检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2012年第11期18卷 2446-2458页

作者：刘爱军杨育程文明邢青松陆惠赵小华张煜东曾强姚豪重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 西南交通大学机械工程学院四川成都610031 上海师范大学天华学院上海201815 哥伦比亚大学脑图像实验室纽约美国10032 河南理工大学工业工程系河南焦作454000 马斯特里赫特大学知识工程系

针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多... 详细信息

针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题的缺点,提出改进的非支配排序遗传算法,采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善了算法的收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善了算法的搜索性能。将该算法应用于某机械公司的人机双资源多目标柔性车间模糊调度,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

关键词：柔性车间调度多目标优化改进非支配排序遗传算法仿真

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基于改进非支配排序遗传算法的施工期碳排放优化分析

基于改进非支配排序遗传算法的施工期碳排放优化分析

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作者：贝一鸣燕山大学

学位级别：硕士

目前,大气中的二氧化碳含量已经达到200万年来的最高水平,远远超过了大自然的调节能力。在全球碳足迹中,建筑业的碳排放量占全球碳排放总量的30%。基于当前建筑碳排放的严峻形势,越来越多的研究侧重于材料生产和施工运营阶段的碳排放,... 详细信息

目前,大气中的二氧化碳含量已经达到200万年来的最高水平,远远超过了大自然的调节能力。在全球碳足迹中,建筑业的碳排放量占全球碳排放总量的30%。基于当前建筑碳排放的严峻形势,越来越多的研究侧重于材料生产和施工运营阶段的碳排放,而忽略了施工阶段的碳排放。因此本课题从施工期的角度考虑碳排放问题,并优化施工期多目标管理方案,建立项目施工期工期-成本-碳排放多目标优化模型。首先,本文提出了基于清单分析(LCI)的施工过程分析(CPA),分别从施工区域、生活区域和办公区域计算建筑施工阶段的碳排放统计参数。施工区域又将项目分为基础工程碳排放、主体工程碳排放和装饰安装工程碳排放,进而得到整个项目的施工总碳排放。其次,采用层次分析法计算项目的时间、成本和碳排放量的权重比例。然后,提出了一种改进非支配排序遗传算法对目标进行优化。建立工期、成本和碳排放的施工期多目标优化模型,并得到满足相应约束条件的Pareto解集。计算结果可为项目决策者提供不同资源配置方案的最佳工期、成本和碳排放组合办法。然后,研究在此基础上,将资源配置纳入考虑范围,将人工和机械资源当作可再生资源指导项目活动。过多变量拟合技术分别建立工期-资源、成本-资源、碳排放-资源的函数联系,最后根据约束条件建立了改进的工期-成本-碳排放多目标优化模型。研究结果可为项目经理的合理决策提供理论支撑和科学依据。最后,本研究通过案例模拟,验证了模型的科学性和有效性。对后期施工期多目标优化问题拓展了新的解决方案和思路并为今后建筑施工实践提供了一定的参考。

关键词：时间-成本-碳排放多目标优化清单分析施工过程分析改进非支配排序遗传算法资源配置

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基于改进非支配排序遗传算法的500 kV变电站继电保护定值校验

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现代工业经济和信息化 2024年第12期14卷 247-249页

作者：黄振民国网山西省电力公司超高压变电分公司山西太原030000

针对现行方法在500 k V变电站继电保护定值校验中应用存在灵敏度较低、保护动作时间较长的问题,提出基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。以用于评估不同定值整定方案的优劣的适应度值最大为目标,结合继电保护... 详细信息

针对现行方法在500 k V变电站继电保护定值校验中应用存在灵敏度较低、保护动作时间较长的问题,提出基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。以用于评估不同定值整定方案的优劣的适应度值最大为目标,结合继电保护极差约束、潮流约束、灵敏度约束,建立继电保护定值校验数学模型。利用改进非支配排序遗传算法对模型求解,得到最优继电保护定值校验方案,实现基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。经实验证明,设计方法灵敏度不低于95%,保护动作时间不超过1 s,可以实现对500 k V变电站继电保护定值精准实时校验。

