检索结果-南通市图书馆

武汉大学学报（工学版） 2021年第11期54卷 999-1007页

作者：蔡卓森戴凌全刘海波戴会超董前进王煜三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002 中国长江三峡集团有限公司北京100038 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072

带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA-Ⅱ)在解决Pareto边界、高维多变量、复杂非线性多目标问题时还存在较多缺陷,如无法识别伪非支配解、拥挤距离公式不合理、计算用时较长等。为提高NSGA-... 详细信息

带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA-Ⅱ)在解决Pareto边界、高维多变量、复杂非线性多目标问题时还存在较多缺陷,如无法识别伪非支配解、拥挤距离公式不合理、计算用时较长等。为提高NSGA-Ⅱ算法的收敛性、分布性和计算效率,采用了一种基于支配强度的NSGA-Ⅱ算法(improved NSGA-Ⅱ algorithm based on dominant strength,INSGA2-DS)。以金沙江下游溪洛渡-向家坝梯级水库为例,建立了发电量最大、与下游河道适宜生态流量改变度最小为目标的水库多目标优化调度模型,用变化范围法(range of variability approach,RVA)计算下游河道的适宜生态流量,并分别用NSGA-Ⅱ算法与INSGA2-DS算法对典型枯水年蓄水方案进行优化。结果表明:INSGA2-DS算法相较于NSGA-Ⅱ算法计算得到的结果更优;以发电量最大为目标时,发电量与实际调度相比可增加2.42%,适宜生态流量改变度减少1.55%;以生态为目标时,适宜生态流量改变度减少22.22%,但发电量仅增加1.00%。研究成果可为金沙江下游溪洛渡-向家坝梯级水库生态调度方案的制订提供参考。

关键词：支配强度非支配排序遗传算法多目标优化生态调度梯级水库

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结合支配强度的NSGA-Ⅱ的柔性车间低碳调度

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现代制造工程 2023年第5期 6-14页

作者：金志斌吉卫喜苏璇唐亮江南大学机械工程学院无锡214122 江苏省食品制造装备重点实验室无锡214122

针对加工辅助环节对传统柔性车间低碳调度的影响这一问题,以最大完工时间、碳排放及机器负载为目标,建立考虑机床上下料调整状态的柔性车间低碳调度模型,利用加权归一法进行量纲的统一;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Ge... 详细信息

针对加工辅助环节对传统柔性车间低碳调度的影响这一问题,以最大完工时间、碳排放及机器负载为目标,建立考虑机床上下料调整状态的柔性车间低碳调度模型,利用加权归一法进行量纲的统一;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在解决高维多变量、复杂Pareto边界及复杂非线性多目标问题时存在无法识别非支配解、拥挤度公式不合理、计算效率低下及解集质量较差等问题,提出一种基于支配强度的改进NSGA-Ⅱ算法(Improved NSGA-Ⅱ algorithm based on Dominant Strength, INSGA-Ⅱ-DS)对该模型进行求解:将支配强度引入非支配排序,采用新型拥挤度算子与基于外部档案集的自适应精英保留策略;设计了一种变邻域搜索策略,扩大了邻域搜索范围,增强了算法的局部搜索能力。并运用实例数据对INSGA-Ⅱ-DS性能进行验证,结果表明,改进算法求解效率更高,解集质量更优。

关键词：低碳调度高维多目标优化支配强度新型拥挤度算子变邻域搜索

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基于支配强度的NSGA2改进算法

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计算机科学 2018年第6期45卷 187-192页

作者：赖文星邓忠民北京航空航天大学宇航学院北京100191

NSGA2是一种简单、高效且被广泛使用的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MoEA),但在求解实际工程领域中的高维、复杂非线性多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOP)时,存在无法有效识别伪非支配解、计算效率低、解集收敛性和分布性较差等设计缺陷。对此,文中提出一种基于支配强度的NSGA2改进算法(INSGA2-DS)。新算法采用快速支配强度排序法构造非支配集,引入了考虑方差的拥挤距离公式,并通过自适应精英保留策略动态调整精英保留规模。基于标准测试函数的仿真实验表明,INSGA2-DS算法较好地改善了NSGA2算法的收敛性和分布性。

关键词： NSGA2 多目标进化算法多目标优化问题支配强度

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求解服务等级感知服务组合问题的多目标遗传算法

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吉林大学学报（工学版） 2015年第1期45卷 267-273页

作者：刘磊杨冬吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对已有求解多等级服务部署问题的算法存在的不足,提出了一种求解该问题的多目标遗传算法(SMOGA),建立了求解该问题的多目标优化模型。通过将个体的支配强度和被支配强度结合到一起建立对个体的评价策略,并根据评价结果进行环境选择及... 详细信息

针对已有求解多等级服务部署问题的算法存在的不足,提出了一种求解该问题的多目标遗传算法(SMOGA),建立了求解该问题的多目标优化模型。通过将个体的支配强度和被支配强度结合到一起建立对个体的评价策略,并根据评价结果进行环境选择及生成个体的交叉概率。此外还设计了一种局部搜索策略并将其融入到变异策略中,以提高变异操作的有效性。最后对SMOGA算法进行了分析,并将该算法与最近提出的求解该问题的E3-MOGA算法及NSGA-II算法在不同规模的测试用例上进行了实验对比,结果表明算法SMOGA能够更加有效地解决该问题。

关键词：计算机应用多目标优化遗传算法服务等级支配强度

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