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基于多目标遗传算法的集装箱泊位—岸桥分配优化研究

基于多目标遗传算法的集装箱泊位—岸桥分配优化研究

引用

作者：于敏大连海事大学

学位级别：硕士

泊位作为集装箱码头的稀缺资源,其调度工作质量的高低直接影响码头装卸作业的效率,影响集装箱班轮的船期和港口企业的声誉,同时,也体现着码头的管理水平和综合竞争实力。实践中,泊位分配的同时也进行相应作业岸桥数目的安排,即码头调度... 详细信息

泊位作为集装箱码头的稀缺资源,其调度工作质量的高低直接影响码头装卸作业的效率,影响集装箱班轮的船期和港口企业的声誉,同时,也体现着码头的管理水平和综合竞争实力。实践中,泊位分配的同时也进行相应作业岸桥数目的安排,即码头调度人员根据一定的优化策略及泊位、岸桥是否空闲等约束条件,为一系列到港船舶安排靠泊顺序、靠泊泊位及确定作业岸桥数目。与单纯的泊位分配和岸桥分配相比,泊位-岸桥分配把两者当成一个整体,能有效反映其相互影响相互制约的关系,更符合码头生产组织的实际情况。集装箱码头泊位、岸桥分配问题是典型的NP难题,一直以来很难用精确算法求解。目前,大多数研究以缩短船舶在港时间或者码头生产成本最低为目标,采用启发式算法或全局搜索进化算法进行求解。但这些研究倾向于单目标求解算法或者将多目标转化为单目标进行求解,而集装箱码头泊位优化分配本应对多个目标同时进行优化,这对算法实施的结果影响较大。因此,在多目标模型求解过程中显然需要加以考虑。考虑到泊位-岸桥多目标优化分配模型求解的复杂性,本文在前人研究的基础上,提出了一种改进多目标遗传算法,用以求解集装箱码头泊位-岸桥优化分配问题。模型部分,从船舶服务需求和码头综合效益两方面出发,主要选取以船舶平均在港时间和码头生产成本为目标的数学模型。模型求解采用改进多目标遗传算法,首先采用染色体组的方式表示个体即模型的可行解,为保证Pareto最优解集的分散性和均匀性,采用随机方法生成初始种群；其次,给出了多个约束条件下的交叉算子运算规则,同时引入岸桥分配启发式算法确定模型从属变量,以求得个体的目标函数值,并应用Pareto分级方法和个体拥挤距离计算进行适应度值评价；最后,针对算法求出的Pareto最优解集,给出了一种泊位-岸桥分配最终实施方案的选择策略。经过算例表明,与传统单目标优化相比,本文提出的优化方法能获得使码头综合效益较大的满意解,同时也证明了该优化模型和算法的有效性。

关键词：多目标遗传算法泊位-岸桥分配多目标优化

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基于多目标遗传算法和深度学习的投资分配模型研究与应用

基于多目标遗传算法和深度学习的投资分配模型研究与应用

引用

作者：林浩楠华南理工大学

学位级别：硕士

量化投资,即运用计算机模型和智能程序分析金融数据自动智能地投资于各个市场。每个量化基金管理人都拥有自己研究开发的投资机器人,而且为了应对多变的市场,往往拥有多个非同质化的投资机器人。把有限的资金分配给不同的投资机器人并... 详细信息

