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改进nsga2算法求解柔性作业车间调度问题

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组合机床与自动化加工技术 2022年第5期 182-186页

作者：杜晓亮张楠孟凡云王金鹤青岛理工大学信息与控制工程学院青岛266000

文章主要研究多目标柔性作业车间的调度问题,以完工时间、机器总负载、生产成本为优化目标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对传统的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,nsga2)在求解多目标柔性作业车... 详细信息

文章主要研究多目标柔性作业车间的调度问题,以完工时间、机器总负载、生产成本为优化目标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对传统的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,nsga2)在求解多目标柔性作业车间调度中出现的过早收敛或局部收敛问题,提出了改进的nsga2算法。将传统算法精英保留过程中直接选取前N个最优个体作为新一代种群改为先选取前N×α个个体,然后在次优前沿面上随机选择剩余个体,避免了种群多样性降低导致的算法陷入局部收敛,同时加入了邻域搜索,弥补了传统算法在局部搜索上的不足。通过实验仿真验证了算法的有效性。

关键词：多目标柔性作业车间调度 nsga2算法精英保留邻域搜索

基于nsga2算法的燃料电池系统净功率优化

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电源技术 2023年第1期47卷 83-87页

作者：李先允冯瀚飞南京工程学院江苏南京211167

在质子交换膜燃料电池系统中,寄生功率占据燃料电池系统输出功率的相当一部分,系统的净输出功率是燃料电池系统的重要指标之一。目前对于燃料电池本身性能的改善主要集中在凭经验对单一控制参数的调整。提出了在稳态下,结合质、能量守... 详细信息

在质子交换膜燃料电池系统中,寄生功率占据燃料电池系统输出功率的相当一部分,系统的净输出功率是燃料电池系统的重要指标之一。目前对于燃料电池本身性能的改善主要集中在凭经验对单一控制参数的调整。提出了在稳态下,结合质、能量守恒公式推导,将空气过量系数、温度、阴极压力和阳极压力协同控制,将控制参数作为决策变量,燃料电池功率、空压机功率和散热器功率作为目标函数,采用一种非支配排序遗传算法(nsga2)进行优化,在提高燃料电池输出功率的同时降低空压机和散热器的功率,并和传统的遗传算法(GA)作比较,验证了nsga2的适用性,并探究了稳态条件对优化效果的影响。

关键词：质子交换膜燃料电池能量守恒定律参数优化寄生功率 nsga2算法

基于改进nsga2算法的多目标柔性车间调度问题的研究及应用

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基于改进NSGA2算法的多目标柔性车间调度问题的研究及应用

作者：李旻运湖州师范学院

学位级别：硕士

中国目前已经成为世界制造业第一大国,制造业发展迅猛,是促进实体经济发展的利器。车间调度属于智能制造重要的组成部分之一,合理的车间调度方案可以提高产品生产效率,降低生产成本和能源消耗。车间调度中所使用的算法性能决定了车间调... 详细信息

中国目前已经成为世界制造业第一大国,制造业发展迅猛,是促进实体经济发展的利器。车间调度属于智能制造重要的组成部分之一,合理的车间调度方案可以提高产品生产效率,降低生产成本和能源消耗。车间调度中所使用的算法性能决定了车间调度方案的质量。精英非支配排序遗传算法(nsga2)对研究多目标柔性车间调度问题有重要价值,但算法进化参数随机化问题与陷入局部最优问题尚未完全解决。本文针对多目标柔性车间调度问题,设计了一套基于强化学习的nsga2算法,利用强化学习自学习特性,提高了算法的性能,并实现对多目标柔性车间调度问题的高效求解,本文主要工作如下:(1)针对多目标优化问题,提出了基于强化学习的精英非支配排序遗传算法即改进nsga2算法。利用强化学习自学习特性,设计了算法进化参数的自学习策略,从而能够根据当前种群状态来选择进化参数;其次利用天牛须算法(BAS)提高单个个体寻优的速度和全局搜索能力,进一步提高算法的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;最后采用了经典的多目标测试函数对算法进行测试,并且与传统的多目标算法进行对比,结果证明所提算法在处理多目标函数优化问题上的有效性。(2)将提出的改进nsga2算法应用于多目标柔性车间调度问题。首先根据柔性车间调度问题的特点,结合调度规则设计了种群初始化方法来提高初始化种群质量,并且设计了适用于车间调度问题的交叉和突变方式;然后应用该问题的标准算例,从静态调度和动态调度两个方面进行测试,并且与其他算法进行对比,结果表明该算法在求解该问题上的优越性和稳定性;最后结合企业具体的生产案例,根据产品的实际生产情况,在任务之间加入约束条件,证明了算法的实用性。