关键词：改进非支配排序遗传算法 500 k V变电站继电保护定值校验适应度值灵敏度

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基于改进非支配排序遗传算法的智能变电站状态检测方法

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技术与市场 2024年第11期31卷 7-10,16页

作者：崔宸昱国网山西省电力公司超高压变电分公司山西太原030000

为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪... 详细信息

为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪与降维处理;引进遗传算法,通过在知识领域与多个目标之间的迭代,找到最优平衡点,筛选出最有效的特征组合,实现对变电站中电力设备运行数据的知识集合生成与特征提取;引进深度迁移学习,构建并训练自组织映射(SOM)网络,此网络含多个神经元节点,自适应聚类输入特征,实现智能变电站设备的在线管理与异常检测。对比试验结果表明:该方法可以精准识别智能变电站在运行中的电力设备异常状态,可通过此种方式实现对变电站的智能管理。

关键词：改进非支配排序遗传算法智能变电站在线管理特征提取检测方法

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基于并行非支配排序遗传算法的限流措施多目标优化

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电力系统自动化 2013年第2期37卷 49-55页

作者：叶承晋黄民翔陈丽莉刘畅浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 浙江水利水电专科学校浙江省杭州市310018

分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改... 详细信息

分析了当前限流措施优化模型和算法存在的缺陷,提出了综合考虑安全性、稳定性、经济性的限流措施多目标优化模型。在潮流约束下,模型以总投资成本最小、故障后功角稳定性最佳、短路电流综合越限最小为优化目标,并且引入带精英策略的改进非支配排序遗传算法,结合基于限流效果灵敏度的支路筛选策略,应用于Pareto最优限流措施的求解。为提升优化速度,在MATLAB计算平台上对改进非支配排序遗传算法进行了主从并行改造。最后,结合改进的新英格兰10机39节点系统优化结果,验证了所提出的多目标优化方法有效、可行。

关键词：短路电流限流措施暂态稳定多目标优化改进非支配排序遗传算法并行计算

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分时电价背景下电动车配送-充电/放电路径规划

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控制与决策 2025年第3期40卷 794-802页

作者：刘长石李君宇易鲲翔范黎骏万城湖南工商大学工商管理学院长沙410205 湖南工商大学智能工程与智能制造学院长沙410205 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

分时电价政策与车辆到电网(V2G)技术能够平衡电网负载、增强电网削峰填谷能力,是物流业降本增利的新途径.为探讨分时电价政策与V2G技术对物流配送路径规划的影响,综合考虑客户需求、电动车行驶速度、能耗以及充/放电策略等因素,以总配... 详细信息

分时电价政策与车辆到电网(V2G)技术能够平衡电网负载、增强电网削峰填谷能力,是物流业降本增利的新途径.为探讨分时电价政策与V2G技术对物流配送路径规划的影响,综合考虑客户需求、电动车行驶速度、能耗以及充/放电策略等因素,以总配送成本最小、放电利润最大为目标,建立电动车配送-充电/放电路径规划的多目标混合整数规划模型,并根据模型特性设计改进非支配排序遗传算法求解.采用多类型算例开展实验,结果表明:在较短时间内科学规划分时电价背景下的电动车配送-充电/放电路径,不但能有效降低总配送成本、提高放电利润,而且能助力电网平稳运行,为广大电能用户营造良好的用电环境,实现物流企业、电力公司与电能用户三方互利共赢.

关键词：分时电价车辆到电网技术充/放电策略电动车路径问题多目标优化改进非支配排序遗传算法

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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法

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机电工程 2025年第2期42卷 226-236页

作者：杨文叶帅姚齐水余江鸿胡美娟湖南铁道职业技术学院智能制造学院湖南株洲412001 高性能滚动轴承技术湖南省高校重点实验室湖南株洲412007 湖南工业大学机械工程学院湖南株洲412007 株洲联诚集团控股股份有限公司湖南株洲412001

目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 详细信息

目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。

关键词：高速球轴承结构设计多目标粒子群-遗传混合算法改进非支配排序遗传算法优化设计目标函数层次分析法 6206型深沟球轴承

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面向节能环保的多目标柔性作业车间调度优化研究

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机电工程技术 2025年第4期54卷 155-160页

作者：费凡陈超潘瑞林安徽中联重科基础施工智能装备科技有限公司安徽马鞍山238261 安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司安徽马鞍山243000