量化投资,即运用计算机模型和智能程序分析金融数据自动智能地投资于各个市场。每个量化基金管理人都拥有自己研究开发的投资机器人,而且为了应对多变的市场,往往拥有多个非同质化的投资机器人。把有限的资金分配给不同的投资机器人并获得预定的投资目标即是本文要重点解决的问题。然而,传统资产组合研究领域主要研究的是如何通过组合股票、期货、债券等不同投资标的获得一个稳定的目标收益,对上述问题并无太多着墨。总体而言,关于传统投资组合模型的研究还存在以下五个问题:1.均值-方差模型的局限性。当数据量变大时,算法计算量也相应大量增加。再加上全球证券市场一直在发生巨大变化,无法实现自适应的调节进化。2.多目标优化算法的约束性。多目标优化算法应用到实际场景时,往往会有值域的限制,而原始的多目标遗传算法是不加限制的,这会导致巨大的计算冗余。3.优化目标选择问题和多目标权衡问题。用方差或标准差度量风险隐含的假设是投资者对负的损失和正的收益赋予相同的权重,对待两者的态度是相同的,与实际不符。4.多期动态资产配置的问题。基金管理人在实际投资中是多阶段的调节投资内容并动态的优化投资分配的比例。尽管有关单期问题的研究已经取得了成果,多期则不然。5.维度变大带来的计算压力问题。在实际应用中,基金管理人一般拥有成百上千个投资模型,要在多个投资模型中分配资金需要大量的计算资源,就需要引入新的算法。针对以上问题,本文提出了一个基于多目标遗传算法和深度学习的面向多个投资机器人的资金分配算法。具体提出了如下解决方案:1.提出CMOEA/D-FA算法,用以解决单期资金分配问题。该算法在MOEA/D算法的基础上结合资金分配算法的实际问题,加入初始化激活函数、限制性约束、差分变异、处罚函数等多个优化子算法。另外通过优化组合的目标,分别加入CVar和信息熵。2.提出多期动态演化算法,并创造性地提出了多期动态问题的分类,亦即可分为固定周期和自适应周期。本文把前面整个研究成果放入到多期动态环境中,进行相应优化,并分析多个算法的性能。接着提出了最终帕累托集的基于模糊理论的选择算法,获得在不同的环境下的相对最优的解决方案。3.提出了用深度学习算法中的自编码器算法对投资机器人序列组合进行降维处理的方案。

关键词：多目标遗传算法深度学习算法资金分配

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基于多目标遗传算法的若尔盖高原高寒湿地生态修复优化研究

基于多目标遗传算法的若尔盖高原高寒湿地生态修复优化研究

引用

作者：郭长庆北京林业大学

学位级别：硕士

若尔盖高原是青藏高原东缘最为重要的生态功能区,同时也是气候变化与生态环境敏感区,拥有世界上最大的高寒沼泽湿地。若尔盖高原高寒湿地是黄河上游地区重要的水源涵养地和补给地,对稳定黄河流域的生态平衡具有重要的作用。多年来,随着... 详细信息

若尔盖高原是青藏高原东缘最为重要的生态功能区,同时也是气候变化与生态环境敏感区,拥有世界上最大的高寒沼泽湿地。若尔盖高原高寒湿地是黄河上游地区重要的水源涵养地和补给地,对稳定黄河流域的生态平衡具有重要的作用。多年来,随着全球气候变暖和人类活动增强,若尔盖高原高寒湿地面临着面积缩减、动植物生境恶化、生态系统结构和功能退化等环境问题。在高寒湿地生态环境问题日益严峻的形势之下,国家和地方政府建立了一批高寒湿地自然保护区,开展了一系列高寒湿地保护和生态修复工作,高寒湿地生态保护、修复与重建越来越受到重视。本文以若尔盖高原高寒湿地为研究对象,在厘定历史时期若尔盖高原景观格局和面积变化的基础上,基于景观演变函数分析其高寒湿地景观格局演变过程。针对若尔盖高原高寒湿地的自然生态环境和人为干扰状况,从自然环境、社会环境和管理政策三个方面构建若尔盖高原高寒湿地生态系统修复适宜性评价模型,并对其修复适宜性水平进行定量评价,在乡镇尺度上提出优先修复格局。最后,基于社会经济可持续性发展以及生态保护的原则,构建若尔盖高原高寒湿地生态修复多目标优化模型,借助NSGA-II算法探究经济效益最大化、生态效益最大化、空间紧凑度最大化、修复适宜性最大化四个目标下的湿地修复优化方案,寻求在满足经济可持续发展的前提下,适宜若尔盖高原湿地生态修复的最优空间优化方案。主要结论如下:（1）若尔盖高原景观类型可分为天然湿地、人工湿地和非湿地三大景观类型。1980-2018年若尔盖高原高寒湿地面积变化显示,区域内湿地面积呈现波动增长趋势,增长速率为3.08 km2/a,湿地转移的主要类型为湿地与草地之间的相互转化。基于湿地景观演变函数,将若尔盖高原湿地划分为恢复型、波动型、稳定型和退化型4种,其退化型湿地面积为1225 km2,占湿地总面积的28.34%,亟需进行湿地修复。（2）基于自然环境、社会环境和管理政策三个方面构建若尔盖高原高寒湿地生态系统修复适宜性评价模型,并利用双层优序图法确定指标权重,在要素层面上气候（0.222）、水文（0.194）、土壤（0.167）对湿地修复适宜性的影响较大。整体上,若尔盖高原高寒湿地修复适宜性水平在1.31-4.78之间,处于适宜水平的面积为1533.72 km2,占区域总面积的7.72%。若尔盖县的包座、达扎寺、辖曼种羊场、嫩哇、黑河牧场、阿西、辖曼、麦溪和玛曲县的曼日玛修复适宜性水平均较高,应予以优先修复。（3）基于社会经济可持续性发展以及生态保护的原则,提出若尔盖高原土地高寒湿地生态修复多目标优化的四个目标（经济效益最大化、生态效益最大化、空间紧凑度最大化、修复适宜性最大化）及其约束条件,构建若尔盖高原湿地修复多目标优化模型。借助NSGA-II算法得到无偏好（即等权最优）、经济效益占优、生态效益占优、空间紧凑度占优、修复适宜性占优五种优化方案。无偏好作为等权最优的优化方案,在经济效益上提升了41.45%,在生态效益上提升了9.18%,在湿地修复适宜性上提升了1.65%。其主要是将991 km2的林地、草地、未利用配置成湿地,316km2的林地配置为草地,349 km2的草地配置成林地,此外,还将未利用地的215 km2分别配置成林地、草地、耕地和建设用地。

