检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2018年第A01期38卷 13-15,43页

作者：王璐刘明刘荣凡吴辉上海民航职业技术学院基础部上海200232 同济大学经济管理学院上海200092

针对机场的实际问题,即既要充分满足乘客的需求,同时又要考虑乘客的满意度,提出以乘客满意度为出发点的混合整数规划模型。首先,建立双目标模型;然后,开发epsilon约束算法以及带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ);最后,给出具体算... 详细信息

针对机场的实际问题,即既要充分满足乘客的需求,同时又要考虑乘客的满意度,提出以乘客满意度为出发点的混合整数规划模型。首先,建立双目标模型;然后,开发epsilon约束算法以及带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ);最后,给出具体算例说明epsilon约束算法只能解决小规模问题,在求解大规模问题时,NSGA-Ⅱ的效果更好,175 s便计算出结果,而epsilon精确算法65 min还未计算出结果。

关键词：乘客满意度混合整数规划双目标优化 epsilon约束算法带精英策略的非支配排序遗传算法

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考虑不同电动汽车用户的充、换电站优化选址研究

考虑不同电动汽车用户的充、换电站优化选址研究

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作者：回旭华北电力大学

学位级别：硕士

我国电动汽车迎来了蓬勃发展的时期,但是在其迅速发展的背后,大规模电动汽车的充电过程将给电网带来不小的考验,这也将成为制约这一新兴产业发展的难题。因此,研究电动汽车充电对电网所带来的影响,并提出相对应的解决措施已经迫在眉睫... 详细信息

我国电动汽车迎来了蓬勃发展的时期,但是在其迅速发展的背后,大规模电动汽车的充电过程将给电网带来不小的考验,这也将成为制约这一新兴产业发展的难题。因此,研究电动汽车充电对电网所带来的影响,并提出相对应的解决措施已经迫在眉睫。由于车载电池能源技术尚未完全成熟,电动汽车续航距离有限,使用寿命不长。电动汽车进一步推广的关键在于充电设施的建设,而充电站规划设计不但决定出行用户的便捷性,且会影响电网的节点电压和网损。因此,为了进一步提升电动汽车规模,充电站的选址定容是其关键所在。本文首先对不同类型的电动汽车进行分类,并重点分析私家车和共享汽车两种电动汽车的充电行为,利用蒙特卡洛法仿真分析得出两种汽车类型的充电负荷曲线,并简要分析了对日负荷曲线的影响。对这种影响本文提出了一种新型充、换电站的方式,对未来统一化的私家车和共享汽车的电池进行电能补充,以站点建设容量和日负荷曲线峰谷差最低为目标函数,根据上述仿真结果利用MGPSO进行算例分析,对比充、换电站与传统充电站,得到两种方式电动汽车的最大充电负荷和对应的时刻,同时分析出充电桩和换电装置的最佳比例。根据电动汽车在不同位置接入配电网对电网的影响和对用户便捷程度的不同,本文以私家、共享两种不同的电动汽车对用户捕获程度最大、对配电网络系统网损最小和对配电网络电压偏移最小为目标,建立对电动汽车充、换电站最优规划的多目标模型。根据第三章分析得到的传统的充电站和混合充、换电站的最大充电负荷比例,分别运用改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对此多目标模型进行求解,分别得到pareto最优解集。最后,以25节点交通网络图和IEEE-33节点配电系统验证此模型和算法的可行性,并对比分析混合充、换电站的优点。

关键词：蒙特卡洛法自适应权重的粒子群算法带精英策略的非支配排序遗传算法

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深远海应急救援船舶调度模型与方法研究

深远海应急救援船舶调度模型与方法研究

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作者：冯衍凯大连海事大学

学位级别：硕士

随着我国经济的快速发展与对海洋自然资源开发程度的不断加深,海上活动变得愈加频繁,与此同时,海上遇险事故的发生率也在不断上升。频发的海上事故严重威胁着海上工作人员的生命和财产安全,海上应急救援是必须守住的保障遇险人员生命和... 详细信息

