检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：花军张北龙郑文晗 150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号

本发明公开了基于NSGA2‑SVR对刨花施胶多目标建模及参数优化方法，属于刨花板制造技术领域，本发明为了解决SVR模型无法对相互耦合的非线性刨花施胶生产参数多目标预测的问题。将刨花施胶历史生产数据集进行归一化处理，SVR模型通过K折... 详细信息

标准号: CN118052124A

本发明公开了基于NSGA2‑SVR对刨花施胶多目标建模及参数优化方法，属于刨花板制造技术领域，本发明为了解决SVR模型无法对相互耦合的非线性刨花施胶生产参数多目标预测的问题。将刨花施胶历史生产数据集进行归一化处理，SVR模型通过K折交叉验证法对归一化样本集进行训练，利用NSGA2算法以泛化误差最小为目标函数对SVR模型参数中的惩罚因子和高斯径向基核函数宽度进行多目标寻优，将非劣解中最优模型参数输入NSGA2‑SVR多目标预测模型对生产参数进行预测。本发明结合多目标优化和非线性预测方法，实现刨花施胶生产参数与刨花板力学性能的多目标预测，助益于降低刨花的施胶量，提升刨花板的力学性能。

关键词：刨花多目标施胶生产参数刨花板力学性能预测径向基核函数多目标建模多目标优化非线性预测归一化处理归一化样本交叉验证法刨花板制造参数输入参数优化惩罚因子模型参数目标函数生产数据预测模型最优模型非劣解施胶量耦合的高斯算法寻优

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一种利用多级协作式机器学习的天线快速多目标建模方法

一种利用多级协作式机器学习的天线快速多目标建模方法

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作者：无奇王海明余晨尹杰茜洪伟 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种利用多级协作式机器学习的天线快速多目标建模方法，该方法首先通过低精度仿真获得大量样本点处的天线第一设计目标的响应数据集，通过高精度仿真获得少量样本点处的天线第一设计目标、第二设计目标或其他设计目标的响... 详细信息

标准号: CN110728034A

本发明公开了一种利用多级协作式机器学习的天线快速多目标建模方法，该方法首先通过低精度仿真获得大量样本点处的天线第一设计目标的响应数据集，通过高精度仿真获得少量样本点处的天线第一设计目标、第二设计目标或其他设计目标的响应数据集；然后利用多种机器学习方法，学习不同精度模型间及不同设计目标间的联系，并预测获得精度较高的辅助数据集；最后利用得到的高精度辅助数据集学习并建立天线设计参数和各设计目标之间的代理模型，实现对多目标天线设计的快速建模。本发明可以实现对天线不同设计目标的精准预测，能够大大减少所需的精确训练集的个数，快速建立足够精确的代理模型，可用于天线优化、敏感性分析等领域。

关键词：设计目标天线辅助数据集代理模型机器学习天线设计响应数据样本点多目标建模高精度仿真敏感性分析精度仿真精度模型快速建立快速建模天线优化多目标协作式训练集预测可用学习

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基于多目标建模优化的危化品运输调度方法

基于多目标建模优化的危化品运输调度方法

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作者：宋永端沈志熙刘辉 215600 江苏省苏州市张家港杨舍镇国泰北路一号科技创业园B幢303

本发明公开了一种基于多目标建模优化的危化品运输调度方法，该方法包括分别建立路径长度、建立时间、车辆固定费用和风险模型；对四个子模型进行标幺化和加权处理，得到危化品运输优化调度的评价函数；采用自然数编码、递归产生初始种... 详细信息

标准号: CN103761588A

本发明公开了一种基于多目标建模优化的危化品运输调度方法，该方法包括分别建立路径长度、建立时间、车辆固定费用和风险模型；对四个子模型进行标幺化和加权处理，得到危化品运输优化调度的评价函数；采用自然数编码、递归产生初始种群、最优保存策略、改进的匹配交叉和连续三次交叉的改进遗传算法求解模型，最终得到运输路径短，配送效率高，配送车辆少，风险小的危化品运输最优路径。本发明同时考虑了四个目标，决策者可以根据自身需要设定不同的权值，由权值决定遗传算法的搜索方向，通过不断的迭代适应度值最终收敛从而得到最优路径。