关键词：若尔盖高原高寒湿地修复适宜性多目标遗传算法 NSGA-Ⅱ

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基于多目标遗传算法的生鲜电商并行分拣波次优化研究

基于多目标遗传算法的生鲜电商并行分拣波次优化研究

引用

作者：叶嘉瑶北京交通大学

学位级别：硕士

当前,生鲜电商行业具有广阔的发展前景,各大电商平台为提升竞争力争先涌入生鲜市场,却受到了生鲜高昂运输成本的制约。对于消费者而言,生鲜商品新鲜度对消费体验产生愈发重要的影响。因此,在减少生鲜运输成本的同时保障生鲜品质成为了... 详细信息

当前,生鲜电商行业具有广阔的发展前景,各大电商平台为提升竞争力争先涌入生鲜市场,却受到了生鲜高昂运输成本的制约。对于消费者而言,生鲜商品新鲜度对消费体验产生愈发重要的影响。因此,在减少生鲜运输成本的同时保障生鲜品质成为了各大生鲜电商企业解决盈利困境的重要手段。本文将以生鲜电商平台的前置仓为研究对象,比较生鲜电商与普通电商在存储策略、拣货方式等多个工作环节的不同需求,针对生鲜商品易腐蚀变质、生命周期短的特点,研究其在前置仓内的存储与拣货环节的优化方式。具体包括以下内容: (1)归纳总结生鲜电商前置仓内业务流程,通过对各环节工作内容的分析明确了货位存储环节和拣货环节在整个运输环节的重要性,明确了存储策略和波次划分策略这两个优化目标。 (2)根据生鲜商品的易变质的特点,在传统分类存储策略基础上引入生鲜变质率这一属性,提出了基于变质率与周转率的分类存储策略,研究了前置仓内生鲜变质率和周转率特性的计算方法,构建前置仓内分类存储模型。 (3)针对前置仓拣货环节,提出基于多目标遗传算法的生鲜电商并行分拣波次优化方案,以缩短拣货总时长、降低新鲜度损耗为目标,建立拣货波次划分模型,采用NSGA-II算法进行求解。将最优波次划分结果与传统先来先服务拣货方式、三种常见的波次划分方式进行对比,验证了其在缩短拣货总时长、降低商品新鲜度损耗两方面的优越性。 (4)采用前后端分离的计算机技术开发前置仓管理系统,完成了前置仓管理的系统登录、货位管理、库存管理、拣货管理四大功能模块的设计与验证,将基于变质率与周转率的分类存储策略应用于货位分配环节,将基于多目标遗传算法的波次划分策略应用于波次拣货环节,并对重要工作流程进行模拟与演示。本文围绕生鲜电商前置仓内的货位存储和波次划分环节进行研究,建立基于变质率与周转率的分类存储模型,重点研究了基于多目标遗传算法的生鲜商品并行分拣波次优化方案,最后开发了前置仓管理系统进行验证总结。图50幅,表25个,参考文献50篇。

关键词：前置仓货位分配订单分批波次划分多目标遗传算法

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一类资源优化调度问题的多目标遗传算法应用研究

一类资源优化调度问题的多目标遗传算法应用研究

引用

作者：刘楚玲广东技术师范学院

学位级别：硕士

资源优化调度问题是一个广泛存在的复杂系统问题,以物流配送和排课问题等的一类资源优化调度的典型问题,由其难解性引起了较为广泛的关注。本文以排课问题为例,提出了基于不等式方法的多目标遗传算法解决方案。排课问题是一个多目标的... 详细信息

