检索结果-内蒙古大学图书馆

机械设计与制造 2020年第2期 6-9页

作者：李延民姚建峰郑州大学机械工程学院

针对双铰接剪式升降平台展开研究,首先理论分析推导出升降机构中的液压缸推力及升降平台起升速度的函数关系,采用控制变量法分析各参数变化对液压缸推力及升降平台起升速度的影响,确定液压缸最大推力及升降平台最大起升速度产生的位置... 详细信息

针对双铰接剪式升降平台展开研究,首先理论分析推导出升降机构中的液压缸推力及升降平台起升速度的函数关系,采用控制变量法分析各参数变化对液压缸推力及升降平台起升速度的影响,确定液压缸最大推力及升降平台最大起升速度产生的位置及关键影响参数。以液压缸最大推力及升降平台最大起升速度为优化目标,利用多目标遗传算法得到液压缸铰接优化位置,为剪式升降平台的设计及液压缸位置布置提供理论依据,具有一定的实际研究意义和工程使用价值。

关键词：理论分析函数关系参数优化多目标遗传算法

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多目标遗传算法在八辊五机架全连续冷连轧机轧制策略优化中的应用

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冶金自动化 2006年第4期30卷 49-53页

作者：刘华强唐荻杨荃边海涛北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

针对八辊五机架全连续冷连轧机在轧制过程中的特点,提出一种多目标优化问题的求解策略———多目标遗传算法,并对其进行改进,提出基于多目标遗传算法的多辊冷连轧机轧制策略的优化。该方法具有计算精度高、速度快等特点,适合在线实时计... 详细信息

针对八辊五机架全连续冷连轧机在轧制过程中的特点,提出一种多目标优化问题的求解策略———多目标遗传算法,并对其进行改进,提出基于多目标遗传算法的多辊冷连轧机轧制策略的优化。该方法具有计算精度高、速度快等特点,适合在线实时计算的要求。该优化算法在河北中钢1 250 mm八辊五机架全连续冷连轧机中的应用,证明了该算法的适用性和灵活性,为多辊全连续冷连轧机在计算机过程控制中进行轧制策略优化设计提供了一条新的途径。

关键词：多辊冷连轧机多目标遗传算法轧制策略优化

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基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

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东北大学学报（自然科学版） 2019年第5期40卷 658-662页

作者：翟莹莹厉英敖志广东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 东北大学冶金学院辽宁沈阳110819

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变... 详细信息

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变间距差分法离散求解传热方程,对比粒子群算法、多目标遗传算法,改进的多目标遗传算法搜索效率高,得到的价值函数最小.在实际生产中,采用优化后的二冷工艺,使得总用水量减少约10%,提高了铸坯质量,达到了节能降耗的要求.

关键词：连铸二冷工艺凝固传热模型多目标遗传算法冶金准则

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多目标遗传算法在频率选择表面优化设计中的应用

多目标遗传算法在频率选择表面优化设计中的应用

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作者：王婧婷电子科技大学

学位级别：硕士

智能算法是近些年来非常活跃的一个研究领域,自动化,管理工程,计算机等很多专业的学者都在广泛地研究和使用智能优化算法。而遗传算法是近年来智能优化算法中应用比较广泛的优化算法。在实际应用中,简单的单目标遗传算法不能满足工程需... 详细信息

智能算法是近些年来非常活跃的一个研究领域,自动化,管理工程,计算机等很多专业的学者都在广泛地研究和使用智能优化算法。而遗传算法是近年来智能优化算法中应用比较广泛的优化算法。在实际应用中,简单的单目标遗传算法不能满足工程需要,而且容易早熟、收敛速度较慢,因此本文将多目标遗传算法与自适应相结合,并将自适应的多目标优化算法的Matlab程序通过VBScript脚本调用HFSS,并将HFSS仿真后的结果反馈到遗传算法,作为个体的目标函数值参与进化。频率选择表面在军事的隐身技术上应用较多,而且在解决电磁兼容的问题上也有很大的贡献,因此受到了众多学者的关注和研究,而频率选择表面具有的滤波特性使它无论在军用还是民用上都得到了推广。计算机的发展也促进了频率选择表面的发展,电磁仿真软件的出现方便了频率选择表面的设计,本文正是使用电磁仿真软件HFSS与优化算法共同设计频率选择表面。本文主要提出了多目标遗传算法的改进方案,并对频率选择表面的结构有新的设计,同时应用算法进行频率选择表面的优化设计。具体的工作包括以下几点:1.针对传统的多目标优化算法的局部搜索能力弱而提出了自适应的多目标遗传算法,并把传统的和改进后的优化算法到测试函数真实Pareto-前沿的距离进行比较来判断算法性能的优劣。2.将上述改进的多目标遗传算法与HFSS联合仿真,设计出了一个双频的频率选择表面。通过对该结构的建模以及仿真优化,得到了满足要求的模型。3.对简单的十字型FSS结构进行结构调整,使原来只有一个阻带的结构,在保持稳定性的情况下,可以多增加一个阻带,利用改进后的多目标遗传算法对结构进行优化,达到设计目标。

