检索结果-内蒙古大学图书馆

第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：侯莹韩红桂乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,文中提出了一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法。AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现了进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化算法... 详细信息

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,文中提出了一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法。AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现了进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化算法的局部搜索能力和全

关键词：多目标差分进化算法最优解交叉率动态调整

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多目标差分进化算法的电力系统无功优化

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控制工程 2013年第5期20卷 953-956页

作者：马立新孙进彭华坤上海理工大学电气工程系上海200093

在传统电力系统无功优化(Reactive Power Optimization,RPO)模型中引入电压水平指标,建立了以网损最小,电压水平最好为目标的多目标差分进化算法(Differential Evolution Algorithm)的模型。针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收... 详细信息

在传统电力系统无功优化(Reactive Power Optimization,RPO)模型中引入电压水平指标,建立了以网损最小,电压水平最好为目标的多目标差分进化算法(Differential Evolution Algorithm)的模型。针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种具有自适应参数策略的改进差分进化算法并首次用于多目标电力系统无功优化问题。通过在算法进化过程中调整变异因子F和交叉因子CR,在初期增加种群的多样性、扩大全局搜索区域;从而可以避免算法陷入局部最优解;同时在后期也加快了收敛速度。将该算法用于电力系统无功优化并仿真计算了IEEE-14节点标准测试系统,结果验证模型和算法的有效性。

关键词：电力系统无功优化多目标差分进化算法自适应参数

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计及状态量平均超限比的综合能源系统动态能量流双层优化

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电力自动化设备 2025年第1期45卷 76-83页

作者：程前张雪霞西南交通大学电气工程学院四川成都611756

综合能源系统(IES)的最优动态能量流能够最大限度地减少系统运行成本。针对IES能量流优化过程中状态量的越限现象,引入状态量平均超限比,统一刻画状态变量的超限程度,并建立计及状态量平均超限比的电-气-热IES多目标动态时序能量流模型... 详细信息

综合能源系统(IES)的最优动态能量流能够最大限度地减少系统运行成本。针对IES能量流优化过程中状态量的越限现象,引入状态量平均超限比,统一刻画状态变量的超限程度,并建立计及状态量平均超限比的电-气-热IES多目标动态时序能量流模型,以解决状态量超限惩罚代价系数选取不当所导致的优化结果偏离可行最优解的问题。为了防止蜜獾算法(HBA)对能量流的优化陷入局部极小值,建立一种基于多目标差分进化(MODE)算法的双层动态能量流优化模型,上层稳态能量流模型以IES运行成本和状态量平均超限比为优化目标,采用MODE算法求解全局空间内的Pareto非支配解集;下层动态能量流模型以IES运行成本和状态量平均超限惩罚成本的加权和为优化目标,基于Pareto解集生成HBA的初始种群决策量,通过HBA加快求解IES全局最优动态能量流的速度。通过算例仿真验证了所提模型和优化方法的有效性。

关键词：综合能源系统状态量平均超限比动态能量流双层优化模型蜜獾算法多目标差分进化算法

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多传感器协同区域搜索与目标跟踪的调度方法

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北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 850-860页

作者：张昀普付强单甘霖黄燕陆军工程大学石家庄校区石家庄050003 中国人民解放军32316部队乌鲁木齐830001

为解决区域搜索和目标跟踪2种任务协同时对传感器资源的竞争问题,提出了一种多传感器调度方法。针对双任务协同背景,将传感器调度转换为多目标优化问题,以搜索性能和跟踪性能为优化目标建立了目标函数;建立了区域搜索模型,考虑目标的新... 详细信息

为解决区域搜索和目标跟踪2种任务协同时对传感器资源的竞争问题,提出了一种多传感器调度方法。针对双任务协同背景,将传感器调度转换为多目标优化问题,以搜索性能和跟踪性能为优化目标建立了目标函数;建立了区域搜索模型,考虑目标的新生、消亡和转移,将未被发现目标的更新过程建立为非齐次泊松过程,提出以漏警损失量化区域搜索性能;建立了目标跟踪模型,引入后验克拉美罗下界(PCRLB)量化未来时刻的跟踪性能;针对最优调度方案求解,在传统多目标差分进化算法的基础上,引入混沌映射理论和双种群协同方法,提出了混沌映射-多目标协同差分进化算法(CM-MOCDEA)以提高寻优能力。仿真实验验证了所提优化算法能够兼顾收敛性和多样性,具有较强的全局搜索能力;所提方法能够有效分配传感器资源完成区域搜索和目标跟踪任务,从而获得较高的作战收益。

