检索结果-内蒙古大学图书馆

第八届全国风能应用技术年会

作者：王珑王同光罗源吴江海南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室江苏南京210016

本文将一种改进后的快速非支配排序遗传算法应用到风力机叶片的优化设计中，获得了一种新颖的风力机叶片的多目标优化设计方法。作为应用算例，以设计风速下的功率系数最大和叶片质量最小为优化目标，用本文发展的方法设计了5MW大型风... 详细信息

本文将一种改进后的快速非支配排序遗传算法应用到风力机叶片的优化设计中，获得了一种新颖的风力机叶片的多目标优化设计方法。作为应用算例，以设计风速下的功率系数最大和叶片质量最小为优化目标，用本文发展的方法设计了5MW大型风力机叶片。优化结果表明，此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果，给出的是-个Pareto最优解集，而不足传统的对多目标优化问题并不存在的最优解，为风力机多目标优化设计提供新的思路和通用的算法。

关键词：风力机叶片多目标优化非支配排序算法

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基于改进IGA的多品种变批量智能车间调度

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现代制造工程 2025年第4期 1-10页

作者：刘晋飞刘乙涵陈明黄华同济大学中德工程学院上海201804 同济大学机械能源工程学院上海201804

针对多品种、变批量的高复杂度智能制造场景,频繁更换刀具、夹具及工装等情况造成的实际生产调度和理论生产调度脱节的问题,定义了两个参量,即机器准备时间(Machine Preparation Duration,MPD)和机器加工系数(Machine Processing Coeffi... 详细信息

针对多品种、变批量的高复杂度智能制造场景,频繁更换刀具、夹具及工装等情况造成的实际生产调度和理论生产调度脱节的问题,定义了两个参量,即机器准备时间(Machine Preparation Duration,MPD)和机器加工系数(Machine Processing Coefficient,MPC),以最小化最大完工时间、机器总时间负荷和机器总准备时间为目标函数,建立了引入MPC参数的多品种、变批量智能车间调度数学模型;设计了融合非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)的非支配免疫遗传算法(Non-dominated Sorting Immune Genetic Algorithm-Ⅱ,NSIGA-Ⅱ)来求解此类问题。该算法采用多种方式进行初始化,提出了一种综合考虑非支配排序和目标函数值大小的得分策略来筛选优秀个体,同时为了提高种群的多样性,引入种群分层和自适应交叉突变的策略。最后,通过多组对比实验验证了该算法的有效性以及在探索最优解时具有稳定性好、解质量高等优点。

关键词：机器准备时间非支配排序算法免疫遗传算法智能车间调度

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能力受限下制造服务组合的多目标优化方法

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计算机集成制造系统 2024年第12期30卷 4508-4524页

作者：罗贺吴萍王博蔡智明合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009 珠海格力电器股份有限公司大数据中心广东珠海519000 澳门城市大学数据科学学院中国澳门999078

为了解决受制造任务种类多、制造服务跨地域和服务能力受限等特点影响的服务组合优化问题,提出服务能力受限下制造服务组合的多目标优化方法。该方法考虑异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和... 详细信息

为了解决受制造任务种类多、制造服务跨地域和服务能力受限等特点影响的服务组合优化问题,提出服务能力受限下制造服务组合的多目标优化方法。该方法考虑异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和能力受限因素等约束,以最小化最大完成时间和最小化总成本为目标构建多目标优化模型。针对该问题的特点,提出基于启发式搜索的非支配排序算法(HSNSGA-Ⅱ),在初始化种群、交叉和变异阶段引入启发式搜索机制,能够提高算法的搜索质量。通过与3种常用启发式算法的对比实验,验证了HSNSGA-Ⅱ的有效性,并通过应用案例分析进一步验证了HSNSGA-Ⅱ的实用性。

关键词：制造服务组合多目标优化服务能力受限非支配排序算法启发式搜索

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基于聚类非支配排序的电动物流车路径规划及充电策略

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重庆大学学报 2021年第9期44卷 98-108页

作者：徐婷婷胡晓锐胡文李双庆池磊国网重庆市电力公司营销服务中心重庆401123 重庆大学计算机学院重庆400044

电动物流车电池容量有限、充电时间长以及配套设施不健全等问题制约着其在物流配送领域中有效推广。为此,提出基于聚类非支配排序算法(AP-NSGA-Ⅱ)来解决电动物流车的多目标路径优化问题,建立了一种充电策略,通过设计加权AP聚类划分配送... 详细信息

电动物流车电池容量有限、充电时间长以及配套设施不健全等问题制约着其在物流配送领域中有效推广。为此,提出基于聚类非支配排序算法(AP-NSGA-Ⅱ)来解决电动物流车的多目标路径优化问题,建立了一种充电策略,通过设计加权AP聚类划分配送簇,避免初始种群的随机性和盲目性,簇内配送点规模降低了非支配排序算法的运行时间和复杂度,根据充电站的分布和距离关系,电动物流车执行部分充电策略。最后,通过仿真实验证明该算法的有效性,比较了电动物流车满充和部分充电条件的差异。