针对柔性作业车间在进行生产时的节能环保问题,提出了将车间能耗指标作为调度问题的优化目标,同时将柔性作业车间能耗分为4个维度进行分析,分别是加工工艺维度、加工产品维度、加工设备维度和生产辅助维度,并描述了各类能耗的数学表达... 详细信息

针对柔性作业车间在进行生产时的节能环保问题,提出了将车间能耗指标作为调度问题的优化目标,同时将柔性作业车间能耗分为4个维度进行分析,分别是加工工艺维度、加工产品维度、加工设备维度和生产辅助维度,并描述了各类能耗的数学表达式。构建了以设备能耗、工件运输能耗及生产过程最大完工时间为优化子目标的车间调度模型,并通过改进非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对该模型进行求解,通过MATLAB工具获得了15组Pareto最优解,得出了在保证车间最大完工时间较小时的耗能最优调度方案,验证了算法的有效性和实效性。最后在前述的研究成果上,完成实际系统的开发并在国内某钢厂进行应用,为该钢铁厂有效的降低了车间能耗同时保证了生产效率。相较于之前学者的研究结论,实现了将研究成果进行开发和落地并近一步的在各个企业内推广。

关键词：节能环保车间能耗改进非支配排序遗传算法柔性作业车间调度

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多资源约束下改进NSGA-Ⅱ算法的手术调度

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系统工程理论与实践 2012年第6期32卷 1337-1345页

作者：邓富民梁学栋刘爱军包北方四川大学工商管理学院成都610065 西南交通大学机械工程学院成都610031 重庆大学机械工程学院重庆400031

针对手术调度涉及因素众多难以优化的问题,在考虑手术台、执刀医师等资源约束,构建了以病人满意度及手术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型.针对传统的加权系数方法不能很好地解决手术多目标优化问题,提出改进的非支配排序遗传算... 详细信息

针对手术调度涉及因素众多难以优化的问题,在考虑手术台、执刀医师等资源约束,构建了以病人满意度及手术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型.针对传统的加权系数方法不能很好地解决手术多目标优化问题,提出改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting geneticalgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善算法收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善算法搜索性能.最后,将该算法应用于某三甲医院手术模糊调度中,仿真结果证明该方法的有效性和可行性.

关键词：手术调度多目标优化改进非支配排序遗传算法仿真

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基于二次诱导的群体空港旅客出行推荐方法

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交通运输工程学报 2023年第6期23卷 301-313页

作者：柴琳果芮涛上官伟蔡伯根北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 中铁大桥勘测设计院集团有限公司武汉分公司湖北武汉430073

针对旅客个性化出行需求和机场快速疏解要求,在对陆侧交通各出行方式固定分配的基础上,提出了一种基于二次诱导的群体空港旅客出行推荐方法,为定制化旅客服务提供算法支撑;基于旅客原始数据,结合粗糙集理论进行特征属性的知识约简,提高... 详细信息

针对旅客个性化出行需求和机场快速疏解要求,在对陆侧交通各出行方式固定分配的基础上,提出了一种基于二次诱导的群体空港旅客出行推荐方法,为定制化旅客服务提供算法支撑;基于旅客原始数据,结合粗糙集理论进行特征属性的知识约简,提高算法性能;运用改进贝叶斯分类算法进行基于旅客独立特征概率计算的出行方式推荐度量化,生成基于一次诱导的旅客出行推荐序列;面向机场陆侧各出行方式运力固定分配的约束,将旅客出行推荐序列输入基于改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的旅客二次诱导出行推荐模型中,进行运力与旅客流的深度匹配,对旅客出行推荐结果进行再次优化;基于普适性原则,使用小规模(100人次)和大规模(1000人次)旅客样本进行模型验证。分析结果表明:在不同规模旅客流输入情况下均能得到良好结果,小规模样本下旅客出行方式推荐正确率为77.41%,大规模样本下旅客出行方式推荐正确率为79.62%;经过二次诱导后,旅客流出行推荐分布与运力间的匹配度相比真实出行以及一次诱导分布皆有巨大提升。在旅客流与运力高度匹配的基础上实现了旅客出行偏好需求,算法性能良好,为改善枢纽机场客流疏解能力提供了一种切实可行的方法。

关键词：旅客出行推荐改进非支配排序遗传算法二次诱导属性约简旅客流与运力匹配

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