关键词：多目标遗传算法自适应频率选择表面 VBScript脚本

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基于多目标遗传算法的潜器外形优化设计

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船舶力学 2011年第8期15卷 874-880页

作者：杨卓懿于宪钊庞永杰宋磊哈尔滨工程大学水下智能机器人技术国防科技重点实验室哈尔滨150001

计算流体力学软件应用于潜水器外形优化设计时,精度虽高,但效率低下。因此研究了试验设计和响应面模型技术,提出了一个潜水器外形优化设计的策略。其基本思想是:首先应用Gambit软件的日志文件建立起水动力分析模型,然后根据设计要求选... 详细信息

计算流体力学软件应用于潜水器外形优化设计时,精度虽高,但效率低下。因此研究了试验设计和响应面模型技术,提出了一个潜水器外形优化设计的策略。其基本思想是:首先应用Gambit软件的日志文件建立起水动力分析模型,然后根据设计要求选取设计变量,用试验设计的方法在设计变量空间里选取样本点并进行阻力性能计算,得到各样本点的响应,并建立阻力、包络体积的二阶多项式模型响应面模型。潜水器设计时需要考虑能源与设备布置要求,因此将阻力与体积作为艇型优化的两个目标,研究了多目标遗传算法,并给出了Pareto最优解集。结果表明,文中采用近似模型的艇型优化过程,不但效率得到提高,精度也能得到保证,而且由CFD结果建立的阻力估算公式可以为后续设计带来很高的参考价值。

关键词：艇型优化试验设计响应面模型多目标遗传算法

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多目标遗传算法优选紫苏叶有效部位的提取工艺研究

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时珍国医国药 2018年第4期29卷 769-771页

作者：鲁银均吴巧凤浙江中医药大学药学院浙江杭州310053

目的优选紫苏叶有效部位的提取工艺,确定最优提取条件。方法以乙醇浓度、溶媒倍数、提取次数及提取时间为考察因素,以总黄酮、总酚含量及浸膏得率为目标函数,采用正交试验优选紫苏叶有效部位的回流提取工艺,进一步运用多目标遗传算法优... 详细信息

目的优选紫苏叶有效部位的提取工艺,确定最优提取条件。方法以乙醇浓度、溶媒倍数、提取次数及提取时间为考察因素,以总黄酮、总酚含量及浸膏得率为目标函数,采用正交试验优选紫苏叶有效部位的回流提取工艺,进一步运用多目标遗传算法优化正交试验结果。结果紫苏叶的最优提取工艺为:加药材19倍的量的75%乙醇回流提取3次,每次2.93 h;该提取条件下总黄酮、总酚含量及浸膏得率分别为27.24 mg/g、18.32 mg/g及17.07%,与预测结果相近。结论所得工艺合理、稳定可行,重现性好,可用于紫苏叶有效部位的提取。

关键词：紫苏叶多目标遗传算法提取工艺总黄酮总酚

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基于改进多目标遗传算法的实时发电市场优化调度研究

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电力系统保护与控制 2017年第17期45卷 65-71页

作者：汤晓青刘辉范宇杨胜杰国网四川省电力公司技能培训中心四川成都610072 南瑞集团公司(国网电力科学研究院) 江苏南京211000 湖南商学院湖南长沙410205

实时发电市场需在短时间内完成投标与出清,与中长期市场相比时间更紧、价格波动更明显且更容易受到参与者行为的影响。在交易过程中,若单纯采用总购电成本最低进行出清,可能导致少量参与者占有大部分市场份额或剩余资源,造成市场集中度... 详细信息

