检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2020年第11期32卷 2073-2083页

作者：王艳丁宇江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心

针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOP... 详细信息

针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。

关键词：柔性作业车间动态调度多目标差分进化算法 TOPSIS-G1-熵权法综合决策

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泊松分布下无线传感器网络多目标覆盖控制

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计算机应用 2013年第7期33卷 1820-1824,1832页

作者：徐奕昕白焰赵天阳王仁书华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206

针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和... 详细信息

针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和动态种群维护策略,提出了改进的多目标差分进化(I-DEMO)算法对模型进行求解。仿真结果表明,该控制策略能够在达到81.2%的3重覆盖率的同时有效降低能耗并保障可靠性,I-DEMO可以支配传统算法76%的Pareto前沿。该算法同样适用于求解其他多目标问题。

关键词：无线传感器网络泊松分布 k重覆盖率能耗可靠性多目标差分进化算法

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超差特征量指标集约束下PID调节器的满意优化

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信息与控制 2010年第5期39卷 581-587,595页

作者：陈益薄煜明邹卫军陈清华魏文海南京理工大学自动化学院江苏南京210094 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

针对一类具有目的域的控制系统,提出将一组由滞留时间、超差时间以及随机穿越周期时间等构成的超差特征量指标纳入满意PID调节器的目标函数集中进行研究.将PID调节器的参数设计转化为局部状态反馈问题,推导出带状目的域下超差特征量指... 详细信息

针对一类具有目的域的控制系统,提出将一组由滞留时间、超差时间以及随机穿越周期时间等构成的超差特征量指标纳入满意PID调节器的目标函数集中进行研究.将PID调节器的参数设计转化为局部状态反馈问题,推导出带状目的域下超差特征量指标的解析表达式,并分析了其与稳定裕度、动态误差系数以及稳态输出方差指标之间的相容性;当上述指标相容时,给出了一种利用双群体机制下的差分进化算法和内点法相结合对PID调节器参数进行优化求解的策略;数值算例表明了所提方法的有效性.

关键词：满意控制待机控制 PID控制超差特征量多目标差分进化算法线性矩阵不等式

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解决复杂Pareto解集问题的进化算法

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计算机工程 2011年第7期37卷 199-200,203页

作者：曾映兰郑金华伍军罗彪湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

针对各种进化算法在解决PS问题上表现出来的脆弱性,提出一种解决复杂PS问题的自适应多目标差分进化算法SA-MODE。根据随机选择的父个体X与当前种群中的个体Y的支配关系,通过改变缩放因子的大小来控制新个体和父个体的距离。当X支配Y则... 详细信息

针对各种进化算法在解决PS问题上表现出来的脆弱性,提出一种解决复杂PS问题的自适应多目标差分进化算法SA-MODE。根据随机选择的父个体X与当前种群中的个体Y的支配关系,通过改变缩放因子的大小来控制新个体和父个体的距离。当X支配Y则新个体接近X,反之远离X,当X与Y互相不支配则产生2个新个体,一个接近X一个远离X。实验结果表明,在处理复杂PS问题时,SA-MODE与GDE3和NSGA-II相比有更理想的效果。

关键词：多目标优化问题多目标差分进化算法复杂Pareto解集问题变量变换变异算子

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基于结构优化的磁浮导向磁阻电机非线性建模补偿与控制研究

基于结构优化的磁浮导向磁阻电机非线性建模补偿与控制研究

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作者：徐云浪华中科技大学

学位级别：博士

下一代极紫外(Extreme ultraviolet,EUV)光刻机将采用磁浮导向技术,以实现掩模在真空中的长行程传输。磁阻电机悬浮导向被认为是磁浮导向技术中最优候选技术之一,然而,磁阻电机中电流-间隙-力之间的非线性、间隙测量不匹配扰动、水平牵... 详细信息

