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物联网中信息新鲜度和能耗的权衡揭示及优化

计算机工程与应用 2024年

作者：朱鹏王海秦蓁景璐璐王乐萍陆军工程大学通信工程学院南京林业大学网络安全和信息化办公室

无人机辅助物联网传感器节点（Sensor Nodes，SN）数据采集场景中，信息新鲜度和无人机能耗本质上是相互竞争的指标。为揭示两个指标之间的权衡，本文引入pareto边界的概念，将该问题公式化为多目标混合整数线性规划问题，并应用Bender... 详细信息

无人机辅助物联网传感器节点（Sensor Nodes，SN）数据采集场景中，信息新鲜度和无人机能耗本质上是相互竞争的指标。为揭示两个指标之间的权衡，本文引入pareto边界的概念，将该问题公式化为多目标混合整数线性规划问题，并应用Bender分解算法求解该问题。而后通过节点唤醒与睡眠机制与无人机轨迹的联合设计，共同优化两个指标，并最大限度地减少SN的最大能耗，将该联合设计公式化为混合整数非凸优化问题，通过应用逐次凸优化技术，提出了一种迭代算法来求解。仿真结果表明，所提出的方法能在两个竞争度量之间得出pareto最优解。与悬停方案相比，所提设计中无人机能耗和信息新鲜度得到优化，同时显著节省了SN的能耗。

关键词：无人机能耗信息新鲜度 pareto最优 SN能耗唤醒与睡眠机制

反铲液压挖掘机作业姿态检测及挖掘路径规划研究

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反铲液压挖掘机作业姿态检测及挖掘路径规划研究

作者：程晓泽太原科技大学

学位级别：硕士

挖掘机作为功能最典型、用途最广泛的工程机械之一,被广泛用于城市基础建设、矿山露天开采等工程,被誉为“工程机械之王”,在保证工程质量,提高劳动生产率方面发挥着巨大的作用。在目前大多数的施工作业中,液压挖掘机作业都需要人工进... 详细信息

挖掘机作为功能最典型、用途最广泛的工程机械之一,被广泛用于城市基础建设、矿山露天开采等工程,被誉为“工程机械之王”,在保证工程质量,提高劳动生产率方面发挥着巨大的作用。在目前大多数的施工作业中,液压挖掘机作业都需要人工进行操作,在一些救援抢险等高危作业场合,人身安全得不到保障,并且操作者的经验水平严重影响着施工的质量,因此提高传统液压挖掘机的智能化水平,推进无人挖掘机的发展就显得非常重要。在液压挖掘机的智能化发展过程中作业姿态检测系统和挖掘路径规划是两个非常重要的研究内容。首先,在经过大量的文献调研之后,分析比较了国内外智能挖掘机的发展状况,分析了姿态检测系统的研究成果以及挖掘路径规划与优化的现状,分析了国内外现有姿态感知传感器的优缺点,详细说明了姿态检测系统未来的发展趋势,针对挖掘机的工况特性,说明了本课题的研究意义。其次,详细推导了反铲液压挖掘机姿态检测系统中所涉及的数学模型及姿态变换理论,在众多传感器中选出了高性能动态倾角传感器,并将研究机械臂常用的D-H坐标系方法引入到挖掘机的研究上。然后,基于动态倾角传感器设计了姿态检测算法,为了更加直观地展示挖掘机的运转状态,用QT结合Open Inventor模块设计了挖掘机姿态展示的上位机系统,在4吨小型挖掘机上完成了作业姿态检测系统的标定与验证工作,结果显示姿态检测系统运行符合预期。最后,针对液压挖掘机的挖掘路径规划,以挖掘沟槽作业为例,先借助姿态检测系统采集出一条符合要求的挖掘路径,再将其中的关键点位逆解出各个关节的角度,利用7次B样条规划了挖掘轨迹。设计了MATLAB仿真实验,对传统NSGA-II算法中初始种群的生成进行改进,对规划出的挖掘轨迹进行时间、能耗、冲击多目标优化,进一步验证了在液压挖掘机的路径规划中,对NSGA-II算法改进的有效性。最后在众多解中,选出一个综合最优的挖掘路径解,解算出挖掘曲线,用来更好地指导挖掘机的挖掘工作。

关键词：液压挖掘机动态倾角传感器挖掘路径规划 NSGA-Ⅱ 多目标优化 pareto最优

多目标核搜索优化算法在联合经济排放调度中的应用

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多目标核搜索优化算法在联合经济排放调度中的应用

作者：唐玉玉吉林化工学院

学位级别：硕士

在工程领域和实际应用中,多目标优化问题普遍存在。这类问题的复杂性主要体现在需要平衡多个目标之间的矛盾,即优化某一类目标可能会导致其余目标性能下降。因此,无法使所有目标同时达到最优解。多目标优化求解得到的是使多个目标优势... 详细信息