实时发电市场需在短时间内完成投标与出清,与中长期市场相比时间更紧、价格波动更明显且更容易受到参与者行为的影响。在交易过程中,若单纯采用总购电成本最低进行出清,可能导致少量参与者占有大部分市场份额或剩余资源,造成市场集中度偏大。少量机组可利用其市场力操纵市场并获得超额回报,从而影响市场效率及稳定性。为了防止该类情形,提出一种兼顾市场集中度的实时发电市场多目标优化模型,通过监控HHI静态指标以及DHHI动态指标将市场集中度控制在合理水平。在模型求解过程中,通过改进的多目标遗传算法(Multi-objective Generic Algorithm,MOGA)实现了快速收敛及有限方案筛选。最后采用IEEE30节点标准系统进行仿真,仿真结果证实了模型的有效性及其算法的高效性。

关键词：优化调度实时发电市场市场力多目标遗传算法

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多目标遗传算法的多样性与均匀性改进研究及其应用

多目标遗传算法的多样性与均匀性改进研究及其应用

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作者：万兴余三峡大学

学位级别：硕士

无论是在科学研究领域还是在工程设计中，都存在着大量的多目标优化问题。如何求出这些问题的最优解，一直都是广大科研人员关注的焦点问题之一。但是传统的数学方法已经很难满足求解需求，而多目标进化算法的出现为解决这个问题开创了... 详细信息

无论是在科学研究领域还是在工程设计中，都存在着大量的多目标优化问题。如何求出这些问题的最优解，一直都是广大科研人员关注的焦点问题之一。但是传统的数学方法已经很难满足求解需求，而多目标进化算法的出现为解决这个问题开创了新的局面。目前比较热门的多目标算法主要包括NSGA-II、SPEA2、MOEA/D、PESA2和MOCell等。其中，MOCell因在算法的多样性和收敛性方面具有较好的表现而得到了广泛关注。MOCell将元胞自动机与遗传算法相结合，将种群中的个体安排在固定的网格中，每个个体被限定只能和它周围的邻居个体进行交流。这种方式在一定程度上较好的保持了种群多样性。但是，试验研究发现MOCell在解的收敛性和多样性方面依然存在着较大的不足，因此本文从不同的角度对MOCell算法进行了改进。一是针对MOCell的种群结构，提出了三维种群拓扑结构。新结构增加了种群中优良个体的扩散方向，使得扩散方向由二维种群结构时的四个增加到了六个。提高了种群的收敛速度，使种群的多样性和收敛性达到了一个新的平衡。实验结果表明，改进算法的性能要优于另外几个对比算法。二是针对MOCell使用的交叉算子进行了改进。本文借鉴正交优化试验设计的思想，利用正交表均衡分散，整齐可比的特性，设计出了正交交叉算子。该交叉算子的一个显著优点就是一次交叉操作就能同时产生多个子代个体，而且这些个体都是在父代个体周围均衡分布的。所以得到的这些个体都是父代个体周围代表性很强的几个个体，然后从这些个体中选出适应度最好的一个作为子代个体。为了验证新交叉算子的性能，分别将其与MOCell和NSGA-II算法相结合，并用测试函数进行测试，实验结果表明新交叉算子是有效的。三是为了将MOCell应用到求解多目标柔性作业车间调度问题上，本文针对MOCell求解柔性作业车间调度问题时容易陷入早熟的问题，设计了自适应机制和局部搜索机制。自适应机制是指算法在对整个种群完成一次迭代后，会对种群的收敛速度进行计算，然后按照收敛速度的快慢对种群的形状进行自动调整，保持整个算法以一个合适的收敛速度运行。局部搜索机制是指在算法完成变异操作后，对得到的个体周围进行局部搜索，进一步防止算法陷入局部最优。用改进的算法对4个多目标柔性作业车间调度测试实例进行求解，都获得了较好的结果，说明了算法的改进是有效的。四是将本文提出的两种改进算法运用到了实际工程实例当中，对机床主轴多目标优化设计问题和蜗杆传动多目标优化设计问题进行了求解，都取得了较好的结果。

关键词：多目标遗传算法元胞自动机正交设计自适应优化设计

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多目标遗传算法及其在船舶型线优化中的应用

多目标遗传算法及其在船舶型线优化中的应用

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作者：崔连琼武汉理工大学

学位级别：硕士

最优化问题是一个古老的问题,追求目标的最优化一直是人类的理想。许多工程优化问题往往性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解。而且实际的工程优化问题中大多数是多目标优化问题,各子目标之间一般都存在互相冲突的现象。多目标与... 详细信息