关键词：传感器调度区域搜索目标跟踪多目标优化多目标差分进化算法

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高分子注塑成型产品质量关键工艺参数的多目标优化设计

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高校化学工程学报 2023年第3期37卷 483-491页

作者：孙政李俊王卓成薄翠梅张云姚科高福荣南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816 华中科技大学材料科学与工程学院湖北武汉430074 香港科技大学霍英东研究院广东广州511458

针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题,提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程,根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计,并采用M... 详细信息

针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题,提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程,根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计,并采用Moldflow软件进行模流分析计算,通过信噪比分析和方差分析选取影响产品质量的主要参数;基于GEK模型理论建立质量指标预测模型,采用多目标差分进化(MODE)算法以质量缺陷和周期时间最小化为目标搜寻全局最优解;将最优设计参数带回Moldflow软件进行模拟验证。结果表明翘曲量、体积收缩率和周期时间分别降低0.88%、4.68%和14.81%,大幅度提升了产品质量和生产效率。

关键词：高分子注塑成型正交实验设计梯度增强型Kriging模型多目标差分进化算法质量缺陷分析

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多接入边缘计算下视频缓存、转码和传输联合优化研究

多接入边缘计算下视频缓存、转码和传输联合优化研究

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作者：尤骏桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着视频业务的快速发展,互联网流量中视频流量所占比重日益增大。而传统的视频分发模式,依赖于核心网络进行数据传输和存储,已无法满足当前视频业务规模和用户需求。这导致了带宽压力大、服务质量不稳定等诸多问题,严重影响了用户体验... 详细信息

随着视频业务的快速发展,互联网流量中视频流量所占比重日益增大。而传统的视频分发模式,依赖于核心网络进行数据传输和存储,已无法满足当前视频业务规模和用户需求。这导致了带宽压力大、服务质量不稳定等诸多问题,严重影响了用户体验和视频业务的发展。为此,多接入边缘计算(Muti-access Edge Computing,MEC)技术应运而生,通过将计算和存储能力下沉到网络边缘,将视频内容放置到用户附近,实现就近缓存和转码,降低服务延迟,提升用户体验。在MEC场景下,视频内容提供商会向视频服务提供商租用相关资源,用户可通过协作方式从其他服务器获取视频。本地MEC服务器可根据缓存情况选择响应方式,不同方式产生不同的缓存成本和转码成本,从云服务器请求视频还会产生云传输成本,而且响应请求视频的过程中还存在响应延迟,影响用户的体验质量(Quality of Experience,Qo E)。所以对于视频内容提供商来讲,如何降低资源租用成本,并保证用户的Qo E是一个关键问题。为此,本文针对视频内容提供商如何充分利用MEC服务器的资源,以优化视频的缓存、转码和传输过程,降低资源租用成本的同时提升用户Qo E,主要展开了以下研究: (1)基于多目标差分进化算法的MEC缓存、转码、传输策略。首先以最小化总资源租用成本和总响应延迟为目标,建立联合优化模型,然后基于改进的多目标差分进化算法缓存视频,再根据视频缓存情况,为用户请求选择最优视频响应方式。同时为了提高多目标差分进化算法的收敛速度,提出了一种改进变异策略的多目标差分进化算法。该算法可以根据适应度标准差和最佳适应度,分别动态控制变异策略的缩放因子和差分向量的个数。最后实验结果表明,与LRU、LFU、Cache Org策略相比,该策略可以提高缓存命中率,保证较高的用户Qo E,并降低视频内容提供商的资源租用成本。同时和普通差分进化算法相比,收敛速度也有所提升。 (2)基于深度学习改进差分进化算法的MEC缓存、转码、传输策略。首先该策略建立在MEC场景存在大量历史数据的前提下,其目的是引入深度学习,提出一种基于深度学习的差分进化自适应参数算法,通过深度学习,控制多目标差分进化算法的缩放因子和交叉率,实现参数自适应,提高多目标差分进化算法的收敛速度。其次本策略以最小化总资源租用成本和总响应延迟为目标,建立联合优化模型,基于视频的流行度,使用基于深度学习的差分进化自适应参数算法进行视频缓存,最后结合视频的缓存情况,选择响应延迟更小且资源租用成本更低的视频响应方式响应用户请求。实验结果表明,该策略可以提升多目标差分进化算法的收敛速度。而在资源租用成本和响应延迟指标上,该策略表现更好。