资源优化调度问题是一个广泛存在的复杂系统问题,以物流配送和排课问题等的一类资源优化调度的典型问题,由其难解性引起了较为广泛的关注。本文以排课问题为例,提出了基于不等式方法的多目标遗传算法解决方案。排课问题是一个多目标的复杂开放性问题,并且已经被证明是NP完全问题。基于排课在学校教学管理中的重要性,对排课问题的研究具有重要的现实意义。多目标遗传算法是基于遗传算法的基本原理,结合多目标优化的理论和思想,解决多目标、多约束问题的随机搜索算法。本文应用基于不等式的多目标遗传算法解决资源优化调度问题,以排课问题为例主要从以下几个方面进行研究： (1)从多目标、多约束简化出发,将资源优化调度问题分阶段进行,对于排课问题,先分课室类型,把特殊要求的课程先编排,然后再排没有类型限制的课程。同时,采用实数编码,基于时间片的染色体编码,减少搜索空间维数。 (2)应用不等式方法把多目标不等式问题转化为多目标优化问题,引入边界向量和辅助性能指标向量,应用非支配分类和改进的基于排序的适应度分配方法进行问题的求解和优化。 (3)在遗传算子的操作过程中,基于不可行解避免的原则,采用部分映射交叉的方法和修复策略,强化了算法的针对性。本文讨论了一类资源优化调度问题的多目标遗传算法解决方案,并以排课问题为例,讨论了基于不等式方法的多目标遗传算法的排课问题建模与排课算法,并通过比较和验证,证明了该排课算法是可行的,而且是比较优的多目标协同优化算法,从而证明了算法对于这一类资源优化调度问题的有效性。

关键词：资源优化调度不等式方法辅助性能指标向量多目标遗传算法排课问题

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基于改进的庄家法则和聚类方法的多目标遗传算法的研究与应用

基于改进的庄家法则和聚类方法的多目标遗传算法的研究与应用

引用

作者：肖艳安徽理工大学

学位级别：硕士

遗传算法最初是由美国的Holland提出的,后经Goldberg总结得出其基本框架结构。它可以解决现实生活中的许多问题,如生产调度问题、组合优化、函数优化、图像处理、机器人学、机器学习、自动控制等。遗传算法在处理单目标问题时得到了很... 详细信息

遗传算法最初是由美国的Holland提出的,后经Goldberg总结得出其基本框架结构。它可以解决现实生活中的许多问题,如生产调度问题、组合优化、函数优化、图像处理、机器人学、机器学习、自动控制等。遗传算法在处理单目标问题时得到了很好的应用,但现实中的许多问题需要同时满足多个目标,因此,出现了多目标遗传算法。目前,基于Pareto的多目标遗传算法是一个研究热点,它的主要特征是将Pareto最优融入到选择机制之中。庄家法则是构造Pareto最优解集的高效方法之一。聚类方法是比较好的保持群体多样性的方法之一,它和庄家法则的结合将更好的优化算法的运行结果和运行效率。主要内容包括以下几个方面： 1.第一章简单的介绍了遗传算法、多目标优化问题、基于Pareto的多目标遗传算法,并介绍了多目标遗传算法的研究现状及国内外研究状况等。 2.第二章介绍了Pareto最优解集和Pareto最优边界的概念以及庄家法则的基本思想等,并通过举例详细地说明了用庄家法则构造非支配集的过程。 3.第三章对庄家法则进行了改进,在原有的庄家法则的基础上增加了一个副庄家,参与到每轮的比较中,用以减少比较的轮数。并将其与未改进的庄家法则进行对比,通过实验,证明了改进后的庄家法则的高效性。对聚类方法进行了介绍,并用聚类方法显示了最优解的情况。 4.第四章将改进后的庄家法则和聚类方法应用到流水车间调度问题和供水系统中。算法中用聚类方法保持进化群体的多样性,用改进后的庄家法则构造非支配集。实验表明了改进后的庄家法则和聚类方法的结合能取得更好的优化效果。

关键词：多目标遗传算法庄家法则聚类方法流水车间调度供水系统

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基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度优化研究

基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度优化研究

引用

作者：张明西安建筑科技大学

学位级别：硕士

随着露天矿山工业化、信息化、智慧化的不断发展,露天矿山正在逐步走向高效智能生产。卡车作为露天矿山的主要运输设备,其合理调度是提高企业经济效益,节约运输成本,降低能源消耗,实现高效智能生产的直接途径。卡车调度优化算法是卡车... 详细信息