随着我国经济的快速发展与对海洋自然资源开发程度的不断加深,海上活动变得愈加频繁,与此同时,海上遇险事故的发生率也在不断上升。频发的海上事故严重威胁着海上工作人员的生命和财产安全,海上应急救援是必须守住的保障遇险人员生命和财产安全的最后一道防线。近年来,我国海洋经济和资源开发活动逐步向深远海拓展,提高深远海应急救援保障能力已成为我国海洋强国战略实施过程中的迫切需求。因此,为提高深远海应急救援保障能力,本文对深远海应急救援船舶调度模型与方法开展了研究。为解决深远海救助船舶调度问题,提高深远海救助能力,本文基于博弈论组合赋权法和多准则妥协解排序法(Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)构建了救助船舶优选与排序模型。首先确定了备选救助船舶选取原则并依据选取原则遴选出派遣救助船舶时需考虑的评价指标,建立了救助船舶优选指标体系。其次使用博弈论组合赋权法将层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)得到的主观权重与层间相关性判断标准法(Criteria Importance though Intercrieria Correlation,CRITIC)得到的客观权重进行融合重组,得到各指标组合权重。然后使用多准则妥协解排序法对备选救助船舶进行优选与排序。最后通过仿真实验和多种救助船舶优选与排序方法的对比,展现了本文方法的优点,验证了本文构建的救助船舶优选与排序模型的有效性。为解决深远海搜寻船舶调度问题,提高深远海搜寻能力,本文建立了搜寻船舶调度数学模型,分析了模型需满足的各种约束条件,设计了模型的求解算法,并进行了仿真对比实验。具体工作内容如下:(1)将搜寻船舶调度的实际问题抽象为数学问题,以搜寻船舶的类型、数量和搜寻线间距为决策变量,以搜寻计划完成时间最短和搜寻计划成功概率最大为优化目标,建立了多目标搜寻船舶调度模型。(2)结合实际情况分析了模型需满足的多种客观约束条件。(3)针对本文特定的调度模型,基于改进带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)设计了调度模型的求解算法。(4)通过仿真对比实验,验证了本文建立的搜寻船舶调度数学模型和设计的模型求解算法的有效性。在仿真实验中,为了便于做出最终决策,本文引入模糊决策方法从帕累托最优解集中选出一个最优解,将其作为最终搜寻船舶调度方案。本文通过仿真实验与算法对比验证了救助船舶优选与排序模型、搜寻船舶调度模型以及设计的调度模型求解算法的有效性,可为深远海应急救援船舶调度提供依据。

关键词：救援船舶博弈论多准则妥协解排序法调度模型带精英策略的非支配排序遗传算法

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含分布式电源的电网电压分析与控制的研究

含分布式电源的电网电压分析与控制的研究

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作者：杨志国华北电力大学

学位级别：硕士

随着我国经济社会的飞速发展，大电网、集中式供电的规模迅速膨胀，伴随着这种快速发展而来的是电网的安全性问题。分布式发电系统具有占地小、建设周期短、电压等级低、接近负荷中心、节能、环保等特点，故分布式发电可作为集中供电的... 详细信息