关键词：电动物流车物流配送充电策略车辆路径优化非支配排序算法

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基于煤质预测的多目标优化配煤方法研究

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热能动力工程 2021年第12期36卷 151-156页

作者：胡涛茅大钧程鹏远陈思勤上海电力大学自动化工程学院上海200090 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂上海200942

针对火电厂中混煤煤质计算不准确、配煤方案单一且考虑片面等问题,基于粒子群(PSO)优化前馈神经网络算法建立了混煤煤质预测模型;采用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅲ)建立了由最小绝对偏差型和标准差型优化指标组成的多目标优化配煤... 详细信息

针对火电厂中混煤煤质计算不准确、配煤方案单一且考虑片面等问题,基于粒子群(PSO)优化前馈神经网络算法建立了混煤煤质预测模型;采用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅲ)建立了由最小绝对偏差型和标准差型优化指标组成的多目标优化配煤模型。对某电厂实际燃煤情况中非线性关系的煤质进行分析,并对预测煤质的不同特点和电厂机组运行特点进行分析。结果表明:基于煤质预测的多目标优化配煤方法,对煤质挥发分、灰分和灰熔点的预测精度比线性加权方法提高了4.55%,3.24%和5.60%,筛选出的6组配煤方案,兼顾了经济性、安全性和环保性,更符合配煤特点。

关键词：火电厂混煤掺烧混煤煤质预测模型多目标优化配煤模型非支配排序算法

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异构任务下考虑制造服务能力受限的服务组合优化方法

异构任务下考虑制造服务能力受限的服务组合优化方法

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作者：吴萍合肥工业大学

学位级别：硕士

信息技术的发展推动了制造服务化趋势,云制造理念应运而生。云制造通过整合和共享制造服务,为复杂制造任务提供合适的服务组合方案,在满足用户需求的同时提高了资源利用率。作为云制造的关键部分,服务组合优化在应用于生产多种产品、拥... 详细信息

信息技术的发展推动了制造服务化趋势,云制造理念应运而生。云制造通过整合和共享制造服务,为复杂制造任务提供合适的服务组合方案,在满足用户需求的同时提高了资源利用率。作为云制造的关键部分,服务组合优化在应用于生产多种产品、拥有多个生产基地的制造企业时,面临新的挑战。首先,这类制造企业制造任务异构、制造服务跨地域且能力受限、制造服务被重复选择时存在处理顺序,而传统模型和算法在求解这类服务组合优化问题时存在局限性;其次,由于交付时间严格程度的差异,需按用户要求分为允许延迟交付和严格交付时间两种情形,而两种情形下时间与成本关系不同,对应的模型和算法也存在区别。基于此,本文以生产多种产品、拥有多个生产基地的制造企业为研究对象,综合考虑了制造任务异构、制造服务跨地域、服务能力受限、制造服务被重复选择时存在的处理顺序等因素,针对允许延迟交付和严格交付时间两种情形,研究了异构任务下考虑制造服务能力受限的服务组合优化方法。首先,在允许延迟交付情形下,研究了基于遗传算法的异构任务下考虑制造服务能力受限的服务组合优化方法。该方法将延迟交付时间转化为惩罚成本,以最小化总成本为目标,考虑了异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和服务能力受限等约束构建了单目标优化模型;提出了基于改进遗传算子的遗传算法,该算法针对决策变量特点设计了双层染色体结构,采用两点交叉和部分匹配交叉算子、均匀变异和互换变异算子改进遗传算法。实验结果表明,所提出的算法在所有问题实例下的平均成本,相比于遗传算法、精英保留的遗传算法和稳态遗传算法,分别降低了17.67%、7.66%和15.65%。其次,在严格交付时间情形下,研究了基于非支配排序算法的异构任务下考虑制造服务能力受限的服务组合优化方法。该方法针对交付时间严格时,时间不能直接转化为成本的特点,以最小化最大完成时间和最小化总成本为目标,考虑了严格交付时间、服务能力受限等约束构建了多目标优化模型;提出了基于启发式搜索的非支配排序算法,该算法根据等待时间的计算特点设计了一种“先到先服务”的启发式搜索机制,并将其引入初始化种群、交叉和变异阶段。实验结果表明,相比于非支配排序算法、基于分解的多目标优化算法和基于适应性权重的遗传算法,所提出的算法在不同问题实例下求得解的数量平均增加了59%,解的单调离散性能平均提高了23%,解的质量平均提高了95%。