关键词：多目标车间调度强化学习 nsga2算法

基于改进nsga2算法的配电网项目组合优选方法研究

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供用电 2022年第3期39卷 53-60页

作者：陈泉沙宇恒郭彦楠李文龙王峰国网江苏省电力有限公司江苏南京210024 国家电网有限公司北京100031 天津天大求实电力新技术股份有限公司天津300392 国网南京供电公司江苏南京210019

电力体制改革新形势以及电网发展的新阶段,要求电网企业加强电网的精准化投资。面对电网投资项目资金需求不断加大而资金总额有限的情况,需要对电网项目进行多目标组合优选以实现综合效益最大化。为此以配电网项目为研究对象,提出一种... 详细信息

电力体制改革新形势以及电网发展的新阶段,要求电网企业加强电网的精准化投资。面对电网投资项目资金需求不断加大而资金总额有限的情况,需要对电网项目进行多目标组合优选以实现综合效益最大化。为此以配电网项目为研究对象,提出一种基于改进的第二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm 2,nsga2)的项目多目标组合优选方法。基于灰色预测方法计算总投资情况,从安全性、经济性、紧迫程度3个属性构建配电网项目综合评价体系,对项目进行综合评价;设定多个目标函数及约束条件,通过网格搜索改进nsga2算法进行项目组合优选,使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力,实现满足多目标的项目组合优选;最后通过算例分析,验证上述多目标项目组合优选方法的有效性及可操作性,对提高配电网精准投资管理水平具有指导意义。

关键词：投资能力配电网项目 nsga2算法网格搜索项目组合优选

nsga2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用

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NSGA2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用

作者：张利西南交通大学

学位级别：硕士

当电力系统受到扰动时,如果缺乏足够的阻尼,就会诱发低频振动。安装电力系统稳定器(PSS)一直是抑制低频振荡的主要方法,而其参数的整定中往往会涉及多个设计目标,因此有必要引入多目标进化算法对其参数进行优化设计。本文首先重点研究... 详细信息

当电力系统受到扰动时,如果缺乏足够的阻尼,就会诱发低频振动。安装电力系统稳定器(PSS)一直是抑制低频振荡的主要方法,而其参数的整定中往往会涉及多个设计目标,因此有必要引入多目标进化算法对其参数进行优化设计。本文首先重点研究了nsga2算法的基本原理和算法实现程序;通过与标准测试函数的对比验证了该算法的有效性。然后从单机无穷大系统出发,推导了电力系统线性化模型的建立方法,最后将其推广到多机系统。在PSS工作原理的基础上,提出了多目标优化数学模型,用nsga2算法对其参数进行优化设计;在单机无穷大系统和四机两区域系统进行了时域仿真测试,并对其特征值进行了分析;仿真结果和特征值分析结果表明了该算法设计的PSS控制器可以有效的阻尼电力系统低频振荡;同时,选用传统遗传算法做对比来验证nsga2算法的有效性。基于nsga2算法,论文对nsga2算法进行了改进：通过引入模糊优选模型,提出了本文的FOnsga2算法。用FOnsga2算法对PSS进行优化设计,并在四机两区域系统中进行验证,仿真结果和特征值分析结果表明FOnsga2算法设计的PSS控制器能非常有效的阻尼低频振荡;同时与nsga2算法和GA算法设计的PSS相比较,说明FOnsga2算法优化效果更好。

关键词：电力系统稳定器(PSS) 低频振荡多目标优化 nsga2算法特征值分析 FOnsga2算法

基于nsga2算法的复合式能源系统的优化与控制

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基于NSGA2算法的复合式能源系统的优化与控制

作者：杨荔天津理工大学

学位级别：硕士

现如今能源的需求量伴随着社会的不断进步发展也随之变得越来越高。致使出现化石燃料短缺以及环境污染日益恶化等一系列严重问题,为此国家也引起了高度重视,促进能源可持续发展,提高其自身利用率,尽可能的做到节能减排成为研究重点的重... 详细信息