随着我国经济社会的飞速发展，大电网、集中式供电的规模迅速膨胀，伴随着这种快速发展而来的是电网的安全性问题。分布式发电系统具有占地小、建设周期短、电压等级低、接近负荷中心、节能、环保等特点，故分布式发电可作为集中供电的有益补充。分布式电源接入现有配电系统能够提高能源利用率，改善电力系统的稳定性、可靠性以及经济性，然而，分布式电源对配电系统网络结构和运行控制方式都带来了巨大的影响。本文对含分布式电源的配电网潮流计算、配电网电压质量和配电网无功电压控制三个方面进行了深入的研究，主要研究成果如下：首先，对含DG的配电网潮流计算进行了研究。从电压等级、网络结构和线路参数三方面分析了配电系统的特点，接着介绍了前推回代法潮流计算的基本原理，并且提出了对于现有潮流计算方法的改进措施，通过对IEEE33节点配电系统进行仿真计算，验证了新算法的正确性和有效性。然后，分析了分布式电源的三种接口模型，建立了分布式电源在潮流计算中的数学模型，对于不同类型的分布式电源，提出了在潮流计算过程中的处理方法。最后，阐明了含DG的配电网潮流计算的步骤，并且通过一个实例验证了新算法的快速性和有效性。其次，研究了DG对配电网电压的影响。首先介绍了配电系统静态电压稳定性指标。然后结合实例分析了不同类型DG在不同接入位置和接入容量时对配电系统电压水平和电压稳定性造成的影响，计算了多种含DG的配电系统的节点电压和电压稳定性指标，较全面地分析了DG的类型、接入位置和接入容量的变化对配电系统电压造成的影响。最后，研究了含DG的配电网电压优化控制。针对多目标加权方法无功优化具有盲目性的缺点，提出将NSGA-II应用于无功电压优化。首先，分析了无功电压优化的模型，建立了以有功损耗最小、电压稳定性最好和电压水平最高的多目标优化模型。然后，介绍了无功电压优化的原理及常用算法，并且重点介绍了NSGA-II算法。接着提出了将NSGA-II算法应用于无功电压控制的原理及步骤。基于NSGA-II算法的无功电压优化方法，一次运行可以得到多个优化方案，决策者可根据不同的优化标准选择优化方案。最后，用一个算例验证了算法的正确性和实用性。

关键词：分布式电源配电网潮流计算配电网电压带精英策略的非支配排序遗传算法无功优化

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含风电场的低碳减排多目标动态机组组合优化

含风电场的低碳减排多目标动态机组组合优化

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作者：周宇轩长沙理工大学

学位级别：硕士

传统电力系统机组组合是预先安排好各个机组在一个调度周期内的启停状态与出力分配,从而达到火电机组燃煤费最低等经济性最优目标,然而随着煤炭等化石能源消耗所占比重过大,一系列污染问题相继产生,低碳减排等理念渐渐深入各行各业。以... 详细信息

传统电力系统机组组合是预先安排好各个机组在一个调度周期内的启停状态与出力分配,从而达到火电机组燃煤费最低等经济性最优目标,然而随着煤炭等化石能源消耗所占比重过大,一系列污染问题相继产生,低碳减排等理念渐渐深入各行各业。以风电为代表的一批低污染、低消耗、可再生的新能源发电技术开始广泛应用到生产电能中来,正如所有新能源具备的随机性与波动性等特点,风电的接入必然给电力系统的机组组合问题带来不确定性影响,研究如何更科学地处理风电场的电力系统机组组合问题具有十分重要的现实意义。论文首先阐述了选题研究背景及意义,对我国风力资源状况、风电行业发展历程与传统电力系统机组组合问题进行了概述;然后从风电不确定对机组组合的影响、含风电的机组组合建模及求解方法这三个方面对国内外研究现状进行深入分析;在此基础上,针对风电场的短期风速预测,以某风电场的29天实测风速数据为训练样本,采用基于支持向量机的预测方法来进行预测周期为48小时的算例仿真;为了区别传统单目标机组组合方式,引入低碳减排理念来构建含CO2与SO2两种污染气体排放量最小的多目标函数,并对多目标优化问题的数学概念与基于Pareto最优解集的求解思路进行详细说明;在众多求解多目标问题的现代智能算法中,NSGA-II算法极具代表性与优越性,论文详细描述了该算法的求解过程,并通过3个经典多目标测试函数来验证其性能,针对含混合整数变量及时间耦合特性的多目标机组组合问题,论文提出了基于双层优化的改进NSGA-II算法求解策略,以算法的自我嵌套调用,模糊化决策取优来完成优化问题求解。通过构建含风电场的多目标机组组合数学模型,以某个由10机组及1风电场构成的系统进行调度周期为24小时的算例仿真分析,对求解目标值的两方案对比来验证本文所提出的求解策略可行性和有效性。本文所建模型及求解策略基于实际生产发电情况,具有一定的实用价值与指导意义。