在工程领域和实际应用中,多目标优化问题普遍存在。这类问题的复杂性主要体现在需要平衡多个目标之间的矛盾,即优化某一类目标可能会导致其余目标性能下降。因此,无法使所有目标同时达到最优解。多目标优化求解得到的是使多个目标优势均衡的pareto最优解集。而多模态多目标优化问题是在多目标优化问题定义的基础上,存在多个pareto最优解集对应的pareto前沿。搜索能力较强和灵活多样性维持策略的群智能算法被广泛应用到处理非线性、非凸的多目标优化问题。但在多目标优化问题求解过程中,群智能算存在无法控制迭代的进程从而导致容易陷入局部最优的缺陷。因此,群智能算法的多目标优化算法的研究对于科学研究和实际应用都有着重要的意义。本文主要针对多目标算法优化问题进行研究,最终将提出的多目标优化算法进行可行性验证并应用到电力系统联合经济排放调度问题上。首先,对核搜索优化算法(Kernel Search Optimization,KSO)现存的一些优缺点进行分析。针对KSO局部搜索能力较弱的缺点,结合混沌映射策略与灰狼游走机制提出了融合灰狼算法的改进核搜索优化算法(Grey Wolf OptimizationKernel Search Optimization,WGO-KSO)。为后续改进的单目标核搜索优化算法如何转化成多目标核搜索优化算法提供了算法基础。然而,改进的KSO算法无法求解并优化多目标的联合经济排放调(Combined Economic Emission Dispatch,CEED)问题,因此针对所提出的算法无法求解多目标优化问题这一缺点,引入快速非支配排序机制与拥挤度算子策略融合到WGO-KSO算法中,提出了基于pareto支配的多目标核搜索优化算法(Multi-objective Kernel Search Optimization Algorithm,MOKSO)。通过引入ZDT系列和UF系列多组多目标测试函数对所提出的MOKSO算法进行仿真实验,综合比较多个多目标优化算法所求得的pareto前沿性能指标值,验证所提出的多目标核搜索优化算法在改进方面的合理性与优越性,并为后续求解CEED问题提供了算法基础。最后,将所提出的多目标核搜索优化算法应用到IEEE-30 6机组、10机组和40机组的CEED问题的3个案例中,验证算法在实际应用中的可行性。

关键词：多目标优化 pareto最优改进核搜索优化算法 CEED问题

基于pareto解集的工业园区微网优化配置研究

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综合智慧能源 2024年第1期46卷 49-55页

作者：方刚王静张波波王俊哲陕西煤业新型能源科技股份有限公司西安710100

工业园区各类能源耦合性较差,不同能源系统独立运行,能源利用率较低,需从多类能源互联集成和互补融合入手,提高能源的综合利用效率和可再生能源的利用率。提出了一种工业园区综合能源微网方案,以总成本、污染治理费、电网可靠性、风光... 详细信息

工业园区各类能源耦合性较差,不同能源系统独立运行,能源利用率较低,需从多类能源互联集成和互补融合入手,提高能源的综合利用效率和可再生能源的利用率。提出了一种工业园区综合能源微网方案,以总成本、污染治理费、电网可靠性、风光互补性为目标函数和约束条件,建立了多能微电网优化模型。设计了一种基于pareto最优解集的多目标差分算法并采用熵权法确定每个评价指标的权重,将多目标运算转化为单目标运算。仿真结果表明,该算法在微电网端可有效降低传统能源的消耗,加强清洁能源的有效利用,减少碳排放量并降低系统运行成本。

关键词：工业园区综合能源能源微网多能互补优化配置 pareto最优多目标差分熵权法碳排放可再生能源

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偏振云检测中基于多目标优化的角度选择研究

红外与毫米波学报 2020年第3期39卷 339-347页

作者：方薇乔延利张冬英杜丽丽易维宁中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026

多角度信息在扩展云检测功能、提高检测精度等优势的同时,带来多角度遍历计算的复杂度和数据规模增大的问题。云检测角度信息来自地表的二向性反射分布函数和大气分子散射效应,尽管在局部区域内存在用分析解确定某些观察角的可能性,但... 详细信息

多角度信息在扩展云检测功能、提高检测精度等优势的同时,带来多角度遍历计算的复杂度和数据规模增大的问题。云检测角度信息来自地表的二向性反射分布函数和大气分子散射效应,尽管在局部区域内存在用分析解确定某些观察角的可能性,但由于卫星运动观察几何变化、云几何因子的影响、地物调查的巨大工作量等实际应用的复杂性,POLDER等官方产品仍采用所有角度遍历计算。由于邻近角度间信息的冗余,文章用平均联合信息熵和K-L信息散度作为角度子集选择的特征,提出了pareto多目标前沿最优解和理想解算法,在POLDER和"高分五号"卫星搭载的多角度偏振探测仪(directional polarimetric camera,DPC)的数据集上进行云检测实验。2角度组合结果与POLDER产品相比,总体精度89.36%,Kappa系数0.7845,DPC检测分类相似度86%,时间复杂度减少约1/7。实验表明所提方法在保持检测效果的同时具有降低计算开销的优点,可为云检测提供一种快速有效、满意精度和自动化运行的新途径。

