检索结果-内蒙古大学图书馆

首届中国原水论坛

作者：赵丹丹林耿耿李蔚钱淼华许月萍浙江大学建筑工程学院

运用可持续发展的水资源优化配置理论,以经济、生态和社会效益作为目标,构建杭州市水资源多目标优化配置模型.建立约束条件,采用多目标遗传算法对杭州市水资源在各用水户中进行配置,这样的配置对杭州市水资源综合利用、缓解用水压力具... 详细信息

运用可持续发展的水资源优化配置理论,以经济、生态和社会效益作为目标,构建杭州市水资源多目标优化配置模型.建立约束条件,采用多目标遗传算法对杭州市水资源在各用水户中进行配置,这样的配置对杭州市水资源综合利用、缓解用水压力具有重要的指导意义.

关键词：水资源优化配置多目标遗传算法杭州市

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基于多目标遗传算法的消声器优化设计

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噪声与振动控制 2010年第3期30卷 141-143,152页

作者：张翠翠吴伟蔚陈浩上海工程技术大学汽车工程学院上海201620

四端网络法结合遗传算法设计消声器。以四端子网络为理论基础建立消声器的插入损失、传递损失、噪声降低的模型,模拟计算出消声器的消声特性响应曲线。应用多目标遗传算法对得到的消声器的噪声特性进行优化,结果使消声器的消声性能得到... 详细信息

四端网络法结合遗传算法设计消声器。以四端子网络为理论基础建立消声器的插入损失、传递损失、噪声降低的模型,模拟计算出消声器的消声特性响应曲线。应用多目标遗传算法对得到的消声器的噪声特性进行优化,结果使消声器的消声性能得到明显的改善,可以缩短设计周期,提高效率。

关键词：声学消声器多目标遗传算法优化设计

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基于多目标遗传算法的弧齿锥齿轮多学科优化设计

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机械设计与制造 2012年第8期 6-8页

作者：罗潘梁尚明蒋立茂王鹏曾祥平刘小谭四川大学制造科学与工程学院成都610064 四川省农业机械研究设计院成都610066

针对常规设计中弧齿锥齿轮存在的问题,将多学科优化设计引入到弧齿锥齿轮设计中,改善其不足。以大小弧齿锥齿轮体积之和最小、弧齿锥齿轮齿根弯曲应力最小以及工作噪音最小三个方面为目标函数,以齿数、齿宽中点螺旋角、齿宽和大端模数... 详细信息

针对常规设计中弧齿锥齿轮存在的问题,将多学科优化设计引入到弧齿锥齿轮设计中,改善其不足。以大小弧齿锥齿轮体积之和最小、弧齿锥齿轮齿根弯曲应力最小以及工作噪音最小三个方面为目标函数,以齿数、齿宽中点螺旋角、齿宽和大端模数为设计变量,考虑齿面接触疲劳强度、齿根弯曲疲劳强度、环境保护等8个方面约束,建立弧齿锥齿轮的多学科优化设计数学模型。根据该数学模型,运用多目标遗传算法对文中的实例优化求解,计算结果表明该设计方法是合理的,行之有效的。

关键词：多学科优化设计弧齿锥齿轮多目标遗传算法

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基于多目标遗传算法的预拌混凝土车辆调度

基于多目标遗传算法的预拌混凝土车辆调度

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作者：蔡焕芹上海交通大学

学位级别：硕士

水泥混凝土是当今世界用量最大、用途最广的建筑材料之一,年用量约90亿吨,是人类消耗除水以外最大的地球上的资源。国内外建筑工程所需的混凝土材料有很大一部份来自预拌混凝土供应厂,预拌混凝土的发展是建筑工业化的重要标致。因此,全... 详细信息