关键词：多接入边缘计算视频缓存视频转码多目标差分进化算法深度学习

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多技能需求的非标自动化项目装调人员调度研究

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机电工程技术 2024年第12期53卷 85-88页

作者：杨小佳钟宏扬揭阳职业技术学院机电工程系广东揭阳522000 佛山职业技术学院电子信息学院广东佛山528137

非标自动化产线是指针对特定客户需求而设计的、不具备大规模复制性的生产系统,具有高度定制化、技术复杂度高与不确定性强的特点,因而面临着独特的人力资源配置挑战。针对非标自动化项目装配与调试过程中所面临的人力资源调度问题,综... 详细信息

非标自动化产线是指针对特定客户需求而设计的、不具备大规模复制性的生产系统,具有高度定制化、技术复杂度高与不确定性强的特点,因而面临着独特的人力资源配置挑战。针对非标自动化项目装配与调试过程中所面临的人力资源调度问题,综合考虑装调人员的技能差异、多项目地之间差旅时间与物料供应准时情况,以最小化多项目的总体拖期量与项目完工时间偏差量两者为优化目标,构建出该问题的数学模型。提出一种改进的多目标差分进化算法,在算法中应用一种三层结构的染色体编码方式,采用启发式规则生成精英初始解,再进行差分进化搜索寻优。最后,采用企业实际项目案例开展测试并与多目标遗传算法进行对比测试,结果表明所改进的差分进化算法更加高效。

关键词：非标自动化多技能项目调度人力资源调度多目标差分进化算法

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计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法

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可再生能源 2020年第7期38卷 986-994页

作者：李俊贤朱子琪黄存强程文俊国网青海省电力公司经济技术研究院青海西宁810000 中国电建集团青海省电力设计院有限公司青海西宁810008

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中“源-网-荷”多利益主体协调运行难度问题,提出了计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法... 详细信息

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中“源-网-荷”多利益主体协调运行难度问题,提出了计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征;在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立“源-荷”不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型;然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解;最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

关键词： “源-荷”不确定性增量配电网多目标优化 Pareto熵多目标差分进化算法

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基于数值模拟的注塑机能耗与制品质量多目标优化研究

基于数值模拟的注塑机能耗与制品质量多目标优化研究

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作者：余炳圳广东工业大学

学位级别：硕士

我国制造业发展迅速,目前已成为世界第一制造大国。但是,一方面,基于我国长期快速发展的工业化进程,我国制造业能源消耗量非常大;另一方面,以高投入、高消耗、高污染、低质量、低效益为特征的传统工业增长模式带来了能源浪费、环境恶化... 详细信息

我国制造业发展迅速,目前已成为世界第一制造大国。但是,一方面,基于我国长期快速发展的工业化进程,我国制造业能源消耗量非常大;另一方面,以高投入、高消耗、高污染、低质量、低效益为特征的传统工业增长模式带来了能源浪费、环境恶化等一系列问题。塑料产业迅猛发展,需求量增加、产品种类、质量要求提高、能源面临制约问题。注塑机作为塑料生产使用最普遍的加工设备,其整体能源的消耗量非常大。所以,为了有力推进我国塑料制造业的绿色发展,以“高产、高质、低耗”的标准为目的,在塑料原料、注塑机型号和模具都确定的情况下,怎样从能耗和注塑质量两个层面达成注塑机的节能软技术优化对于我国塑料行业而言极具意义。针对注塑机热塑性注塑成型总量能耗高、制品质量不稳定的问题,本文以BS80-Ⅲ型注塑机为研究对象,基于数值模拟技术和多目标优化算法对注塑过程能耗和制品质量进行工艺参数优化分析。首先根据注塑机的结构特点和工作原理,然后从生产角度出发,分析温度、压力、成型周期三大工艺特性对生产过程的能耗及质量的影响,准确、精炼提取有效工艺参数,在深入理解其工作原理的基础上,为了对注塑机能耗和制品质量进行评估,建立了注塑过程变值阶段能耗模型、体积收缩率和重量偏差率指标。其次,基于数值模拟技术构建热塑性注塑成型模型。为了保证数值模拟的可靠性,利用企业提供的实际生产过程填充压力数据验证热塑性注塑成型数值模拟模型的可靠性,引入动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)对数值模拟结果进行相似性分析。然后结合注塑机节能降耗和制品质量评价指标以及数值模拟模型求解各组仿真实验的综合评价值,利用正交实验显著性分析确定待优化参数,利用单因素分析探究三个待优化参数对注塑机能耗和质量的影响规律。最终,基于随机森林模型构建待优化参数与能耗、质量之间的预测模型,基于邻域搜索的自适应差分进化算法(Self-adaptive Differential Evolution with Neighborhood Search,Sa NSDE)对多目标预测模型迭代搜索寻优,获得最佳的参数组合。本文的主要内容如下:(1)针对以往的研究中能耗模型涵盖了设备参数和软参数,对于软技术节能来说亟需一个与工艺参数相关的能耗模型这一问题,本文基于变值和非变值概念提出了变值阶段能耗建模方法。根据注塑机工作周期合模、塑化、填充、保压、冷却、开模、顶针进退,每个步骤都要消耗一定能耗,先计算出单周期系统能耗,再根据工艺参数变化对能耗数值存不存在影响分离出变值阶段能耗,该阶段能耗占系统能耗比重大,从而构建了合理的注塑机能耗评估模型。(2)针对质量评价指标体积收缩率难测量、流动前沿温度、壁上剪切压力、体积流量率等获取难度大的问题,本文基于数值模拟技术构建了热塑性注塑成型仿真模型并进行了模流分析,并利用动态时间规整算法对注塑过程特性进行相似性分析,从而获得填充件全局流动状态的可靠信息,为注塑质量效果提供可视化的帮助,同时为节能降耗提供分析中的详细过程数据。(3)针对热塑性成型设置的工艺参数多、输入维度大这一问题,本文通过设立六因素四水平正交实验,利用热塑性注塑成型仿真模型的可视化数据,结合实验结果对注塑机工艺参数进行显著性分析,确定出了填充时间、熔体温度和保压压力为本文的待优化工艺参数。最后,结合变值阶段能耗、体积收缩率和重量偏差率三个评价指标,探讨分析了关键工艺参数对能耗和制品质量单因素影响规律。(4)针对传统优化实验受限于求解耗时较长、计算复杂度大,本文提出了一种基于邻域搜索的自适应差分进化算法(Sa NSDE)的注塑机能耗和制品质量多目标优化方案。首先,结合正交实验方案和数值模拟提取多组工况下的过程数据并根据能耗和质量评估指标计算结果。接着以待优化工艺参数为输入,能耗和质量评估指标为输出,基于随机森林算法构建了变值阶段能耗、体积收缩率和重量偏差率的预测回归模型。最终,对待优化参数进行范围约束,以上述三个预测回归模型为优化函数,基于Sa NSDE算法对优化模型迭代搜索寻优,获得最优Pareto解集,并将优化结果同最初方案进行比较,证明了优化方法的有效性。

