检索结果-南通市图书馆

多目标进化算法和代理模型技术在气动稳健优化设计中的应用

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空气动力学学报 2012年第1期30卷 46-51页

作者：李焦赞高正红西北工业大学翼型叶栅空气动力学国家级科技重点实验室陕西西安710072

通过与传统优化方法的优缺点对比,提出针对飞行器环境参数存在不确定性影响时的气动稳健优化设计模型,并应用多目标进化算法和代理模型技术对稳健模型进行优化设计研究。提供了翼型稳健性优化实例,通过选择合适的翼型参数化方法和CFD求... 详细信息

通过与传统优化方法的优缺点对比,提出针对飞行器环境参数存在不确定性影响时的气动稳健优化设计模型,并应用多目标进化算法和代理模型技术对稳健模型进行优化设计研究。提供了翼型稳健性优化实例,通过选择合适的翼型参数化方法和CFD求解程序以及不确定性分析方法,得到了稳健设计结果的Pareto前缘图。从其中选择的设计结果可以看出,稳健设计结果表现出更稳定的特性,证明了稳健设计的优势所在。

关键词：多目标进化代理模型不确定性稳健优化设计翼型

基于多目标进化的超限超重货物运输专列路径优化方法

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 138-148页

作者：张英贵刘家忱雷定猷中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法... 详细信息

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法,并以Pareto支配关系框架下的NSGA-Ⅱ多目标进化算法为基础,结合基于移动不可行解的自适应惩罚函数的约束处理技术及超限超重货物运输专列开行特征,提出一种基于多目标进化的铁路超限超重货物运输专列路径优化算法。实例分析结果表明:该方法能高效合理地处理路径优化任务中的多个目标;与常用的3种约束多目标算法相比,设计的优化算法能使计算耗时降低0.24%~29.94%、超体积指标值提高4.25%~13.11%,并得到一组收敛性和多样性更好的相对最优方案。该方法克服了传统专列路径优化中单纯依靠经验或从备选方案中择优的弊端,可为铁路超限超重货物运输专列路径决策提供技术支持。

关键词：铁路货物运输超限超重货物运输专列路径优化多目标进化约束处理技术自适应惩罚函数

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基于多目标进化的终端聚合选择算法研究

电子与信息学报 2011年第10期33卷 2340-2346页

作者：王灿如田辉苗杰北京邮电大学无线新技术研究所北京100876

当单一终端业务能力受限时,如何根据终端能力对异构终端进行有效聚合,以支持内容丰富的业务应用成为一个非常重要的问题。该文提出一种基于多目标进化的终端聚合选择算法,给出终端聚合的描述框架,构建基于个体和协同能力的0-1规划模型,... 详细信息

当单一终端业务能力受限时,如何根据终端能力对异构终端进行有效聚合,以支持内容丰富的业务应用成为一个非常重要的问题。该文提出一种基于多目标进化的终端聚合选择算法,给出终端聚合的描述框架,构建基于个体和协同能力的0-1规划模型,包括多指标权重自动生成法,减轻用户负担,避免用户直接指定权重的困难。仿真结果表明,算法能得到一个Pareto最优解集,用户根据其对个体和协同表现的个人偏好或实际业务应用需要选择最满意的方案聚合终端,同时算法具有良好的可行性和有效性。

关键词：无线通信终端聚合多目标进化 Pareto最优

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一种基于多目标进化算法的模糊关联分类方法

计算机研究与发展 2011年第4期48卷 567-575页

作者：霍纬纲邵秀丽中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 南开大学信息技术科学学院天津300071

准确率和解释性是模糊关联分类模型的两个相互制约的优化目标.目前已有的研究方法中,有的只考虑了分类模型的准确率,有的把模型两个目标转化为单目标问题求解,在模型解释性目标上的优化策略较简单.为此提出一种基于Apriori和NSGA-II多... 详细信息

准确率和解释性是模糊关联分类模型的两个相互制约的优化目标.目前已有的研究方法中,有的只考虑了分类模型的准确率,有的把模型两个目标转化为单目标问题求解,在模型解释性目标上的优化策略较简单.为此提出一种基于Apriori和NSGA-II多目标进化算法的模糊关联分类模型(MOEA-FACM),采用基于概率独立性的模糊确认指标筛选生成高质量的模糊关联规则集,以Pittsburgh式的编码方式构建准确率和解释性折中的模糊关联分类模型.标准数据集上的实验表明,该方法所建模型分类准确率比同类模型高,分类模型具有较好的泛化能力,而其所含模糊关联规则的数目和规则前件总的模糊项的个数却较少,模型的解释性较好.