关键词：机组组合风电支持向量机多目标优化帕累托解集带精英策略的非支配排序遗传算法

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航班延误情境下的停机位指派研究

航班延误情境下的停机位指派研究

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作者：陈丽丽南京航空航天大学

学位级别：硕士

停机位资源是机场航班运行过程中的关键资源,而航班延误的频繁发生导致航空器常常无法按照既定时刻表完成相应航班任务,继而影响停机位预指派方案的正常运行。本文针对航班延误对停机位运行产生的影响,对航班延误情境下的停机位再指派... 详细信息

停机位资源是机场航班运行过程中的关键资源,而航班延误的频繁发生导致航空器常常无法按照既定时刻表完成相应航班任务,继而影响停机位预指派方案的正常运行。本文针对航班延误对停机位运行产生的影响,对航班延误情境下的停机位再指派问题进行研究。本论文以我国某大型运输机场为例,对其航班运行数据进行分析,探究各运行要素与该机场航班延误数量及航班延误时间的相关关系,在此基础上就进港航班与离港航班分别构建基于随机森林的航班延误预测模型。预测结果表明,84.43%的进港航班其预测延误时间与实际延误时间的差值小于10分钟;而预测延误时间与实际延误时间的差值小于10分钟的离港航班占所有离港航班的比例为79.41%,所构建的数据模型具有较好的预测效果。论文以航班延误时间预测的结果作为停机位指派方案调整的依据,基于对航班延误状态的界定,确定机场处于不同航班延误状态的停机位指派方案调整策略,并构建航班延误再指派模型。采用带精英策略的非支配排序遗传算法对模型求解,将由算法求解得到的停机位再指派方案与该机场实际运行的停机位指派方案进行对比得到,所生成的停机位再指派方案有效避免了所有停机位内出现的直接占用冲突,符合不同航班延误状态下的停机位指派方案调整原则。

关键词：航班延误预测随机森林停机位再指派带精英策略的非支配排序遗传算法

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不确定环境下城市物流配送路径优化模型与算法研究

不确定环境下城市物流配送路径优化模型与算法研究

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作者：赵平平兰州交通大学

学位级别：硕士

近年来,我国物流业的高速发展,使其在第三产业中的位置非同小可。城市物流作为物流业的一个分支,影响着城市人的生活质量。由于城市物流的活动范围小,客户数量多且分散的特点,使其受交通拥堵、客户需求变化等不确定因素的影响较大。如... 详细信息

近年来,我国物流业的高速发展,使其在第三产业中的位置非同小可。城市物流作为物流业的一个分支,影响着城市人的生活质量。由于城市物流的活动范围小,客户数量多且分散的特点,使其受交通拥堵、客户需求变化等不确定因素的影响较大。如何合理的应对城市物流配送过程中的不确定性因素,使企业降低配送成本的同时减少碳排放量,提高客户的满意度,是城市物流目前面临的一大挑战。论文首先对现有关于车辆路径问题的研究成果进行了深入研究,总结已有研究中存在的不足,得出研究不确定环境下城市物流配送路径优化问题的必要性和重要性。根据实际情况,结合现有研究成果,总结出城市物流配送中面临的不确定性因素主要有客户的需求量、车辆的行驶时间、车辆的单位距离油耗量、车辆的单位距离配送成本等。为了准确把握配送车辆的行驶时间这一个最大的不确定性因素,论文中引入交通拥堵延时系数,从道路条件、交通条件和交通管制三个方面考虑,建立交通拥堵延时系数的评价指标体系,采用基于专家权重的模糊层次分析法对道路的交通拥堵延时系数进行了评估,为计算配送车辆的实际行驶时间提供有效帮助。该方法中采用专家权重的目的是降低由于专家专业、喜好、从业时间等不同引起的差异的影响,模糊主要体现在专家的打分方式上。在考虑交通拥堵延时系数的基础上,考虑了客户模糊时间窗、不确定客户和单位距离模糊油耗量等不确定因素。先根据动态客户的产品消耗量和最近订货时间,判断是否将其纳入配送范围,之后考虑了配送车辆数、客户满意度和车辆油耗量等目标,建立了城市物流配送路径问题的机会约束规划模型,并根据研究成果,将机会约束规划模型转化为等价的确定性模型。在带精英策略的非支配排序遗传算法中加入修复和教育两个算子,以提高算法的收敛速度,用于论文中所建立的多目标模型的求解。论文最后以兰州市某公司的早餐配送为例,根据论文中建立的模型,采用MATLAB软件,以遗传算法、带精英策略的非支配排序遗传算法和改进的带精英策略的非支配排序遗传算法三种算法,对案例进行求解,并对三种算法的求解结果进行了比较分析,主要分析了三种算法的收敛速度,求解结果中Pareto前沿的分布等指标。

