检索结果-内蒙古大学图书馆

中成药 2015年第4期37卷 768-773页

作者：徐冰婉徐小雯黄家卫浙江中医药大学药学院浙江杭州310053

目的采用多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)优选黄连的最佳提取工艺条件。方法采用MOGA法,以盐酸小檗碱的提取率和浸膏得率为指标,对黄连的提取工艺进行了研究。结果经优化后,最佳提取条件为乙醇76%,料液比1∶10... 详细信息

目的采用多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)优选黄连的最佳提取工艺条件。方法采用MOGA法,以盐酸小檗碱的提取率和浸膏得率为指标,对黄连的提取工艺进行了研究。结果经优化后,最佳提取条件为乙醇76%,料液比1∶10,提取时间1 h,提取次数3次。结论在保证两个指标均最优的前提下,MOGA搜索得的Pareto非劣解较为理想,最佳提取条件提取率高、稳定性好、精确度高,为黄连提取条件选择提供了合理可靠的方法。

关键词：黄连盐酸小檗碱提取优化多目标遗传算法

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基于多目标遗传算法的云服务部署优化方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第S1期44卷 80-83页

作者：颉斌杨扬旷毅北京科技大学计算机通信工程学院北京100083

将服务部署优化问题建模为多目标组合优化问题.在多目标遗传算法的基础上,把部署方案转换为基因编码,用轮盘赌选择机制选择个体,用单点交叉算子产生新的子代,并以设定的概率发生变异.对合适个体考虑支配值和稀疏值设计适应度函数;对不... 详细信息

将服务部署优化问题建模为多目标组合优化问题.在多目标遗传算法的基础上,把部署方案转换为基因编码,用轮盘赌选择机制选择个体,用单点交叉算子产生新的子代,并以设定的概率发生变异.对合适个体考虑支配值和稀疏值设计适应度函数;对不合适个体根据支配值和SLA冲突设计适应度函数.最后给出了优化过程.通过仿真实验可以看出:随着迭代次数的增加,适应度值及各个优化指标值逐渐收敛于一个固定且较优值,说明利用设计的优化算法,能使各个优化目标值较快地收敛到一个较优解,能较好地帮助基础设施即服务(SaaS)提供商在部署应用服务时进行有效规划和决策.

关键词：云计算服务部署多目标遗传算法基因编码适应度函数

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基于多目标遗传算法的再入飞行器气动布局优化

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空气动力学学报 2001年第4期19卷 478-482页

作者：张勇李为吉唐伟马强张鲁民西北工业大学西安710072 中国空气动力研究与发展中心四川绵阳621000

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集 ,并和传统的多目标优化方法 (加权和方法、约束法 )进行比较。通过计算表明 ,多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集 ,这为飞行... 详细信息

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集 ,并和传统的多目标优化方法 (加权和方法、约束法 )进行比较。通过计算表明 ,多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集 ,这为飞行器设计者进行目标折衷决策提供了充分的依据。

关键词：再入飞行器气动布局多目标优化多目标遗传算法

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板料拉深成形工艺参数的多目标遗传算法优化

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清华大学学报（自然科学版） 2007年第8期47卷 1267-1269页

作者：潘江峰钟约先袁朝龙清华大学机械工程系先进成形制造教育部重点实验室北京100084

拉深是板料冲压成形的关键工艺。拉深成形工艺参数优化是一个典型的多目标优化问题。该文在板料拉深成形数值模拟的基础上,确定了工艺参数多目标优化的待优化变量和优化目标,进而建立了优化数学模型,然后采用多目标遗传算法N SGA-II对... 详细信息

拉深是板料冲压成形的关键工艺。拉深成形工艺参数优化是一个典型的多目标优化问题。该文在板料拉深成形数值模拟的基础上,确定了工艺参数多目标优化的待优化变量和优化目标,进而建立了优化数学模型,然后采用多目标遗传算法N SGA-II对该模型进行了优化。以某翼子板为例,采用N SGA-II算法对其拉深工艺参数进行优化,得到一组Pareto解,选择其中一组参数进行数值模拟,结果显示零件具有较好的成形性,说明该方法具有较好的优化效果。

关键词：板料拉深多目标优化缺陷因子多目标遗传算法

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液氮洗工艺的多目标遗传算法优化

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西安交通大学学报 2011年第5期45卷 114-118页

作者：张旭颜立伟李云张早校西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为了优化大化肥中的液氮洗关键流程以提高能量效率、控制CO2排放,在使用Aspen Plus软件对某低温液氮洗工艺进行模拟分析的基础上,结合多目标遗传算法和二次规划法(MOGA-QP)来解决局部极值和大规模优化问题.根据超结构方法,构建了液氮洗... 详细信息