水泥混凝土是当今世界用量最大、用途最广的建筑材料之一,年用量约90亿吨,是人类消耗除水以外最大的地球上的资源。国内外建筑工程所需的混凝土材料有很大一部份来自预拌混凝土供应厂,预拌混凝土的发展是建筑工业化的重要标致。因此,全面使用预拌混凝土是我国乃至世界的趋势。对于一个预拌混凝土厂来说,尽管原材料成本在总成本中占了很大的比例,但是控制预拌混凝土的配送成本对其利润来说更为重要。另外由于预拌混凝土本身的特点,尤其是它的初凝对时间的限制非常严格,造成其配送调度是一个非常棘手的问题。目前,在预拌混凝土配送调度方面,整个业界缺乏一套科学的调度方式,一般都是由调度员根据经验调度。因此,常常造成一方面部分有急需预拌混凝土的施工工地在急切等待混凝土预拌车配送预拌混凝土,另一方面,部分施工工地外混凝土预拌车排队等待卸料。这种现象不但影响工地施工质量,同时也降低预拌混凝土厂的生产力和资源利用率,造成双方的损失。本文结合利用了多目标遗传算法和计算机仿真技术初步解决了预拌混凝土配送调度问题。具体来说,首先笔者分析了预拌混凝土配送的特点和影响配送的因素等,然后以此为基础为预拌混凝土的配送建

关键词：预拌混凝土多目标遗传算法调度模型帕累拖边界静态调度动态调度

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基于多目标遗传算法的认知无线电决策引擎

基于多目标遗传算法的认知无线电决策引擎

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作者：杨晟尧大连理工大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术在各个领域的高速发展以及个人对无线通信业务需求的不断提升,频谱资源匮乏问题变得越来越突出。同时,现有的静态频谱资源管理方式造成已分配频谱的利用率十分低下。认知无线电技术是解决这一问题的有效途径,它改变了... 详细信息

随着无线通信技术在各个领域的高速发展以及个人对无线通信业务需求的不断提升,频谱资源匮乏问题变得越来越突出。同时,现有的静态频谱资源管理方式造成已分配频谱的利用率十分低下。认知无线电技术是解决这一问题的有效途径,它改变了传统的静态频谱分配管理机制,能够智能地识别和利用空闲频谱,实现频谱复用、极大提高了频谱利用率。认知无线电可以感知外界无线通信环境,根据感知到的信道条件、用户需求等信息给出符合条件的最佳传输控制参数配置方案,进而优化系统性能。这一参数调整功能通常被描述为认知无线电决策引擎,是一个动态的多目标优化问题。而现有的基于遗传算法的认知无线电模型都是通过线性加权等方法将此问题简化为单目标优化问题求解。该方法存在对各目标函数权值较敏感、每次只能得到一种权值情况下的最优解等问题。因此,本文对多目标优化问题和多目标遗传算法进行深入研究,在前人基础上提出了一种基于云理论的多目标遗传算法,通过对多个测试函数上的数值实验证明了其有效性和优越性,并将其运用于认知无线电决策引擎中。本方法首先确定一组决策引擎需要优化的目标函数,然后运行提出的多目标遗传算法求得一组Pareto最优解集,最终由用户根据其服务需求类型的不同,从解集中选择最符合条件的解作为认知无线电的传输参数方案。该方法克服了现有模型的缺点,通过对含有32个子载波的多载波系统进行仿真实验并对其结果分析,证明了其高效性和正确性。同时本文引入种群调整技术,进一步提高了算法的收敛速度,满足了认知无线电系统通信的实时性要求。

关键词：认知无线电多目标遗传算法决策引擎

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基于多目标遗传算法的配送路径问题研究

基于多目标遗传算法的配送路径问题研究

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作者：毕娜浙江工业大学

学位级别：硕士

随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步,物流产业作为国民经济中的一个重要服务行业,正在全世界范围内迅速发展,并逐渐成为国民经济发展的动脉和基础产业,其发展程度已成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一。物流... 详细信息

随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步,物流产业作为国民经济中的一个重要服务行业,正在全世界范围内迅速发展,并逐渐成为国民经济发展的动脉和基础产业,其发展程度已成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一。物流配送的效率通常用物流成本的高低来衡量,而运输成本往往占整个物流成本的一半以上。可以说,降低物流成本最直接也是最有效的方法就是降低运输成本。由此可见,配送路径的优化对于物流配送有十分重要的意义。本文在阅读和分析了大量国内外文献,并总结了现代物流配送的特点之后,围绕多目标问题展开研究,分别从建立多目标路径模型、分析比较和选择多目标问题解决方法以及确定各个目标之间的相对重要性三方面着手。首先,分析影响配送路径的各类因素,确定三个典型的目标函数。根据可预测的交通拥堵情况和突发状况的路况建立两类不同约束条件的配送路径模型。考虑到先搜索满意解、再决策选出最优解的方式具有极大的灵活性,在研究多目标问题的各类解决方法后,选择多目标遗传算法中效率较高的NSGA-Ⅱ算法求解已建立的模型。将NSGA-Ⅱ算法中的算子以路径问题的特点做特别处理。应用上述算法解得的是一组非劣解,决策者需要从中选择符合自己偏好和要求的解。将隶属度法和熵权结合到TOPSIS方法中,使得出的各个目标的权重既考虑了其可提供信息的准确度,又能反映出决策者的偏好。文章最后以杭州江干区联华超市配送中心为例进行实例验证,以MATLAB作为程序开发平台,进行了算法验证,并确定了各个目标的相对权重。