关键词：云检测多角度偏振遥感遥感角度选择 pareto最优

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复杂产品概念设计多学科过程建模方法研究

浙江大学学报（工学版） 2009年第3期43卷 517-522页

作者：刘海强祁国宁张太华纪杨建浙江大学现代制造工程研究所浙江杭州310027

为了使复杂产品概念设计的过程模型支持多学科优化,实现概念设计过程中的求解功能,确定产品设计的综合最优方案,提出了基于扩展Petri网与NSGA-Ⅱ算法相结合的多学科过程建模方法.针对复杂产品设计过程的特点,分析了概念设计在多学科优... 详细信息

为了使复杂产品概念设计的过程模型支持多学科优化,实现概念设计过程中的求解功能,确定产品设计的综合最优方案,提出了基于扩展Petri网与NSGA-Ⅱ算法相结合的多学科过程建模方法.针对复杂产品设计过程的特点,分析了概念设计在多学科优化过程中的重要作用,研究了扩展Petri网模型建立和NSGA-Ⅱ算法的执行过程,给出了以扩展Petri模型的变迁序列作为NSGA-Ⅱ算法染色体,结合属于Petri网模型元素的选择算子、交叉算子进行NSGA-Ⅱ优化运算的方法.将上述方法应用于某工业汽轮机的设计,并通过实例验证了该方法对于不同的设计要求,可以给出不同情况下的pareto最优解集,是进行复杂产品概念设计过程建模的一种切实有效方法.

关键词：过程建模概念设计多学科 pareto最优

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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

基于数据优先级和交通流密度的异构车联网数据链路层链路调度算法

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计算机学报 2020年第3期43卷 526-536页

作者：丁男高壮林许力谭国真大连理工大学计算机科学与技术学院&辽宁省物联网与协同感知工程技术研究中心辽宁大连116023 软件架构国家重点实验室(东软集团股份有限公司) 沈阳110179

针对车联网中消息多样性与多模态的混合传输需求,多网络介质融合已成为构建车联网网络的必然趋势.如何根据通信需求优化网络资源已成为车联网中亟待解决的问题.基于传统网络协议,本文针对数据链路层协议中调度算法,提出了异构车联网逻... 详细信息

针对车联网中消息多样性与多模态的混合传输需求,多网络介质融合已成为构建车联网网络的必然趋势.如何根据通信需求优化网络资源已成为车联网中亟待解决的问题.基于传统网络协议,本文针对数据链路层协议中调度算法,提出了异构车联网逻辑链路控制层(Logical Link Control,LLC)链路调度算法(HetVNETs Link Scheduling Algorithm in LLC,HLSA).该算法将车联网中交通流密度、数据报文优先级和链路通信状态作为参数,对车联网中不同链路进行调度.首先,根据车联网协议标准,本文定义了四种数据优先级.同时,定义了RTT因子和拥塞因子对数据链路层协议中各个路径状态进行表征.并且,设计了链路相似度(Data Priority-based Link Similarity,DPLS)为分发数据报文提供调度依据.该相似度利用路径中待交互数据报文的优先级与已缓存的数据报文优先级的相似度进行统计.其次,利用pareto最优计算出IEEE 802.11p链路中非安全短消息数据报文的最大分发频率上界.基于DPLS和该最大分发频率上界,最终设计并实现了面向数据报文优先级的链路调度算法,并根据理论分析,给出算法的时间复杂度为O(n).最后,根据稀疏、中等、密集和极度密集四种交通拥塞场景进行大量实验验证,证明了HLSA算法相对于现有算法,在面向安全与非安全数据报文混合传输场景中数据链路层链路调度算法的有效性.

关键词：车联网异构网络融合数据优先级 pareto最优交通流密度

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注塑成型工艺多目标稳健设计及优化算法

同济大学学报（自然科学版） 2011年第2期39卷 287-291,298页

作者：黄风立林建平钟美鹏许锦泓同济大学机械工程学院上海201804 嘉兴学院机电工程学院浙江嘉兴314001

在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的... 详细信息

在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的注塑成型工艺参数设置分别建立了翘曲量均值及标准差的双目标稳健设计模型和最大翘曲量及最大体积收缩率的多目标稳健设计模型,再利用混合交叉变异的多目标蚁群算法进行求解,求解结果与non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ(NSGAⅡ)算法比较,得出部分算法性能指标优于NSGAⅡ算法.利用多目标稳健优化得到的工艺参数进行实际注塑成型,得到的塑件制品成型质量好并且波动较小.

关键词：注塑成型多目标稳健设计蚁群算法 pareto最优