关键词：模糊关联规则分类多目标进化模糊系统数据挖掘

基于动态加权系数和多目标进化的模型修正方法

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振动与冲击 2020年第4期39卷 284-290页

作者：王乐李冬余慕春张子骏牛智玲中国运载火箭技术研究院

建立准确的结构动力学模型是结构响应分析的基础,由于模型简化的不确切等因素,必然会带来一定的误差,为了获得高精度的动力学分析模型,需要结合试验数据对模型进行修正。模态试验结果中包含了试件不同状态不同阶次的频率和振型信息,模... 详细信息

建立准确的结构动力学模型是结构响应分析的基础,由于模型简化的不确切等因素,必然会带来一定的误差,为了获得高精度的动力学分析模型,需要结合试验数据对模型进行修正。模态试验结果中包含了试件不同状态不同阶次的频率和振型信息,模型修正时需要建立多个目标函数,提出了一种基于动态加权系数的多目标模型修正方法。通过对解的群体实施进化,在每一代非劣解中,挑选各个子目标函数的局部最优解,计算各个局部最优解与子目标期望值的差距,并根据差距对加权系数动态调整,从而在进化过程中对加权系数进行优化,避免维数灾难问题,实现各个子目标函数的快速收敛。采用该方法对导弹全弹动力学模型进行了修正,子目标函数个数达到16个,与基于Pareto最优的模型修正方法相比,用较少的代数实现了各个子目标函数的收敛,提高了群体搜索的效率,取得了较好的修正效果。

关键词：模型修正多目标进化进化算法加权系数

区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法

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电子与信息学报 2019年第5期41卷 1106-1113页

作者：赵凤张咪咪刘汉强西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121 陕西师范大学计算机科学学院西安710119

现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入... 详细信息

现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解。实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高。

关键词：图像分割多目标进化模糊聚类半监督聚类区域信息

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基于多目标进化算法的卫星通信星座优化设计

宇航学报 2008年第1期29卷 95-99页

作者：刘文张育林刘昆国防科技大学航天与材料工程学院空间技术研究所三室长沙410073 中国酒泉卫星发射中心酒泉732750

将基于Pareto最优解的多目标进化算法引入星座设计中,提出了一种改进的Pareto最优解多目标进化算法,并应用于带有星间链路的卫星移动通信系统星座优化设计,计算结果表明算法的有效性。

关键词：多目标进化 Pareto最优解星间链路星座优化

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多目标进化遗传算法在QoS路由中的研究

计算机工程与应用 2009年第24期45卷 102-105页

作者：杨丹丹张岳庄雷郑州大学信息工程学院郑州450001

基于多目标规划问题,给出了QoS路由指标的形式化描述及数学模型。提出了用NSGA-II算法来实现QoS路由,并采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,使得算法在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用了网络资源,降低了网络的拥塞... 详细信息

基于多目标规划问题,给出了QoS路由指标的形式化描述及数学模型。提出了用NSGA-II算法来实现QoS路由,并采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,使得算法在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用了网络资源,降低了网络的拥塞,提高了网络的吞吐量。通过仿真实验表明该算法是可行的、有效的。

关键词： QoS路由非支配排序遗传算法II(NSGA-II) 多目标进化

多目标进化算法在航天器转移轨道中途修正中的应用

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航天控制 2009年第5期27卷 52-57页

作者：王蒙一江涌中国航天科工集团第二研究院第二总体设计部北京100854

理论上只要根据初始轨道转移点和目标轨道进入点的信息,计算并产生转移所需速度增量,就可以完成航天器的轨道转移。但是由于误差的影响,需要在转移轨道飞行中进行中途修正,修正时刻的选择决定了入轨精度和燃料消耗。本文选择二次修正策... 详细信息

理论上只要根据初始轨道转移点和目标轨道进入点的信息,计算并产生转移所需速度增量,就可以完成航天器的轨道转移。但是由于误差的影响,需要在转移轨道飞行中进行中途修正,修正时刻的选择决定了入轨精度和燃料消耗。本文选择二次修正策略,设计了一种多目标进化算法,以Pareto秩和小生境参数共享函数计算个体适应度,采用共享函数选择法、自适应变异法进行遗传操作。同时构造外部种群储存Pareto最优解,并引入最优解集边界值以加快算法收敛至非劣解集前端的速度。通过仿真验证,该算法能够较完整地得到中途修正时机问题的Pareto最优解集,且分布均匀,满足工程实际的需要。

关键词：中途修正多目标进化遗传算法