下一代极紫外(Extreme ultraviolet,EUV)光刻机将采用磁浮导向技术,以实现掩模在真空中的长行程传输。磁阻电机悬浮导向被认为是磁浮导向技术中最优候选技术之一,然而,磁阻电机中电流-间隙-力之间的非线性、间隙测量不匹配扰动、水平牵引力的非正交扰动等,限制了其应用。本文针对上述核心问题,从磁阻电机结构优化、非线性建模与补偿、鲁棒非线性控制算法三方面开展研究,具体研究内容和结论如下:1)建立了磁阻电机的多目标优化目标函数,并将磁饱和影响通过添加优化约束进行消除。分析了力的单向性、间隙依赖性、磁饱和特性、漏磁和边缘磁通等非线性对磁阻电机推力的影响,结合推力目标函数、质量目标函数和功耗目标函数,并将磁饱和作为约束,构建了磁阻电机关于质量、功耗、推力的多目标优化目标函数。2)提出了可用于电机非线性模型辨识的全局优化算法和可用于电机结构参数优化的多目标优化算法。设计了同时兼具全局优化搜索勘探(Exploration)能力和开发(Exploitation)能力的动态相互学习(Dynamic mutal learning,DML)策略,并与差分进化(Differential evolution,DE)算法相结合,获得了具有强全局优化能力的动态相互学习差分进化(DMLDE)算法,解决了磁阻电机非线性模型参数辨识难题。将DMLDE算法与基于帕累托(Pareto)前沿的多目标优化思想相结合,提出了多目标-动态相互学习差分进化(Multi-objective DMLDE,MO-DMLDE)算法,解决了磁阻电机多目标优化设计难题。数值实验验证了算法在全局优化和多目标优化上的强大搜索能力,磁滞模型辨识结果和电机参数多目标优化结果验证了算法的实际有效性。3)提出了具有漏磁和边缘磁通补偿的动态分离模型(Dynamic Separation Model,DSM)以及具有涡流和磁滞补偿的双阶段(Two-stage,TS)模型。DSM模型分电流-磁通密度(I-B)和磁通密度-力(B-F)两个阶段将漏磁和边缘磁通的动态波动与静态分离,建立了电机的电流-力(I-F)关系,以在控制过程中结合在线自适应补偿方法实现漏磁和边缘磁通的补偿。TS模型采用高阶趋势分离技术建立了一个率相关磁滞模型,它将涡流为磁滞的动态波动,实现了对涡流和磁滞的同时建模与补偿。仿真和实验结果验证了DSM模型和TS模型的有效性。4)提出了磁阻电机在悬浮上升、下降过程和悬浮导向过程的鲁棒非线性控制方法。该方法基于DSM模型建立了反馈线性化滑模控制架构,并采用自适应神经网络对B-F阶段的漏磁和边缘磁通造成的模型不确定性以及残余线性化误差进行补偿。为补偿磁阻电机悬浮导向过程中悬浮间隙测量不匹配扰动和水平牵引力非正交扰动的影响,采用两个新的神经网络进一步对鲁棒非线性控制方法进行了改进。通过构建李雅普诺夫函数,证明了所提鲁棒非线性控制方法在磁浮控制中的稳定性。5)设计了三组具有阶梯轨迹的磁阻电机悬浮上升、下降实验,验证了鲁棒非线性控制方法在此过程中的高性能控制效果。设计了两组具有不同水平导向运动轨迹的磁阻电机悬浮导向实验,验证了所提鲁棒非线性控制方法在悬浮导向过程中的高控制性能。

关键词：磁阻电机磁滞建模多目标差分进化算法磁浮导向磁浮运动控制

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基于偏好信息的热连轧多目标负荷分配优化模型

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机床与液压 2012年第8期40卷 123-126页

作者：柳希泉王少福山东莱芜钢铁集团公司自动化部山东莱芜271104

热连轧负荷分配本质上是一个多目标优化问题,并且不同目标函数的重要性不一样。针对这个问题,引入偏好信息对多目标差分进化算法进行改进,仿真结果表明,该算法能够按照给定的偏好信息寻找到相应的Pareto解。并设计了基于该改进算法的热... 详细信息

热连轧负荷分配本质上是一个多目标优化问题,并且不同目标函数的重要性不一样。针对这个问题,引入偏好信息对多目标差分进化算法进行改进,仿真结果表明,该算法能够按照给定的偏好信息寻找到相应的Pareto解。并设计了基于该改进算法的热连轧多目标负荷分配优化模型,通过仿真验证了其合理性。

关键词：多目标差分进化算法偏好信息热连轧机负荷分配

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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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滚齿加工质量影响因素分析与质量预测方法研究

滚齿加工质量影响因素分析与质量预测方法研究

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作者：郭友重庆大学

学位级别：硕士

齿轮是装备制造业中最核心的关键基础部件之一,也是制造设备中应用最广泛的零部件之一,其加工精度与效率代表着一个国家的基础制造水平,但是齿轮加工过程中的微小变形及工艺稳定性控制相对复杂,这其中既有设计因素、随机因素的影响,又... 详细信息