现如今能源的需求量伴随着社会的不断进步发展也随之变得越来越高。致使出现化石燃料短缺以及环境污染日益恶化等一系列严重问题,为此国家也引起了高度重视,促进能源可持续发展,提高其自身利用率,尽可能的做到节能减排成为研究重点的重中之重。而作为清洁能源的电能以及可再生的可持续能源能够对节能减排起到很重要的作用。为此本文提出将可再生的太阳能与二次清洁能源电能相结合,构建出一个复合式能源系统,考虑到太阳能自身存在着间歇性和随机性的特点,因此将太阳能和空气源热泵以及电锅炉相结合,可以在满足用户日常生活所需的同时也能达到能源利用率高和污染排放低的效果。而在整个系统运行的过程中,需要最大化的利用可再生能源太阳能,尽量减少使用电量,进而最大化的提高整个系统的能效比,而要如何平衡这三项指标将成为我们研究的主要问题。为了对以上提出的多目标优化问题进行处理,本文对多目标复合式能源系统进行了数学建模的建立以及求解的设计,因为传统的多目标优化算法往往是将多目标转换成单目标进行求解因此会丢失很多最优解,并且常规的nsga2算法存在局部收敛的问题,进而提出将正态分布交叉算子引入到常规的nsga2中,加强了算法的搜索能力,通过实例分析将经过算法优化的能效比与传统算法以及未经优化的能效比进行对比,发现优化后的系统能效比明显高于实际未优化的能效比值,从而证明了所建立模型和求解算法的正确性和有效性,同时为了验证运用到实际的可行性,使用了MATLAB/SIMULINK进行模型搭建与仿真,为了将已搭建好的控制系统能够更好的应用与实际生活,本文设计了模糊自整定PID控制器对复合式能源系统进行控制,并通过和常规单回路PID以及串级PID比较分析,表明模糊自整定PID算法在超调量、调节时间、稳态误差、抑制干扰能力等方面都具有显著优势。充分体现出了该算法在控制复合式能源系统中的优越性,对进一步研究复合式能源系统的优化和控制具有一定的指导意义和参考价值。

关键词：复合式能源系统优化与控制 nsga2算法模糊自整定PID 节能减排

基于改进nsga2算法的配电网分布式电源优化配置

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基于改进NSGA2算法的配电网分布式电源优化配置

作者：郭一萱山东科技大学

学位级别：硕士

随着我国电力事业的不断发展,原有的集中式大电网的缺陷已经逐渐凸显,大力发展分布式电源成为社会可持续绿色发展的必然要求,各种分布式电源技术飞速发展,然而分布式电源并入配电网会产生各种各样的影响,如何在控制一些不利影响的前提下... 详细信息

随着我国电力事业的不断发展,原有的集中式大电网的缺陷已经逐渐凸显,大力发展分布式电源成为社会可持续绿色发展的必然要求,各种分布式电源技术飞速发展,然而分布式电源并入配电网会产生各种各样的影响,如何在控制一些不利影响的前提下,使分布式电源并网产生最佳的经济以及生态效果,是一个亟需解决的问题。本文针对配电网分布式电源的优化配置问题,设计了一种改进的nsga2算法。一是将改进的K-means聚类算法引入到nsga2算法的新父代筛选的过程中,解决了原有的拥挤度机制容易造成的Pareto最优解的盲区问题。二是在nsga2算法的精英保存过程中,把处于劣势的非支配层直接剔除,从而保证了寻优迭代过程中不断向最优解靠近的趋势。由于K-means算法的初始聚类中心是随机生成的,具有较大的波动性,本文运用TD(Tree Distribution)算法,对K-means的初始聚类中心进行设定,通过对个体的最小生成树剪枝,得到一组较有代表性的初始聚类中心,解决K-means算法的波动性,将其引入到nsga2算法中,来消除Pareto最优解的盲区,得到一组具有代表性和多样性的Pareto解集,为管理者提供更好的方案选择。针对本文设计的改进的nsga2算法,对一个双目标函数的求解进行仿真验证,仿真结果表明,该算法对双目标函数的求解具有一定的优越性,有效地消除了 Pareto 最优解的盲区,接着又通过MATLAB软件运用NAGA2和本文设计的改进的nsga2对IEEE33节点系统进行分布式电源的配置,构造两个双目标函数,从经济成本、电能质量、环境友好度这三个方面来寻求分布式电源选址定容的最优解。仿真结果表明,与nsga2相比,采用改进的nsga2能够得到一组目标函数值更为优越的Pareto解,在一定程度上消除了 nsga2算法的寻优盲区,使得解集更具多样性。