随着露天矿山工业化、信息化、智慧化的不断发展,露天矿山正在逐步走向高效智能生产。卡车作为露天矿山的主要运输设备,其合理调度是提高企业经济效益,节约运输成本,降低能源消耗,实现高效智能生产的直接途径。卡车调度优化算法是卡车调度的核心,调度算法的优劣性决定着卡车调配的合理度与可靠性。本文在以往卡车调度优化的基础之上,建立了卡车调度多目标优化模型,采用多目标遗传算法,实现了卡车调度复杂需求下的多目标调度优化,为卡车调度优化问题提供了新的算法与解决途径。具体工作主要有以下几个方面:(1)首先从露天矿卡车调度和相关理论入手,对调度优化理论、多目标优化理论和多目标遗传算法做了系统的梳理和分析,从而为解决露天矿卡车调度多目标问题提供了主要理论依据和方法。(2)根据金属露天矿卡车调度的特点与原则,分析卡车调度模型的目标需求,在以往调度模型基础之上,以矿山企业实际研究问题为导向,建立了以运输成本、卡车总等待时间和品位偏差为目标的满足矿岩不同规划需求的露天矿卡车调度多目标优化模型。(3)根据提出的卡车调度多目标优化模型,针对多目标遗传算法,设计出适用于单一矿石规划和矿岩混合规划的关键算子,采用多目标加权法、NSGA-II和NSGA-III三种算法对卡车调度多目标优化模型的单一矿石规划问题进行求解对比,结果显示NSGA-III算法的求解效果更好。最后采用NSGA-III算法求解矿岩混合规划问题,验证了提出的矿岩混合规划方案的可行性。(4)针对河南省M露天矿的卡车调度实际需求,将提出的卡车调度多目标优化方法应用到M露天矿的实际生产调度当中,应用表明:此方法可节约卡车运输成本,降低卡车等待时间,控制品位偏差,具有良好的实践效果。论文的研究成果,进一步为卡车调度优化提供了新的方法与解决途径,也为智能化调度奠定了基础,对露天矿卡车生产调度具有重要的实用价值。

关键词：露天矿调度优化多目标优化多目标遗传算法

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改进的非支配排序多目标遗传算法及应用

改进的非支配排序多目标遗传算法及应用

引用

作者：陈静湘潭大学

学位级别：硕士

遗传算法是一类模拟生物自然选择与自然遗传的随机搜索算法,因其适用于求解高度复杂的非线性问题而得到了非常广泛的应用。多目标遗传算法的研究目标主要是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。近年来,遗传计算界相... 详细信息

遗传算法是一类模拟生物自然选择与自然遗传的随机搜索算法,因其适用于求解高度复杂的非线性问题而得到了非常广泛的应用。多目标遗传算法的研究目标主要是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。近年来,遗传计算界相继提出了大量有效的多目标遗传算法。最有代表性的主要有:如Fonseca和Fleming提出的MOGA;Horn等提出的NPGA,以及在其基础上提出的NPGA-II;Srinivas和Deb提出的NSGA,以及Deb等在其基础上提出了NSGA-II。本文在研究了以上的各类经典遗传算法的基础上,提出两种改进的多目标遗传算法,分别从均匀性分布和复杂性方面进行了改进。一种是在NSGA-II算法的基础上,提出构造种群的新策略――按照聚集距离选取部分非支配个体,并选取部分较好的支配个体形成下一代种群。该算法(NSGA-II+IMP)与原NSGA-II在6个测试函数上进行了比较,实验表明该算法的分布性和收敛性有了较好的改善。另一种是在多目标优化中,许多实际问题都是由很多目标(超过三个)所组成,目前提出的大多数算法却只能在处理三维以下的情况时高效。由于超过三维的情况无法用欧式空间来表示,而且在处理高维问题时通常算法的时间复杂度很高,出于在处理高维情况下的诸如此类的困难,人们开始考虑将高维目标转化为低维目标后再处理。我们提出了一种新的算法:该方法是用最小二乘法,通过数据拟合,将各目标函数拟合为一条直线,然后比较相互之间的斜率之差来确定目标是否存在冗余,以及将冗余目标减少,以此来达到降低目标维数的目的。实验结果表明原目标之间存在冗余,通过算法得以将冗余目标减少,成功降低了目标维数,从而降低了算法的时间复杂度。排课问题是一个多约束、多目标优化问题,又称为时间表问题。在计算机应用范畴已经被证明是一个NP完全问题。目前已有的处理排课问题的遗传算法基本上只是对各个不同的目标进行加权求和,简化为单目标问题处理。然而,加权法很难对非凸解进行有效搜索,另外,加权法中权值的设定本身就是一个复杂的优化问题。本文将改进的非支配排序多目标遗传算法应用到排课问题中,利用Pareto的概念对其进行求解,一次运行得到一组非支配解集,为决策者提供了更实用价的选择。算法的改进是一个非常复杂的过程。因为时间的原因,我们对于上述算法没有进行全面的测试与评价,需要更加强的是将算法应用于实际问题的评估。