齿轮是装备制造业中最核心的关键基础部件之一,也是制造设备中应用最广泛的零部件之一,其加工精度与效率代表着一个国家的基础制造水平,但是齿轮加工过程中的微小变形及工艺稳定性控制相对复杂,这其中既有设计因素、随机因素的影响,又有制造因素的影响。滚齿加工作为最常见的齿轮加工方式,开展滚齿工艺参数对质检指标的影响机理分析与滚齿齿轮质量预测研究,对提高齿轮加工质量、加工效率和质检效率具有重要意义。本文以滚齿为研究对象,结合模糊粗糙集、多目标差分进化算法和高斯混合回归等理论,对滚齿工艺参数与质检参数的关联机理进行分析并对特征工艺参数进行提取,进一步对齿轮质量预测进行深入研究。主要研究内容和工作如下:首先,针对目前滚齿质检指标繁杂且质检效率低下、齿轮加工行业没有充分挖掘工艺参数与质检参数之间关联机理问题,对滚齿质检指标的内部关联关系进行分析研究,提出一种基于密度峰值聚类(简称DPCA)和改进多阈值Birch聚类(简称IBirch)的质检指标分析方法。首先对质检指标内部关联关系进行分析,充分挖掘质检指标的关联关系,获得质检指标关联度矩阵,在此基础上基于密度峰值聚类对质检指标进行分析,得到一组具有相对独立性且能够反应齿轮真实加工质量的低维质检指标(质量本质维度的低维质检指标),在有效反映滚齿齿轮质量的基础上降低质检参数维度,提高齿轮质量检测与分析效率,进一步基于改进的多阈值Birch聚类对不同工艺参数下获得的该具有相对独立性的质检指标进行聚类,得到聚类标签,为进一步的特征工艺参数约简提供技术支持。然后,针对目前滚齿加工齿轮质量影响因素不明、选取工艺参数进行齿轮加工质量影响因素分析时,根据经验选取,没有系统的理论支撑,没有根据参数重要度来进行选取研究的问题。开展齿轮工艺参数对加工质量影响机理分析,提出一种基于模糊粗糙集(简称FRS)和改进多目标差分进化算法(简称IMODE)的工艺参数约简方法。该方法以参数的约简数量和依赖度误差作为单独的目标函数,避免了以往约简算法只考虑约简依赖度误差却没有考虑约简参数数量的问题,将齿轮工艺参数与设计参数的约简问题转化为多目标优化问题,引入邻域变异和动态交叉调整机制、目标支配排序机制,不仅能避免传统多目标优化算法迭代后期早熟影响解集分布的多样性与均匀性,还能避免传统直接支配选择策略中忽视优秀不可行解的问题,从而选择合理的搜索范围和方向,使得Pareto最优解朝着期望的目标约束方向进化。最终在多工艺参数、多质量指标的情况下,提取对滚齿齿轮质量影响较大的特征工艺参数,量化不同工艺参数对综合质量指标的重要度。为进一步的齿轮质量预测建模提供技术支持与理论依据。最后,由于滚齿加工过程中涉及众多影响因素,且其中含有随机、隐含变量,因而准确预测齿轮加工误差是一个极具挑战性的研究点。针对此问题,对齿轮加工过程中涉及的质量影响因素进行分析,大胆猜想滚齿质检数据服从于某正态分布,提出一种基于改进变分推断高斯混合回归(简称IVIGMR)的滚齿质量预测模型。以获取的特征工艺参数与质检参数为基础,建立高斯混合回归的齿轮质量预测模型,引入变分推断高斯混合回归对齿轮误差回归模型进行训练,避免了传统高斯混合回归模型容易陷入模型选择、信息丢失限制预测精度的提高、EM算法很难保证求得的参数是全局最优解等问题。此外还引入随机扰动误差项以提高预测模型的鲁棒性,最终实现滚齿加工齿轮质量的准确预测。应用实例表明该方法能有效预测齿轮质量,具有高的预测准确率和泛化性能,为制造车间决策分析技术关键零部件加工工艺方法及加工精度提供技术支持。本文对模糊粗糙集属性约简和高斯混合回归分析在滚齿加工齿轮质量影响因素分析与质量预测的运用中进行了深入系统的研究,将其分别应用于齿轮加工质量影响因素的特征参数提取与质量预测,并结合基于密度峰值聚类、多阈值Birch聚类、多目标差分进化等算法建立了完整的滚齿加工齿轮质量影响因素分析与质量预测模型。本文研究内容和方法对齿轮加工行业的质量分析与预测具有重要的理论意义和工程应用价值。

关键词：工艺参数约简质量分析与预测特征值降维多目标差分进化算法

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基于性能评估的炼焦生产过程优化运行闭环控制系统设计

基于性能评估的炼焦生产过程优化运行闭环控制系统设计

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作者：胡玉茹中南大学

学位级别：硕士

焦炭作为炼焦生产过程的主要产品,是诸多国民经济命脉行业的重要原材料。随着我国焦炭需求和产能的急剧增加,炼焦生产企业对焦炭质量、炼焦能耗和生产效率等综合生产指标提出了更高的要求。但是炼焦行业过程优化控制还处于单元化、局部... 详细信息