关键词：不确定环境城市物流车辆路径问题交通拥堵带精英策略的非支配排序遗传算法

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加权内建自测试（BIST）设计中的多目标优化技术研究

加权内建自测试（BIST）设计中的多目标优化技术研究

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作者：詹琰桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着数字系统的集成度和工艺复杂度的日益提高,数字系统内的器件测试变得越来越困难。由于内建自测试(Built-In Self-Test, BIST)能在芯片内部完成自测试,使得BIST技术在测试方面得到了广泛的应用。但BIST在测试时也存在测试序列过长和... 详细信息

随着数字系统的集成度和工艺复杂度的日益提高,数字系统内的器件测试变得越来越困难。由于内建自测试(Built-In Self-Test, BIST)能在芯片内部完成自测试,使得BIST技术在测试方面得到了广泛的应用。但BIST在测试时也存在测试序列过长和测试故障覆盖率不高等问题。因此,本课题重点研究一种既能保障测试故障覆盖率,又能缩短测试序列长度的测试方案。本课题主要研究内容如下:在研究BIST多目标优化问题的基础上,考虑编码方式和适应度分配机制,引入带精英策略的非支配排序遗传算法(Nondom-inated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)。采用NSGA-II算法得到细胞自动机(Cellular Automata, CA)的规则集,获取CA结构,同时,通过构造最大海明距离和预设笛卡尔距离来获取预确定距离测试序列,使每一个测试序列都能够检测到更多不同的故障。保障了测试的故障覆盖率和测试序列长度间的平衡,实现BIST测试矢量生成优化。针对以上算法的研究和设计,通过ISCAS’85基准电路对上述方案进行了仿真验证,验证结果表明,本课题方案在保障测试故障覆盖率在99%以上的同时,缩短了测试长度,具有一定的先进性和实用性。

关键词：海明距离笛卡尔距离预确定距离序列内建自测试带精英策略的非支配排序遗传算法

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多层穿梭车仓储系统建模与优化

多层穿梭车仓储系统建模与优化

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作者：牟善栋山东大学

学位级别：硕士

随着物流行业对于仓储配送的柔性和鲁棒性要求的提高,一种新型的自动化立体仓库——多层穿梭车仓储系统逐渐得到重视和应用。多层穿梭车仓储系统是由多层货架内的穿梭车与该巷道的提升机组成,出入库作业时用穿梭车与提升机的组合来替代... 详细信息

