前沿分布不均匀及局部拥挤区域的分布性优化不佳,提出了自适应分层保留和区间种群扩张的改进策略,构建了改进多目标优化算法(Hierarchical Retention and Interval Population Expansion NSGA-II,HRIPE-NSGA-II)。基于实际案例进行了模型和算法验证试验,结果表明该模型在HRIPE-NSGA-II求解下能够获得比对比算法更优的解方案,缩短车辆在园区内作业停留时间,平衡各区作业量,提高堆场运作效率。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China （60602061） and National High Technology Research and Development Program of China （863 Program） （2006AA01Z413）
文摘针对避碰决策问题对算法时效性和轨迹分布性的要求,改进一种基于多目标优化算法的NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting in genetic algorithmⅡ).采用按需分层策略和考虑父代支配信息的算数交叉算子策略,降低了算法的时间复杂度,加快了收敛速度;提出动态分布适应度策略,控制了帕累托集在目标空间的分布.在此基础上,分别建立决策方案的安全性和经济性目标函数以及驾驶员对决策安全性的偏好函数,通过改进NSGA-Ⅱ对避碰决策方案寻优.试验结果表明,改进NSGA-Ⅱ的收敛速度和分布性有所提升,证明了改进算法的有效性和优越性;在构建的四种船舶会遇场景下,算法均能寻得多个兼顾安全性和经济性的避碰决策方案,为驾驶员避碰决策提供参考.
文摘针对钢铁物流园堆场内由于区储位分配不合理导致的车辆长时间排队等货、堆区作业堵塞等问题,提出以优化出入场时间和均衡园区堆场总作业量的多目标优化模型。模型中综合考虑需求量和受订频次因素对货位分配位置的影响,构建了以缩短运输距离的单区货位布局优化子目标,同时为避免作业量过度集中,减少装卸作业堵塞,针对全堆场构建了基于出入库频率划分的货物堆场内作业均衡子目标。为高效求解该多目标模型,针对NSGA-II算法存在的Pareto前沿分布不均匀及局部拥挤区域的分布性优化不佳,提出了自适应分层保留和区间种群扩张的改进策略,构建了改进多目标优化算法(Hierarchical Retention and Interval Population Expansion NSGA-II,HRIPE-NSGA-II)。基于实际案例进行了模型和算法验证试验,结果表明该模型在HRIPE-NSGA-II求解下能够获得比对比算法更优的解方案,缩短车辆在园区内作业停留时间,平衡各区作业量,提高堆场运作效率。