关键词：多目标遗传算法聚集距离保持策略冗余目标减少数据拟合

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基于多目标遗传算法的无线传感器网络动态覆盖问题研究

基于多目标遗传算法的无线传感器网络动态覆盖问题研究

引用

作者：段国强上海交通大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)因其广阔的应用前景而受到日益广泛的关注,它一般工作在无人值守的区域,能量十分有限,而能量的限制制约着网络的覆盖度和网络寿命,因而形成了无线传感器网络的两个评价标准:网络覆盖度... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)因其广阔的应用前景而受到日益广泛的关注,它一般工作在无人值守的区域,能量十分有限,而能量的限制制约着网络的覆盖度和网络寿命,因而形成了无线传感器网络的两个评价标准:网络覆盖度和网络寿命。于是无线传感器网络的一个核心问题就是如何对已经布局的大量传感器组成的网络进行规划,以期在不同的应用场合达到我们的不同的覆盖度和网络寿命目标要求,这属于无线传感器网络的动态覆盖问题。本文研究了无线传感器网络动态覆盖问题的建模,提出了解决此问题的多目标遗传算法、特别是对多目标遗传算法的遗传编码方案进行了较为详细的研究。对动态覆盖问题的建模由两个方面组成:网络覆盖度的定义和网络寿命的定义。首先,鉴于以前有些文献把延长网络寿命转化为在有限时间段内节约能量来考虑了,我们首先说明了节约能量和延长网络寿命在有些情况下不是两个完全相同的概念,进而在考虑了传感器能源特性的情况下,给出网络寿命的定义。其次,考虑了网络寿命的定义和网络布局特点等因素,给出了网络覆盖度的定义。最终给出了网络的动态覆盖问题模型。对于给出的动态覆盖问题的模型,因为网络寿命是不确定的,这就给多目标遗传算法的编码带来了较大困难。本文针对所建立的模型,基于多目标遗传算法进行了无线传感器网络动态覆盖问题的算法设计,提出了三种算法,分别为打开顺序预排列法、预先布局时间段法、全局能量分配法。各个时间段传感器打开与否考虑的顺序不同,影响着传感器的打开状况和耗能水平,自然也影响着网络的探测质量,基于此设计了打开顺序预排列法。求解网络动态覆盖问题还是为了确定每个时间段打开哪些传感器,而可以直接把这些信息反映在编码里,基于此设计了预先布局时间段法。因为网络给定,则整个网络全局的能量便已经给定,把全局的能量反映在编码里,再对全局的能量进行各时间段的分配,基于此设计了全局能量分配法。在算例中,针对所建立的模型,对三种算法作了对比和分析,并作了改进。

关键词：无线传感器网络网络覆盖度网络寿命多目标遗传算法遗传编码

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多目标遗传算法在建设方案决策优选中的应用

多目标遗传算法在建设方案决策优选中的应用

引用

第六届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会

作者：张力刘志新周丽萍西北工业大学基建处西北工业大学力学与土木建筑学院陕西西安710072

工程项目建设方案决策是整个项目建设期间最重要的决策之一。因此,在多个建设方案中选择较优的方案通常是项目决策的重中之中。本文提出了解决建设项目方案优选问题的新思路,将其归结为多目标优化问题,分析并建立了建设项目方案决策的... 详细信息

工程项目建设方案决策是整个项目建设期间最重要的决策之一。因此,在多个建设方案中选择较优的方案通常是项目决策的重中之中。本文提出了解决建设项目方案优选问题的新思路,将其归结为多目标优化问题,分析并建立了建设项目方案决策的多目标优选模型,利用多目标遗传算法提供的解决复杂优化问题的思路来求解模型,求得了该问题的有效解,使建设方案决策模型能得出较好的应用。

关键词：多目标遗传算法工程建设项目管理决策模型多目标优化

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