关键词：服务组合优化异构任务服务能力受限遗传算法非支配排序算法

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面向复杂动态客流需求的地铁运行图优化研究

面向复杂动态客流需求的地铁运行图优化研究

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作者：朱俊豪扬州大学

学位级别：硕士

目前我国城市轨道交通运营常用的是等间隔非周期性运行图,即将一天(运营时段内)根据客流需求划分为几个不同的时间段,并对不同的时间段采用等间隔的发车方式。然而,城市轨道交通的客流需求在一天之中会随时间推移而发生复杂动态变化,特... 详细信息

目前我国城市轨道交通运营常用的是等间隔非周期性运行图,即将一天(运营时段内)根据客流需求划分为几个不同的时间段,并对不同的时间段采用等间隔的发车方式。然而,城市轨道交通的客流需求在一天之中会随时间推移而发生复杂动态变化,特别是当首末站衔接高铁枢纽且换乘站点较多时,容易导致高峰时段高铁枢纽站内客流得不到及时疏散而平峰时段运力冗余。本文综合考虑衔接高铁枢纽站的进站客流和地铁系统内部换乘客流的动态需求,采用非等间隔发车模式优化地铁运行图。主要研究内容与结论如下:(1)地铁客流特性分析。根据客流的流量、流向、流时和流距四个基本要素分析地铁客流的构成,引入判断地铁客流时空分布不均衡的方法,以苏州轨道交通3号线为例,介绍了本文获取的AFC轨道交通大数据的来源、格式以及数据处理方法,分析了该线路客流的时空分布特性以及高铁换乘站、地铁系统内部换乘站和非换乘站的客流分布规律。(2)衔接高铁枢纽与地铁系统内部客流的分布规律研究。以衔接高铁枢纽的苏州新区火车站和地铁系统内部换乘站东方之门站为例,基于AFC刷卡数据和地铁到达时刻数据,分别构建数学模型对客流的到达率进行估计分析。与调研得到的实际客流到达率相对比,本文构建的模型精度可达到90%以上,能够较好地估计换乘客流到达站台的时间分布情况。(3)考虑全线换乘需求的地铁运行图优化模型构建。实际运营中,仅考虑衔接高铁枢纽站的进站客流需求会导致其他站点的客流出行时间增加,因此,本文从线路层面出发,统筹考虑地铁全线换乘站客流动态需求,构建地铁运行图优化模型,旨在最小化乘客出行成本和企业运营成本,设计非支配排序算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解。结果表明,相比初始运行图,本文优化后的方案在高、平峰时段的乘客出行成本均有下降,运行图与各换乘车站的客流到达率匹配程度更高,为合理调配地铁运力资源和制定更高效的运行图提供科学依据。

关键词：城市轨道交通换乘客流运行图优化非支配排序算法

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基于多目标进化优化的胃癌相关基因识别与分析

基于多目标进化优化的胃癌相关基因识别与分析

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作者：张建军华中科技大学

学位级别：硕士

我国胃癌患者占全球发病人数的47%,其发病率和死亡率在所有恶性肿瘤中均占第二位,严重威胁人民的生命和健康,胃癌死亡率高的重要原因是其早期症状不明显,多数患者确诊时已发展到进展期,进展期胃癌易转移和复发,因此,早发现早治疗对降低... 详细信息

我国胃癌患者占全球发病人数的47%,其发病率和死亡率在所有恶性肿瘤中均占第二位,严重威胁人民的生命和健康,胃癌死亡率高的重要原因是其早期症状不明显,多数患者确诊时已发展到进展期,进展期胃癌易转移和复发,因此,早发现早治疗对降低胃癌死亡率具有重要意义。识别关键致病基因确定治疗靶点,是诊断和治疗的关键。传统医学实验识别关键致癌基因存在代价高、耗时长等缺点。随着组学技术的发展,积累了大量的转录谱数据,使得用算法预测潜在关键致病基因成为可能,从而为医学实验提供候选基因,缩短实验时间和降低成本。本文基于m RNA、mi RNA和lnc RNA三种转录谱表达数据,结合多种特征选择方法,构建了胃癌非冗余致病基因识别模型,并筛选出胃癌核心基因和重要信号通路。主要研究内容与成果如下:构建了基于差异性表达分析和相关性分析的胃癌致病基因识别模型。通过使用edge R和relief算法筛选胃癌相关差异表达基因和胃癌相关基因,从m RNA、mi RNA和lnc RNA三种转录谱的上万个基因中分别选择出200,50和200个潜在的胃癌相关基因。通过随机对照实验,以分类准确率作为评价指标,分类准确率分别是93.78%、95.15%和94.67%,证实了其有效性。针对识别的胃癌相关基因存在冗余基因的问题,构建了基于非支配排序进化算法和粒子群算法的胃癌非冗余致病基因识别模型。建立数学模型将删除冗余基因问题转化成多目标优化问题,设计优化目标函数最小化基因子集个数和分类错误率,通过多次迭代同时不断优化目标函数。最终在三种转录组中分别选择出56,12和48个潜在的非冗余胃癌相关致病基因。为进一步证实潜在非冗余胃癌相关基因的有效性,对可以编码蛋白质的m RNA分别从GO富集性、KEGG通路等角度进行了生物功能分析,发现m RNA转录谱中有多条基因通路与胃癌的形成有关,多个基因与胃癌的发展有关。对三种转录谱中的胃癌相关基因子集构建ce RNA网络,筛选网络中重要信号通路,发现四条影响胃癌患者生存预后的基因通路,发现一条通路是潜在的胃癌ce RNA基因调控网络,为探索更有效的胃癌诊断和治疗靶标提供了理论依据。