关键词：配送路径优化多目标遗传算法 NSGA-II 隶属度 TOPSIS

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使用精英策略的多目标遗传算法的研究

使用精英策略的多目标遗传算法的研究

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作者：陆彦坤中山大学

学位级别：硕士

经过二十多年的发展，多目标遗传算法由出现逐渐走向成熟。作为遗传算法的一个重要分支，它不仅在学术上得到广泛的研究，在工程应用领域也受到日益重视。它继承了遗传算法不需要搜索空间的知识或其它辅助信息、易于与并行计算相结合等... 详细信息

经过二十多年的发展，多目标遗传算法由出现逐渐走向成熟。作为遗传算法的一个重要分支，它不仅在学术上得到广泛的研究，在工程应用领域也受到日益重视。它继承了遗传算法不需要搜索空间的知识或其它辅助信息、易于与并行计算相结合等优点，在解决多目标优化问题上，它克服了传统优化方法固有的需要专家知识以确定权矢量、一次只能生成单个解等缺点，因而受到广泛的重视。\n 首先，本文结合jMetal开源框架[1]分析了当前各种多目标遗传算法所共有的一些缺点。为克服这些缺点，本文着眼于基于Pareto优胜关系并且具有精英保留策略的多目标遗传算法，按两个基本性能目标从这类算法分离出相应的两个处理过程——精英挑选算子和多样性保持算子。在此基础上，本文挑选了获得广泛认可和研究的三个算法：NSGA-Ⅱ[2]、SPEA2[3]和PAES[4]作为范例，详述了上述两个算子不同的实现方法。这些对多目标遗传算法的改造都在jMetal框架上获得了实现，并形成了新的接口框架。利用新框架，本文用实验显示了本次研究对算法性能的提升：\n ●可以通过赋予算子参数不同的值，考察不同参数下算法不同的性能结果。\n ●可以设定相同的框架条件，精确比较同一个算子的不同实现方法产生的不同性能，得到不同实现方法之间的优劣关系。\n ●可以直接改造其它多目标遗传算法，即用更好的算子实现方法代替算法原来的实现方法。\n ●还可以对不同的问题选择不同的算子实现方法，以获得最优的性能(在本文的试验中，获得了和最新算法ABYSS[5]可比较的结果)。

关键词：多目标优化多目标遗传算法精英保留策略算子参数

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基于自适应ε支配多目标遗传算法的研究

基于自适应ε支配多目标遗传算法的研究

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作者：陈良军湘潭大学

学位级别：硕士

现实世界中存在着许多多目标优化问题(MOP),传统的规划算法不能很好求解这些问题。而多目标遗传算法(MOGA)擅长于求解高度复杂的多目标优化问题且通过一次运行可以搜索到一组Pareto折衷解。因此引起许多研究者的兴趣,提出了不少多目标... 详细信息

