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考虑经济性和环境因素的含VSC-HVDC交直流系统多目标最优潮流

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电网技术 2016年第9期40卷 2661-2667页

作者：李扬李亚辉李国庆王振浩陈艳波东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132102 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

提出一种基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)和逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的含VSC-HVDC交直流系统多目标最优潮流算法,统一协调系统运行的经济性及环保要求等目标。首先,基于含VSC-HVDC交直流系统的稳态模型,建立了综合考虑网络损耗和环境因素的多目标最优潮流模型;然后,采用混合编码方式,通过NSGA-II得到帕累托最优解集;最后,采用TOPSIS法评估各决策方案的相对优劣,以帮助运行人员选取有效的折中解。基于IEEE 14节点系统和IEEE 118节点系统的算例结果验证了所提方法的有效性。

关键词：交直流系统多目标最优潮流快速非支配排序遗传算法逼近理想解排序

基于差分进化算法的飞机油量传感器布局优化方法

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航空学报 2022年第8期43卷 254-264页

作者：郑帅王子涵赵浩然杨朋涛洪军西安交通大学软件学院西安710049 西安沃祥航空科技有限公司西安710089 西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对飞机油量测量传感器布局问题,综合考虑底部不可测量油量、顶部不可测量油量、姿态误差3个指标,设计并实现了一种基于差分进化算法的飞机油量传感器多目标布局优化方法。通过建立初始传感器安装线集合将连续优化空间转换为离散优化空... 详细信息

针对飞机油量测量传感器布局问题,综合考虑底部不可测量油量、顶部不可测量油量、姿态误差3个指标,设计并实现了一种基于差分进化算法的飞机油量传感器多目标布局优化方法。通过建立初始传感器安装线集合将连续优化空间转换为离散优化空间,解决了安装约束问题。通过分析优化目标建立了考虑倾斜传感器的布局指标评估方法。将离散型变异算子引入标准差分进化算法,并使用NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序、拥挤度计算策略解决传感器布局中的多目标优化问题。通过OpenMP并行计算技术优化求解速度。最后,进行了优化试验,结果表明:该方法实现了飞机油量测量传感器布局的多目标优化,且在求解质量和优化速度方面明显优于对比方法。

关键词：飞机燃油测量油量传感器布局多目标优化差分进化算法快速非支配排序

多目标下航天产品生产车间柔性资源配置与调度集成优化

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中国管理科学 2024年第10期32卷 146-155页

作者：李惠王熙左治亚中央财经大学信息学院北京102206 香港城市大学资讯系统学系中国香港999077

航天产品的生产具有多品种、小批量特点,根据生产计划进行柔性资源配置与调度,对生产效率和响应能力都有重要影响。考虑了生产资源投入量可变、生产中存在准备加工运输等多种时间、生产资源性能差异等情况,本文以最小化超期交付天数、... 详细信息

航天产品的生产具有多品种、小批量特点,根据生产计划进行柔性资源配置与调度,对生产效率和响应能力都有重要影响。考虑了生产资源投入量可变、生产中存在准备加工运输等多种时间、生产资源性能差异等情况,本文以最小化超期交付天数、生产成本和总投入资源数量为目标,进行了柔性资源配置与调度集成优化问题的研究。首先,本文对研究问题进行了界定和详细描述,建立了多目标规划模型。其次,鉴于该问题的NP-hard特点,设计了基于Pareto优化的改进多目标差分进化算法,通过启发式染色体生成策略得到高质量的初始解集,结合快速非支配排序方法对个体进行排序,利用差分策略进行迭代优化,最终获得满意的解集。最后,通过算例分析将本文算法与两种常用算法进行了对比分析,验证了算法的有效性,并得出:当任务量多生产资源不足时,增加资源数量可以减少超期时间和生产成本;但当任务量少生产资源充足时,即使投入更多资源,也不会使得超期时间和生产成本进一步减少,还可能会带来资源浪费。

关键词：柔性资源配置与调度多目标优化自适应差分进化算法快速非支配排序启发式策略

基于聚类的多目标遗传算法在类职责分配中的应用

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计算机工程与科学 2016年第7期38卷 1398-1404页

作者：李雅琎刘伟胡志刚中南大学软件学院湖南长沙410075 湖南中医药大学管理与信息工程学院湖南长沙410208

在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多... 详细信息

在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多目标遗传算法基础上,引入凝聚的层次聚类技术,保证群体多样性,避免陷入未成熟收敛。在实验中,通过对类职责自动分配并与一个已有的设计优良的软件系统进行对比,验证了此算法的正确性。另外,通过与单目标遗传算法、SPEA2算法对比表明,本算法在解决类职责分配问题上运行效果最好。

关键词：类职责分配多目标遗传算法快速非支配排序凝聚层次聚类

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离散回溯搜索算法求解多柔性作业车间调度

运筹与管理 2022年第1期31卷 87-91页

作者：董海徐晓鹏沈阳大学应用技术学院辽宁沈阳110044 大连理工大学机械工程学院辽宁沈阳110044

针对柔性作业车间生产中机器和工序柔性与多能工的存在建立模型,并提出一种整数编码方案和设一种基于Pareto解集的离散回溯搜索算法进行求解。首先,采用精英化历史种群的方法提升历史种群引导当前种群进化的能力;其次,在交叉变异步骤用... 详细信息