焦炭作为炼焦生产过程的主要产品,是诸多国民经济命脉行业的重要原材料。随着我国焦炭需求和产能的急剧增加,炼焦生产企业对焦炭质量、炼焦能耗和生产效率等综合生产指标提出了更高的要求。但是炼焦行业过程优化控制还处于单元化、局部化水平,过程优化控制系统也因缺少维护而出现性能逐步下降的情况,因而严重影响了焦炭品质和产量的提高以及炼焦消耗的降低,从而难以实现企业全局经济效益最优。针对上述问题,本文进行了基于性能评估的炼焦生产过程优化运行闭环控制系统设计研究。首先,在炼焦工艺机理分析的基础上,提出了包含协调优化级、区域过程控制级、基础自动化级以及性能评估系统的炼焦生产过程优化运行闭环控制系统结构。在该结构中,根据性能评估系统的评价结果,实时调节各级的优化控制过程,实现炼焦过程闭环控制；其次,采用线性逻辑、集合理论、产生式规则、元组等方法对该结构中各部分的功能与实现方法进行了形式化描述,从而为炼焦生产过程优化运行闭环控制系统的设计提供了描述手段；接着,基于形式化描述,在协调优化级建立了以焦炭产量最大、炼焦能耗最小为优化目标,焦炭质量与工艺要求为约束,机、焦侧火道温度、配合煤水分和结焦时间为决策变量的多目标协调优化模型,提出了一种改进的多目标差分进化算法求解该模型,实现了炼焦过程协调优化；最后,建立了专家规则修正集,从而能够根据性能评估结果,动态地修正多目标优化过程,实现炼焦生产过程优化运行闭环控制。炼焦生产过程优化运行闭环控制系统在实验室炼焦生产过程优化控制仿真实验平台运行,结果表明,本文提出的闭环控制系统结构、协调优化方法以及专家规则修正策略能够取得较好的优化控制效果,提高了焦炭产量与质量,降低了炼焦能耗。

关键词：炼焦生产过程优化运行控制性能评估形式化描述多目标差分进化算法专家规则

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基于差分进化算法与回声状态网络的时间序列预测研究

基于差分进化算法与回声状态网络的时间序列预测研究

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作者：王依雯大连理工大学

学位级别：硕士

时间序列广泛存在科学研究及社会生活中,对其进行有效、准确的预测具有重要的研究意义。近年来回声状态网络因其训练算法简单,储备池动力学性能强的特点,受到了许多学者的青睐,逐渐成为时间序列预测建模的首选。针对回声状态网络储备池... 详细信息

时间序列广泛存在科学研究及社会生活中,对其进行有效、准确的预测具有重要的研究意义。近年来回声状态网络因其训练算法简单,储备池动力学性能强的特点,受到了许多学者的青睐,逐渐成为时间序列预测建模的首选。针对回声状态网络储备池存在适应性问题,且储备池包含节点较多、参数难以调节等问题,本文利用差分进化算法来为储备池选择适合当前时间序列的参数设置。为进一步提高算法的性能,对差分进化算法进行两方面改进,一方面是构造变异策略池,为种群中每个个体有概率的选择适合的变异策略,增加新个体进入后代的机率。另一方面是将差分进化算法的缩放因子和交叉概率这两个控制参数根据个体的适应度进行自适应变化,使种群迭代朝好的方向发展。为验证所提模型的有效性,采用不同的时间序列进行仿真实验。从实验结果可知,所提模型具有较高的预测精度、很好的适应性及收敛性。针对单目标差分进化算法不能保证预测的稳定性问题,因此本文进一步采用多目标差分进化算法来优化储备池参数来解决网络适应性问题,通过选择两个目标函数分别确保预测的准备性和稳定性。在多目标差分进化算法里为平衡解的收敛性和多样性,以此获得良好的Pareto前沿近似,获得一个全局最优解。本文采用θ-支配对种群进行分解,在每个子种群中划分两个子集分别代表着解的收敛性和多样性,保证种群迭代过程不断接近真实的前沿面。同时将缩放因子和交叉概率根据个体的d1和d2进行自适应变化,为每个个体找到合适的缩放因子和交叉概率来产生新个体。通过仿真实验结果可以看出所提模型预测精度较高且具有较好的稳定性。

关键词：回声状态网络多目标差分进化算法差分进化算法时间序列预测

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