随着物流行业对于仓储配送的柔性和鲁棒性要求的提高,一种新型的自动化立体仓库——多层穿梭车仓储系统逐渐得到重视和应用。多层穿梭车仓储系统是由多层货架内的穿梭车与该巷道的提升机组成,出入库作业时用穿梭车与提升机的组合来替代传统自动化立体仓库中的堆垛机,提高了系统的柔性和鲁棒性。该新型仓储系统根据穿梭车能否跨层运动分为单层作业和跨层作业两种类型。本文以单层作业的多层穿梭车仓储系统为研究对象,分析其出库任务作业的运动过程和交接次序,建立出库作业任务完成的时间模型,综合运用开环排队网络、蚁群聚类算法和基于Pareto最优解的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),从储位优化和任务调度两个方面对多层穿梭车仓储系统进行优化研究。本文的主要研究内容和成果如下： (1)分析多层穿梭车仓储系统的作业流程,在考虑各个设备运动特性的基础上,建立了基于并行取货、串行出库的作业时序数学模型,分析了作业时序数学模型的主要影响因素,并对其分别进行详细阐述说明。 (2)建立开环排队网络模型分析多层穿梭车仓储系统,利用分解法分析设备配合作业的空闲时间和系统表现,利用品项间相关性和蚁群聚类算法形成初始储区。再设计相应存储原则,在二维平面内排列组合相应储区。最后将该算法应用到某配送中心的多层穿梭车仓储系统的货位分配问题中。 (3)基于并行取货、串行出库的作业时序数学模型,分别对提升机和穿梭车进行分析,从而建立起以出库时间、提升机空闲时间和穿梭车等待时间最小为目标的任务调度模型,运用基于Pareto最优解的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。最后,为验证模型及算法的有效性,本章以某省电力公司电力仪表仓库实际出库单据为实验对象,确定最优的任务调度方案。最后,本文在单层作业的多层穿梭车仓储系统建模与优化基础上,对跨层作业的多层穿梭车仓储系统进行了分析和展望。

关键词：多层穿梭车仓储系统储位优化开环排队网络任务调度带精英策略的非支配排序遗传算法

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NSGA-Ⅱ算法的改进及在机组组合优化中的应用

NSGA-Ⅱ算法的改进及在机组组合优化中的应用

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作者：魏冰华北电力大学

学位级别：硕士

多目标优化问题（Multi-objective optimization problems,MOP）是指需要同时对不止一个目标进行优化求解的问题,这些目标之间是相互矛盾的,在对其中一个目标优化的同时会导致其他的目标劣化,该类问题的求解是需要找到一组能够使各个多... 详细信息

多目标优化问题（Multi-objective optimization problems,MOP）是指需要同时对不止一个目标进行优化求解的问题,这些目标之间是相互矛盾的,在对其中一个目标优化的同时会导致其他的目标劣化,该类问题的求解是需要找到一组能够使各个多目标之间优化性能均衡的解。机组组合优化问题作为一种典型的多目标优化问题,其研究具有很大的经济效益与环保效益,遗传算法在解决机组组合优化问题时有较大优势,而带精英策略的非支配排序遗传算法（Elitist Non-donminated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II）作为遗传算法的衍生算法在求解多目标优化问题时具有更高的求解效率,但也存在着容易陷入局部最优、搜索能力较弱等缺点,针对这些问题,本文对此做了研究与改进并应用到机组组合优化问题中。本文对传统的NSGA-II的交叉算子与变异算子进行改进。引入正态分布交叉算子与自适应调整变异算子来替代原有的模拟二进制交叉算子与多项式变异算子,增强了算法的空间搜索能力,加快了收敛速度并保证了种群的多样性。针对传统的NSGA-II局部搜索能力较弱的问题,本文使用了一种将模拟退火法引入到NSGA-II的方法,通过对进化过程中每一代种群中的个体进行退火搜索,提高了算法的局部搜索能力,加快了收敛速度。将改进的算法应用到机组组合优化问题中,针对传统机组组合问题只考虑经济效益而忽略环保效益的问题,本文提出了一种含CO2与SO2排放量的目标函数。针对传统NSGA-II无法解决含混合整数变量及时间耦合特性的多目标机组组合问题,本文使用了一种基于NSGA-II的分步优化的策略,最后使用偏小型模糊满意度函数来选择出最优折中解。通过改进的NSGA-II与传统的NSGA-II实验结果进行对比,结果表明,本文提出的改进算法具有更好的收敛性与分布性,应用到机组组合问题中可以有效地降低煤耗量与污染气体排放量,具有更好的经济效益与环境效益。

关键词：多目标优化机组组合带精英策略的非支配排序遗传算法模拟退火法节能减排

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