关键词：化品遗传算法最优路径多目标建模自然数编码车辆固定初始种群风险模型加权处理路径长度配送效率评价函数求解模型适应度值搜索方向优化调度运输调度运输路径配送运输匹配决策者风险优化

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一种利用多级协作式机器学习的天线快速多目标建模方法

一种利用多级协作式机器学习的天线快速多目标建模方法

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作者：无奇王海明余晨尹杰茜洪伟 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

标准号: CN110728034B

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装配线多目标建模方法、粒子群算法及优化调度方法

装配线多目标建模方法、粒子群算法及优化调度方法

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作者：苑明海程硕邓坤 213022 江苏省常州市新北区晋陵北路200号

本发明涉及一种装配线多目标建模方法、粒子群算法及优化调度方法；本优化调度方法包括如下步骤：步骤S1，构建装配线多目标优化模型；步骤S2，运用粒子群算法对所述装配线多目标优化模型进行多目标优化设计，并筛选优化结果，以重构装... 详细信息

标准号: CN105160433A

本发明涉及一种装配线多目标建模方法、粒子群算法及优化调度方法；本优化调度方法包括如下步骤：步骤S1，构建装配线多目标优化模型；步骤S2，运用粒子群算法对所述装配线多目标优化模型进行多目标优化设计，并筛选优化结果，以重构装配线；本发明的一种可重构装配线优化调度方法通过对拥挤距离计算方法和精英策略进行借鉴,在个体拥挤距离排序的基础上进行多样性保持和全局最优值更新,避免了复杂的适应度计算过程,并且通过引入小概率随机变异机制的理论方法使算法的全局寻优能力得到了很大的增强。

关键词：装配线优化调度多目标优化模型粒子群算法拥挤距离一种多目标优化设计全局寻优能力多目标建模全局最优值适应度计算计算方法精英策略筛选优化可重构构建算法重构排序多样性进行引入概率更新复杂涉及运用保持增强

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基于多目标建模优化的危化品运输调度方法

基于多目标建模优化的危化品运输调度方法

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作者：宋永端沈志熙刘辉 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

标准号: CN103761588B

关键词：危化品运输最优路径配送改进遗传算法多目标建模自然数编码初始种群风险模型固定费用加权处理建立路径评价函数求解模型搜索方向遗传算法优化调度运输路径适应度递归迭代匹配收敛调度保存优化改进

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一种pH中和过程的多目标建模方法

一种pH中和过程的多目标建模方法

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作者：王宁陈霄陶吉利 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明涉及一种pH中和过程的多目标建模方法，步骤如下：获取被建模过程的输入和输出采样数据；确定建模问题的第一目标和第二目标；随机生成初始种群，种群中每个个体由与DNA碱基对应的四个整数组成的整数串来表示一个T-S模糊递归神经... 详细信息

标准号: CN101893852B

本发明涉及一种pH中和过程的多目标建模方法，步骤如下：获取被建模过程的输入和输出采样数据；确定建模问题的第一目标和第二目标；随机生成初始种群，种群中每个个体由与DNA碱基对应的四个整数组成的整数串来表示一个T-S模糊递归神经网络的前件部分参数，以初始种群为当前种群；利用递推最小二乘法计算与每个个体所代表的网络前件部分相对应的网络后件部分参数；计算当前种群的每个个体的适应度值；对当前种群中的个体执行选择、交叉和变异操作得到新一代种群；选择最终种群并以其任一个个体所对应的T-S模糊递归神经网络作为被建模过程的模型。与传统遗传算法相比，本发明提出的建模方法可以有效提高所建模的精度。

关键词：种群建模初始种群神经网络传统遗传算法多目标建模交叉和变异最小二乘法模糊采样数据适应度值中和过程整数串碱基网络

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一种复杂工业过程的多目标建模方法

一种复杂工业过程的多目标建模方法

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作者：王宁陈霄陶吉利 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明涉及一种复杂工业过程的多目标建模方法，步骤如下：获取被建模过程的输入和输出采样数据；确定建模问题的第一目标和第二目标；随机生成初始种群，种群中每个个体由与DNA碱基对应的四个整数组成的整数串来表示一个T-S模糊递归神... 详细信息