关键词：胃癌相关基因识别支持向量机非支配排序算法粒子群算法

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多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统研究

多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统研究

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作者：魏清月山东大学

学位级别：硕士

市场竞争的持续加剧与环境污染的日趋恶化,对生产过程的能效水平提出了更高的要求。尤其是多品种小批量的个性化生产模式,进一步提高了能耗控制问题的复杂性。汽车零部件的涂装生产过程会伴随着大量的能量消耗,它已经成为制造业节能降... 详细信息

市场竞争的持续加剧与环境污染的日趋恶化,对生产过程的能效水平提出了更高的要求。尤其是多品种小批量的个性化生产模式,进一步提高了能耗控制问题的复杂性。汽车零部件的涂装生产过程会伴随着大量的能量消耗,它已经成为制造业节能降耗的重要研究方向。因此,本文以汽车涂装为例,研究大规模定制生产模式下的涂装计划优化排程方法,设计开发了多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统,并通过在线监测获得工艺参数与能耗数据,为提高汽车涂装生产质量与能效水平提供了有力保障。本文分析了涂装生产过程中产生无效能耗的原因,通过优化生产订单的排产序列来降低涂装过程产生的无效能耗。首先以混合品种产品集的无效能耗最低、涂装生产时间最短与涂装成本最小为目标,建立了涂装线多目标优化模型。然后基于多目标非支配快速排序遗传算法与改进粒子群算法对多目标优化模型分别进行了优化求解。在传统遗传算法的基础上,通过快速简易的前向比较操作对染色体种群进行非支配前沿等级的划分,克服传统排序方式分层速度过慢的缺点;然后采用小生境技术中的拥挤距离对同一非支配层的染色体进行排序,保持种群多样性;最后将求得的Pareto解集通过层次分析法选出最优排产序列。同时对比两种算法的求解结果与求解效率,最终将改进的遗传算法应用于多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统中的排程优化模块。利用C#开发语言、MATLAB与SQL Server数据库,开发实现了多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统,主要功能包括系统管理、计划排程、报表查看、能耗统计、质量分析、实时监控六大功能模块。系统管理实现了基础数据的录入以及人员/用户/角色权限的定义与设置;计划排程是整个系统的核心,依据给定的订单内容,通过多目标非支配排序遗传算法,实现了涂装生产的排产优化;报表查看实现了对涂装生产线各个工序工艺参数的存储、查询与分析;能耗统计实现了对涂装车间日生产/各工件生产的能耗统计;质量分析对各工件漆膜厚度与漆膜光泽度数据进行了平均值与方差的计算与分析;实时监控实现了对整条涂装生产线的动态实时监测。通过在山东某汽车涂装生产车间的实际应用,验证了该系统的可行性与有效性。

关键词：涂装线排程优化能耗控制非支配排序算法遗传算法

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重大疫情下贵州省应急物资LRP选址问题研究

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运筹与模糊学 2023年第1期13卷 315-321页

作者：魏志铭张步阔夏双红曾明艳李仪贵州大学管理学院贵州贵阳贵州省第三人民医院贵州贵阳贵州中医药大学第二附属医院贵州贵阳

2020年新冠肺炎的爆发,使得我国应急救援体系遇到了极大考验。尤其是应急物资的分配,作为保障防疫工作开展的基础,科学合理的物资分配十分重要。因此本文在重大疫情背景下,对应急物资的选址–路径问题展开研究,并设计了基于非支配排序... 详细信息

2020年新冠肺炎的爆发,使得我国应急救援体系遇到了极大考验。尤其是应急物资的分配,作为保障防疫工作开展的基础,科学合理的物资分配十分重要。因此本文在重大疫情背景下,对应急物资的选址–路径问题展开研究,并设计了基于非支配排序的自适应蝠鲼觅食优化算法来对模型进行求解,最终基于贵州省数据来对模型和算法进行仿真,结果表明本文构建的模型与算法具有一定优越性,能够有效解决重大疫情下的物资分配问题。

关键词：应急物资分配非支配排序算法自适应蝠鲼觅食优化算法

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