最优化问题是一个古老的问题,追求目标的最优化一直是人类的理想。许多工程优化问题往往性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解。而且实际的工程优化问题中大多数是多目标优化问题,各子目标之间一般都存在互相冲突的现象。多目标与单目标优化问题的本质区别是,前者一般是一组或多组非劣解的集合,而后者只是单个解或一组不连续的解。因此,多目标优化问题的求解变得困难。自60年代以来,人们对求解多目标优化问题的兴趣日益增加。一种模仿生物进化过程的、被称为“进化算法(Evolutionary Algorithm)”的随机优化技术应运而生,而且在解这类优化问题中显示出了优于传统优化算法的性能。而遗传算法(Genetic Algorithm)是迄今为止进化算法中应用最多、比较成熟、广为人知的算法。由于其在求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了广泛的关注。经过几十年的发展,多目标遗传算法已经日趋成熟。船舶的优化设计是从60年代末期开始逐渐发展起来的一种有效、新的设计方法。船舶优化设计同许多其他工程问题一样属于多目标优化问题。其中船舶型线优化设计通常是以应用数学方法对型线进行光顺,而以船体的布置、水动力和结构性能为目标函数。型线优化设计是一个亟待解决的复杂多目标优化问题。本文以多目标遗传算法为主要研究内容,将改进的遗传算法应用于求解多目标优化问题并用于船舶优化设计是很有意义的。本文介绍了遗传算法的起源、历程、主要研究方向、遗传算法的基本原理以及改进措施等,编制基于改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)的通用多目标优化软件。本文以高速方尾船型优化为例介绍了多目标遗传算法在船型的型线优化设计当中的应用,找到了一种适合NPL 100 Model A船型的数学描述方法,在此基础上,以总阻力系数为优化目标,优化得到阻力性能优良的船舶型线。这说明多目标遗传算法在船型优化中的应用可以大大地提高了船舶优化设计质量、缩短设计周期。

关键词：遗传算法多目标优化多目标遗传算法高速排水型方尾船型线优化

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多目标遗传算法在企业能源规划中的应用研究

多目标遗传算法在企业能源规划中的应用研究

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作者：刘金华广东工业大学

学位级别：硕士

能源与环境问题已成为当今社会普遍关注的热点。在目前全球化能源日趋紧张的形势下,节能减排已变得十分紧迫。面对“十二五”严峻的节能形势,政府对重点耗能企业实施监管力度加大。因此,对企业能源系统进行优化以达到节约能源及成本的... 详细信息

能源与环境问题已成为当今社会普遍关注的热点。在目前全球化能源日趋紧张的形势下,节能减排已变得十分紧迫。面对“十二五”严峻的节能形势,政府对重点耗能企业实施监管力度加大。因此,对企业能源系统进行优化以达到节约能源及成本的目的是十分重要的,企业能源优化问题已经成为多目标规划问题的研究热点。而求解多目标规划问题目前最流行的是多目标遗传算法,多目标遗传算法在很多规划问题的求解上都有了很好的应用。本文在介绍多目标遗传算法理论的基础上,以快速非支配排序（NSGAⅡ）算法为求解算法进行研究,根据NSGAⅡ在遗传算子方面的不足,对NSGAⅡ算法进行了改进,引入了算术交叉算子并改进了其系数的生成,解决了模拟二进制交叉算子搜寻性能上的不足。同时将可行方向法引入变异操作中,提出一种可行方向变异算子,使个体沿着可行方向快速收敛于最优解集。并就其遗传操作过程中的越界处理方法进行了改进,设计出一种与端点值和操作前个体相互关联的新的越界处理方法,使种群具有更好的多样性。在企业能源优化问题方面,本文对投入产出法理论进行了深入的研究,将投入产出法引入企业能源规划中,以某铜管企业为例,收集整理数据,编制了某铜管企业的投入产出表,并将经济和环境因素纳入传统能源优化中,建立了以能源、经济、环境为目标的企业多目标投入产出优化模型。最后,通过对某铜管企业数据的收集整理,数值化其目标函数和约束条件,并将改进的多目标遗传算法应用于其多目标投入产出优化模型中,对其进行计算,得出计算结果。

关键词：多目标遗传算法遗传算子企业能源优化投入产出模型

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