标准号: CN101893852A

本发明涉及一种复杂工业过程的多目标建模方法，步骤如下：获取被建模过程的输入和输出采样数据；确定建模问题的第一目标和第二目标；随机生成初始种群，种群中每个个体由与DNA碱基对应的四个整数组成的整数串来表示一个T-S模糊递归神经网络的前件部分参数，以初始种群为当前种群；利用递推最小二乘法计算与每个个体所代表的网络前件部分相对应的网络后件部分参数；计算当前种群的每个个体的适应度值；对当前种群中的个体执行选择、交叉和变异操作得到新一代种群；选择最终种群并以其任一个个体所对应的T-S模糊递归神经网络作为被建模过程的模型。与传统遗传算法相比，本发明提出的建模方法可以有效提高所建模的精度。

关键词：种群建模初始种群神经网络传统遗传算法复杂工业过程多目标建模交叉和变异最小二乘法模糊采样数据适应度值整数串碱基网络

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考虑充电站效益的电动汽车充电分配优化模型

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公路交通科技 2018年第3期35卷 117-125页

作者：毕军王永兴赵小梅朱颖北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044

为解决电动汽车用户在出行过程中的充电问题,同时提高充电站运营效益进而促进充电站运营商建设充电站,在对充电站效益需求进行分析的基础上,提出一个以充电站运营商综合效益最大化为优化目标的多目标函数电动汽车充电分配模型。充电站... 详细信息

为解决电动汽车用户在出行过程中的充电问题,同时提高充电站运营效益进而促进充电站运营商建设充电站,在对充电站效益需求进行分析的基础上,提出一个以充电站运营商综合效益最大化为优化目标的多目标函数电动汽车充电分配模型。充电站运营商综合效益所考虑的因素包括充电站运营商经济收入、充电站服务水平和充电分布均衡,并且考虑充电站运营特点,分别以用户在充电站的排队时间和充电站拥挤程度方差对充电站服务水平和充电分布均衡进行量化。采用模糊规划法和模糊偏好关系将模型的多个目标函数转化为同时考虑多个优化目标的单目标函数。结合模型特点,设计遗传算法进行求解。基于实际的充电站静态数据,结合依据经验的假设,设计算例以验证模型和算法的可行性和有效性。研究结果表明:遗传算法适用于求解所提出的模型,通过对模型进行求解可以得到运营商最大综合效益以及相应的电动汽车充电分配方案;通过对结果进行比较分析可以得知,考虑多个优化目标的模型所得到的最优电动汽车分配方案下的运营商综合效益要优于只考虑单优化目标的模型。同时,充电站运营商经济收入、用户排队时间和充电拥挤程度对充电分配方案的确定都有着较为显著的影响,并且相比之下,用户排队时间对充电分配的影响相对较大。

关键词：交通工程充电分配优化多目标建模电动汽车充电站效益遗传算法

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基于道路速度-排队长度的VISSIM参数标定建模与算法

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交通运输工程与信息学报 2019年第3期17卷 144-151页

作者：尹俊淞广元市交通运输局

VISSIM作为一种微观交通软件,被广泛的应用于城市交通仿真中。在实际应用中,VISSIM参数标定是基础工作。虽然存在很多标定方法,但是标定方法都以单目标或者单一指标为主,本文提出基于道路速度-排队长度的标定模型,通过MATLAB调用VISSIM... 详细信息

VISSIM作为一种微观交通软件,被广泛的应用于城市交通仿真中。在实际应用中,VISSIM参数标定是基础工作。虽然存在很多标定方法,但是标定方法都以单目标或者单一指标为主,本文提出基于道路速度-排队长度的标定模型,通过MATLAB调用VISSIM的COM接口进行二次开发,设计惩罚函数,并利用遗传算法进行模型求解。将本文方法应用于成都德胜路三个交叉口的VISSIM仿真参数标定中,仿真表明本文参数标定模型和算法既降低了整体误差,也防止了个别交叉口或道路与实际测量差别较大的情况。

关键词： VISSIM仿真多目标建模参数标定 VISSIM二次开发遗传算法

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