为了优化大化肥中的液氮洗关键流程以提高能量效率、控制CO2排放,在使用Aspen Plus软件对某低温液氮洗工艺进行模拟分析的基础上,结合多目标遗传算法和二次规划法(MOGA-QP)来解决局部极值和大规模优化问题.根据超结构方法,构建了液氮洗工艺流程总结构,即在原流程中加入了一个减压阀和一个分离器,由此可以增补29.546 kJ/kg冷量,使得液氮洗涤塔出口净化气中的CO体积分数为0.55×10-6.利用MOGA-QP求解了超结构,即在进化过程中用二次规划法来模拟流程表单的各个子模块,在最终收敛的环节用二次规划法求解子问题,从而对遗传算法产生的Pareto解做进一步的精细优化.实际应用显示:在满足工艺指标的前提下,优化后的液氮入口流量减至0.131 2 kmol/s,出口CO体积分数降至0.25×10-6,液氮入口流量减少了1.7%,火用损失减少了15.7%,表明改进流程更佳,MOGA-QP算法有效.

关键词：液氮洗模拟分析多目标遗传算法过程优化

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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(自然科学版) 2002年第S1期 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

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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多目标遗传算法优化金荞麦的提取工艺

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中国现代应用药学 2018年第12期35卷 1826-1830页

作者：赵炎军谢升阳张小霞刘园吴凡蔡田恬吴巧凤浙江中医药大学附属第一医院杭州310006 浙江中医药大学药学院杭州311400

目的优选金荞麦的提取工艺。方法选择乙醇浓度、溶媒倍数、提取时间、提取次数为考察因素,以总黄酮和浸膏得率为考察指标进行正交试验,运用SPSS19.0软件建立总黄酮和浸膏得率的二次回归模型,采用多目标遗传算法对其进一步优化,确定金荞... 详细信息

目的优选金荞麦的提取工艺。方法选择乙醇浓度、溶媒倍数、提取时间、提取次数为考察因素,以总黄酮和浸膏得率为考察指标进行正交试验,运用SPSS19.0软件建立总黄酮和浸膏得率的二次回归模型,采用多目标遗传算法对其进一步优化,确定金荞麦的最优提取工艺。结果金荞麦的最佳提取条件:加金荞麦药材24倍量的61%乙醇于80℃提取3次,每次1.90 h;总黄酮和浸膏得率分别为11.58%和22.83%,与遗传算法模型预测结果相符。结论多目标遗传算法优化的效果理想,所得工艺稳定可行,有效成分得率高,可用于金荞麦有效部位的提取。

关键词：金荞麦提取工艺多目标遗传算法

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基于多目标遗传算法的串联通道水冷散热器优化设计

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机械工程学报 2013年第10期49卷 151-155页

作者：郝晓红胡争光侯琼方瑛李学康彭倍电子科技大学机械电子工程学院成都611731

为最大限度的提高水冷散热器的散热效率,需要对外形尺寸固定的水冷散热器进行优化设计。将串联通道散热器按通道数离散成N个并联的热阻单元,各个热阻单元之间用焓变热阻相连,并以此为基础建立散热器的热阻网路模型及压力损失模型。以热... 详细信息

为最大限度的提高水冷散热器的散热效率,需要对外形尺寸固定的水冷散热器进行优化设计。将串联通道散热器按通道数离散成N个并联的热阻单元,各个热阻单元之间用焓变热阻相连,并以此为基础建立散热器的热阻网路模型及压力损失模型。以热阻和压力损失模型为目标函数,在层流状态下,采用多目标遗传算法对散热器的结构参数,如通道数、通道宽度和高度以及入口水流速度进行优化,通过多次迭代得到Pareto优化解。采用计算流体力学仿真方法验证散热器的热阻模型和压力损失模型的准确性,并从优化解集中选择部分解进行比较分析。这种方法能够同时降低串联通道散热器的热阻和压力损失,为串联通道水冷散热器的优化设计提供理论依据,在工程上也具有很好的指导意义。

关键词：散热器优化串联通道热阻模型压力损失多目标遗传算法

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化学工程中多目标遗传算法的应用

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现代化工 2007年第7期27卷 66-69,71页

作者：姜斌梁士锋天津大学化工学院

多目标遗传算法(MOGA)是在遗传算法的基础上发展起来的,它可以进行多个目标之间直接权衡。介绍了多目标遗传算法的概念及发展历程,重点介绍了非劣排序遗传算法(NSGA)和NSGA-Ⅱ,以及多目标遗传算法和过程模拟器结合在化学工程中的应用情况。

关键词：多目标遗传算法 NSGA NSGA-Ⅱ 过程模拟器

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基于多目标遗传算法的卫星成像任务调度技术

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系统工程与电子技术 2007年第7期29卷 1164-1168页

作者：李军王钧陈健陈慧中郭玉华国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073 北京遥感信息研究所北京100085

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的... 详细信息

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的满意解,生成卫星的优化拍摄计划。卫星成像任务调度原型系统的实现和实验结果验证了该模型和算法的合理性和有效性。

关键词：成像任务调度多目标遗传算法成像约束图

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