关键词： nsga2算法 K-means聚类算法 TD算法分布式电源优化配置

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基于改进nsga2算法的微电网优化研究

基于改进NSGA2算法的微电网优化研究

作者：闫东太原科技大学

学位级别：硕士

随着社会的快速发展和环保意识的不断提高,发展和环保之间的矛盾关系日渐显现。化石能源的过度开采造成了自然环境的破坏,为了解决环境保护和人均资源消耗增加之间的矛盾关系,现已对风能、太阳能等可再生能源进行了开发利用。清洁能源... 详细信息

随着社会的快速发展和环保意识的不断提高,发展和环保之间的矛盾关系日渐显现。化石能源的过度开采造成了自然环境的破坏,为了解决环境保护和人均资源消耗增加之间的矛盾关系,现已对风能、太阳能等可再生能源进行了开发利用。清洁能源具有开发储量大、对环境无污染的优点,但是受气候环境影响较大,清洁能源出力具有随机性。因此,微电网被视为一种消纳清洁能源的平台应用而生。微电网作为一个小型发配电系统,不仅可以解决新能源的消纳问题,也可在系统发生故障时进行并网和孤网模式的灵活切换。目前,微电网还处在初期发展阶段,存在着协调控制难和综合费用高的问题,微电网的优化运行对提高清洁能源利用率,降低综合费用、合理配置分布式电源的出力起到了重要作用,所以,研究微电网优化运行具有重要意义。首先,根据第二代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2,nsga2）收敛精度差、计算复杂度高的局限性,针对性地提出了一种改进的Gnsga2算法（G Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2,Gnsga2）,该算法在初始化种群时加入混沌优化策略,使种群分布均匀;在遗传进化时加入随定向差动机制的选择个体方法,提高了全局搜索能力,从而增加了微电网模型求解后解的数量。将两种算法应用于ZDT和DTLZ系列函数测试比较,仿真结果验证了改进后算法的有效性。其次,介绍了目前微电网存在的三种典型结构和工作原理,主要对微电网系统中的各分布式电源:太阳能板、风力发电机、微燃机和储能装置的基本原理和数学模型进行了详细阐述,为建立微电网多目标优化运行模型奠定了理论基础。最后,以微电网综合成本最小为目标函数一,以大电网交换功率最小为并网模型的目标函数二,以24小时切负荷量最小为孤网模型的目标函数二,提出相关等式和不等式约束条件,建立了微电网多目标优化运行模型。根据并网和孤网模式下各自的运行特点,制定了相应的运行策略。将Gnsga2算法应用到优化模型中进行求解,得到了两个目标函数的帕累托（Pareto）解集图、单目标函数的迭代图以及24小时各分布式电源的最优出力图,并将结果与nsga2算法得到的结果进行对比。仿真结果表明,改进后的Gnsga2算法增加了解集中解的个数和范围,同时收敛速度也得到了相应的提高。

关键词：微电网 nsga2算法运行策略多目标优化

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锻造车间能耗建模及优化调度研究

农业装备与车辆工程 2024年第2期62卷 130-134页

作者：杨振华陈君宝别俊陈子春湖北汽车工业学院机械工程学院湖北十堰442002

针对锻造车间能耗优化调度问题,通过建立能耗数学模型和改进nsga2算法并对其进行实例验证且得到最优解集合。建立了一种基于机器状态-能耗分布关系的车间能耗模型,并以此模型为最小能耗目标,再加上最大完工时间和最大机器负荷最小化,共... 详细信息

针对锻造车间能耗优化调度问题,通过建立能耗数学模型和改进nsga2算法并对其进行实例验证且得到最优解集合。建立了一种基于机器状态-能耗分布关系的车间能耗模型,并以此模型为最小能耗目标,再加上最大完工时间和最大机器负荷最小化,共同组成车间调度问题的目标函数。改进了nsga2算法,种群初始化采用全局生成和快速生成两种方式,编码时选择了工序排列编码和机器选择编码的双层编码方式,交叉策略分别选择IPOX交叉和MPX交叉,变异时插入式变异和贪婪变异保证种群多样性并加强局部搜索能力,最后使用MATLAB对算法实例进行求解运算,得出有效非劣解集,以验证车间能耗模型和改进nsga2算法的有效性和可行性。

关键词：车间优化调度能耗建模 nsga2算法