针对柔性作业车间生产中机器和工序柔性与多能工的存在建立模型,并提出一种整数编码方案和设一种基于Pareto解集的离散回溯搜索算法进行求解。首先,采用精英化历史种群的方法提升历史种群引导当前种群进化的能力;其次,在交叉变异步骤用遗传交叉算子替代回溯搜索算法原有结构;再次,为保留更多较优解到当前种群,结合快速非支配排序方法更新当前种群;最后,求解数值实例,与多种智能算法进行对比,验证算法的可行性和有效性。

关键词：作业车间调度问题多能工回溯搜索算法快速非支配排序

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绿色制造模式下多目标柔性工艺规划问题研究

机械设计与制造 2019年第5期 222-227,231页

作者：文笑雨孙海强魏新龙李浩郑州轻工业学院河南省机械装备智能制造重点实验室河南郑州450002

为保证生产效率的同时减少制造过程中的碳排放量,对绿色制造模式下的柔性工艺规划问题进行了研究。建立了绿色多目标柔性工艺规划问题数学模型,设计了包含机床碳排放量、冷却器碳排放量、运输工具碳排放量的最小化总碳排放量目标函数。... 详细信息

为保证生产效率的同时减少制造过程中的碳排放量,对绿色制造模式下的柔性工艺规划问题进行了研究。建立了绿色多目标柔性工艺规划问题数学模型,设计了包含机床碳排放量、冷却器碳排放量、运输工具碳排放量的最小化总碳排放量目标函数。针对建立的模型,提出了基于NSGAⅡ的求解方法,使用多维编码方法分别处理工艺规划问题的多种柔性因素,设计了基于非支配等级和拥挤距离的适应度评价方法处理多个优化目标。设计了绿色制造模式下多目标柔性工艺规划问题测试实例,并对实例进行求解,计算结果验证了该模型和求解方法的有效性。

关键词：绿色制造柔性工艺规划多目标优化 NSGAⅡ 碳排放量快速非支配排序

基于HSA-FNSA混合算法的配电网群故障恢复多目标优化决策

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智慧电力 2023年第5期51卷 23-29页

作者：朱险峰刘子伟申冉李飞王海亮邓玲谢琼瑶国网湖北宜昌供电公司湖北宜昌443000 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002

为快速获得系统故障后配电网群故障恢复优化方案,提出了一种基于启发式搜索-快速非支配排序混合算法(HSA-FNSA)的配电网群故障恢复多目标优化决策方法。首先,建立了配电网群故障前后的拓扑模型及故障类型的图论描述,并采用HSA算法获得... 详细信息

为快速获得系统故障后配电网群故障恢复优化方案,提出了一种基于启发式搜索-快速非支配排序混合算法(HSA-FNSA)的配电网群故障恢复多目标优化决策方法。首先,建立了配电网群故障前后的拓扑模型及故障类型的图论描述,并采用HSA算法获得故障恢复方案集;随后利用分层前推回代法求解配电网潮流以获得运行参数;进一步建立考虑配电网韧性、网损、电压不平衡量和开关操作次数的故障恢复多目标优化决策模型;引入FNSA算法获得帕累托非劣解集并确定终选方案。通过IEEE三馈线算例验证了所提方法在求解配电网群多类型故障恢复的可行性和优越性。

关键词：配电网群故障恢复启发式搜索算法快速非支配排序多目标优化

基于改进多目标平衡优化器算法的点焊机器人路径规划

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机床与液压 2024年第5期52卷 8-14页

作者：赵云涛甘镭李维刚武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排... 详细信息

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排序,并采用生存评分策略替代拥挤度因子,可以更好地保持种群的多样性,防止DMONEO过早收敛。TSPLIB基准实验结果表明,DMONEO算法相比于其他算法性能表现更好。最后在实际点焊机器人的路径规划应用中进行仿真实验并与其他算法对比,结果表明提出的算法得到的优化效果更好,耗时更短。

关键词：平衡优化器算法快速非支配排序多目标优化点焊机器人路径规划

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一种求解多目标FJSP的自学习遗传算法

小型微型计算机系统 2022年第12期43卷 2465-2470页

作者：常镜洳于东中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 大连东软信息学院辽宁大连116023

遗传算法求解多目标FJSP时,关键参数在计算过程中不能智能动态调整,从而影响算法效率和解的质量.本文基于改进的遗传算法和增强学习算法建立一种求解多目标的自学习遗传算法.遗传算法改进如下:首先提高全局和局部机器选择比重构造初始种... 详细信息

遗传算法求解多目标FJSP时,关键参数在计算过程中不能智能动态调整,从而影响算法效率和解的质量.本文基于改进的遗传算法和增强学习算法建立一种求解多目标的自学习遗传算法.遗传算法改进如下:首先提高全局和局部机器选择比重构造初始种群,然后依据快速非支配排序和拥挤距离计算适应度值,并设计选择算子,利用增强学习在种群迭代间动态调整交叉概率和变异概率,最后设计交叉和变异算子.实验部分以最大完工时间最小C_(max)、最大负荷机器最小W_(m)、总机器负荷最小W_(t)这3个目标为例,对多个算例进行了大量的测试和分析,证明了该方法的有效性和高效性.

关键词：多目标FJSP 遗传算法增强学习快速非支配排序