关键词：热塑性注塑成型 DTW相似性分析数值模拟随机森林回归多目标差分进化算法

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动态订单下装配式建筑预制构件生产调度研究

动态订单下装配式建筑预制构件生产调度研究

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作者：赵洁沈阳建筑大学

学位级别：硕士

为推动建筑工业化进程,我国积极发展装配式建筑,预制构件作为装配式建筑的核心环节,其进度安排合理性对整个装配式建筑施工进度产生重要影响。目前装配式建筑预制构件生产管理专业化程度低,生产管理者过度依赖以往调度经验,导致生产过... 详细信息

为推动建筑工业化进程,我国积极发展装配式建筑,预制构件作为装配式建筑的核心环节,其进度安排合理性对整个装配式建筑施工进度产生重要影响。目前装配式建筑预制构件生产管理专业化程度低,生产管理者过度依赖以往调度经验,导致生产过程中出现了调度混乱、预制构件交付提前或延后,生产效率低下、成本高等问题,一定程度上阻碍了建筑工业化进程。因此,通过对预制构件进行科学合理的生产安排,科学合理的安排预制构件生产,对提高预制构件生产效率,保证预制构件准时交付,具有重要意义。首先,针对预制构件生产过程进行分析,确定预制构件生产工序,结合各生产工序的特点,把工序分为抢占式工序和非抢占式工序。此外,考虑预制构件生产过程中模具、缓冲区资源约束情况,参考经典流水车间调度理论构建以最小化完工时间和惩罚成本为优化目标的装配式建筑预制构件生产初始调度模型。其次,通过对预制构件生产过程中容易受到的不确定扰动进行梳理,总结出因设计变更产生的预制构件紧急订单是导致原调度计划失败的主要原因。针对设计变更导致的预制构件紧急订单增加问题,建立设计变更下预制构件生产重调度模型,运用局部重调度策略,降低紧急订单对原调度计划的扰动。再然后,针对所构建的装配式建筑预制构件生产调度模型,运用多目标差分进化算法进行算法设计。最后,对某装配式建筑科技有限公司的预制构件生产过程进行案例分析,运用多目标差分算法对预制构件生产进行优化计算,得到多组pareto解。并引入距离指标和运行速度两个评价指标对多目标差分进化算法进行了评价,实验表明多目标差分进化算法优于NEH(Nawaz、Enscore、Ham)启发式算法。

关键词：预制构件资源受限重调度多目标差分进化算法

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