现实世界中存在着许多多目标优化问题(MOP),传统的规划算法不能很好求解这些问题。而多目标遗传算法(MOGA)擅长于求解高度复杂的多目标优化问题且通过一次运行可以搜索到一组Pareto折衷解。因此引起许多研究者的兴趣,提出了不少多目标遗传算法,如:SPEA2、NSGAII、PESAII等。这些算法要么耗费大量时间以获得良好的分布度,要么速度很快但分布度较差。例如,虽然SPEA2的解分布度比NSGAII好,但它需要更多的时间。 Deb等提出的基于ε支配的ε-MOGA,该算法利用ε参数将整个Pareto最优面分成若干个超立方体,然后利用ε支配使得在每个超立方体中至多有一个非支配个体,从而来保持解集的分布度。由于该算法不需要截断算法,因此在一定条件下能在时间效率和分布度之间取得很好折衷,但是该算法需要根据Pareto最优面及用户期望得到的非支配个体的数量来设定ε参数,而由于许多实际问题无法知道它的Pareto最优面,因而无法合理地设定ε参数。针对上述问题,在结合其他算法的优点上,本文提出一种基于自适应ε支配的多目标遗传算法(AEMOGA),该算法不需要在算法初始时人为设定ε参数。采用庄家法则来构造非支配集,用改进的SPEA2的截断算子作为截断算子。同时文章中提出了更新ε参数的方法及改进的SPEA2的截断算子。最后通过与当前几种经典的MOGA实验比较,验证了本文提出的算法在时间效率、分布度、收敛度等方面都有不错的表现。

关键词：自适应 ε支配多目标遗传算法

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基于多目标遗传算法的高阶ΣΔMEMS加速度计优化设计

基于多目标遗传算法的高阶ΣΔMEMS加速度计优化设计

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作者：王梦醒中国科学院大学

学位级别：硕士

检波器作为地震勘探的前端环节，决定了勘探中是否能精确地接收地震信号。数字检波器的核心是加速度计，将∑△调制技术应用于MEMS加速度计的数字闭环力反馈MEMS加速度计，可以实现高精度模数转换和直接数字输出，且具有灵敏度高、动态... 详细信息

检波器作为地震勘探的前端环节，决定了勘探中是否能精确地接收地震信号。数字检波器的核心是加速度计，将∑△调制技术应用于MEMS加速度计的数字闭环力反馈MEMS加速度计，可以实现高精度模数转换和直接数字输出，且具有灵敏度高、动态范围大、线性性能好等优点，是目前高精度地震检波器的发展方向。　　高精度的MEMS加速度计需要在环路滤波器中级联积分器构成高阶∑△闭环力反馈系统，但高精度和稳定性难以同时满足，因此设计稳定的高阶ΣΔ MEMS加速度计存在巨大的挑战。本文主要研究高阶∑△MEMS加速度计环路滤波器优化设计，环路滤波器的主要功能是提高噪声整形能力，以及提供相位补偿以提高闭环系统的稳定性。　　解析方法无法对MEMS加速度计非线性模型进行设计，采用传统搜索方法的仿真方法可以对非线性模型进行分析，但通常需要依靠大量的仿真。由于遗传算法搜索效率高，全局搜索能力及鲁棒性好，因此本文选择用遗传算法进行ΣΔMEMS加速度计优化设计。　　本文首先采用单目标遗传算法设计∑△MEMS加速度计环路滤波器，以信噪比作为唯一搜索目标，三阶、四阶、五阶系统均获得了高信噪比。通过对单目标搜索结果进行分析，提出并采用基于多目标遗传算法的改进方法，将信噪比和稳定性判据∞-范数作为优化设计目标，以提高闭环系统稳定性。设计结果表明，多目标遗传算法在确保高信噪比的同时，提高了系统的稳定裕度和最大稳定输入信号范围，且系统对MEMS敏感元件工艺误差的鲁棒性较好，系统稳定性明显提高。

关键词： MEMS加速度计环路滤波器级联积分器高阶∑△闭环力反馈多目标遗传算法

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多目标遗传算法在甲醇合成优化中的应用

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华东理工大学学报（社会科学版） 2002年第S1期17卷 1-5页

作者：陈霁威黄道华东理工大学自动化工程中心华东理工大学自动化工程中心上海200237 上海200237

针对甲醇合成优化中的多个目标函数 ,对多目标遗传算法进行了改进 ,引进了多个体交叉算子和种群间的变异算子 ,使用多目标权重因子解决了适应度函数的构造问题 ,不仅提高了算法本身的运行速度 ,而且在处理实际的多目标优化时 ,提供了较... 详细信息

针对甲醇合成优化中的多个目标函数 ,对多目标遗传算法进行了改进 ,引进了多个体交叉算子和种群间的变异算子 ,使用多目标权重因子解决了适应度函数的构造问题 ,不仅提高了算法本身的运行速度 ,而且在处理实际的多目标优化时 ,提供了较好的灵活度 ,在指导实际生产中表现出了良好的性能。

关键词：多目标遗传算法甲醇合成在线优化

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