检索结果-内蒙古大学图书馆

大地测量与地球动力学 2025年

作者：庞聪林春晓李忠亚江勇陈国庆宋莹莹中国地震局地震研究所武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站青岛工学院信息工程学院成都锦城学院数学建模研究中心广州理工学院计算机科学与工程学院

针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题，研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器（RSSI）近似计算公式筛除误差较大的采样值；然后设计第3代非支配排序遗传算法（NSGA... 详细信息

针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题，研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器（RSSI）近似计算公式筛除误差较大的采样值；然后设计第3代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ）的2个优化目标函数，其自变量统一为学习率下降因子、初始学习率、批大小等一维卷积神经网络（1D-CNN）超参数，因变量分别为网络预测结果与理论值的决定系数(R2)和平均偏差误差（MBE）；最后以最佳超参数值构成NSGAⅢ-1D-CNN新模型，以提高RFID测距模型的稳定性和精确度。实验结果表明，新模型在100轮循环实验下的节点地震仪RFID测距误差较小，在R2、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、MBE等多个指标上均表现优异，均值分别为0.977 9、0.058 6、0.047 2、—0.001 3，相对于其他模型具有更高的测距定位精度，在野外物探中具有一定应用价值。

关键词：节点地震仪 RFID测距一维卷积神经网络超参数优化非支配排序遗传算法多目标优化

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基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间低碳调度

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中国机械工程 2022年第21期33卷 2564-2577页

作者：姜一啸吉卫喜何鑫苏璇江南大学机械工程学院无锡214122 江苏省食品制造装备重点实验室无锡214122

为解决以设备能耗、刀具磨损和切削液消耗为碳排放来源,能耗和人工费用为加工成本的多目标柔性作业车间低碳调度问题,建立以最小化碳排放量、最长完工时间和加工成本为目标的低碳调度模型,提出一种改进带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-... 详细信息

为解决以设备能耗、刀具磨损和切削液消耗为碳排放来源,能耗和人工费用为加工成本的多目标柔性作业车间低碳调度问题,建立以最小化碳排放量、最长完工时间和加工成本为目标的低碳调度模型,提出一种改进带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)并进行求解。首先通过基于Tent混沌映射的编码与融合了层次分析法(AHP)的贪婪解码来动态调整染色体组成,提高初始种群质量;然后提出了一种基于遗传参数的自适应遗传策略,根据种群进化阶段与种群非支配状态动态调整交叉、变异率;最后设计了一种基于外部档案集的改进精英保留策略,提高了算法后期的种群多样性并保留了进化过程中的优质个体。通过标准调度算例与实际案例验证了改进算法的有效性。

关键词：低碳柔性作业车间多目标调度非支配排序遗传算法

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基于机器学习和非支配排序遗传算法的盾构姿态预测与优化

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铁道建筑 2023年第7期63卷 93-97页

作者：曹化锦中铁第四勘察设计院集团有限公司武汉430063

提出了一种将贝叶斯优化(BO)算法、随机森林(RF)算法和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态优化方法。依托杭州—临安城际铁路工程,选取盾构参数、土性参数和隧道埋深作为输入参数,使用BO算法优选RF算法的超参数,构建盾... 详细信息

提出了一种将贝叶斯优化(BO)算法、随机森林(RF)算法和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态优化方法。依托杭州—临安城际铁路工程,选取盾构参数、土性参数和隧道埋深作为输入参数,使用BO算法优选RF算法的超参数,构建盾构姿态预测模型,并对输入参数进行重要性分析。将盾构姿态预测模型函数作为适应度函数,引入NSGA-Ⅲ算法优化盾构姿态,并得到盾构参数控制范围。结果表明:采用BO-RF算法和工程实测数据训练模型,所得预测模型精度较高;千斤顶推力对盾构姿态影响最大,膨润土掺加量对盾构姿态的影响最小;采用BO-RF-NSGA-Ⅲ优化方法,盾构切口水平位移和垂直位移平均值分别减小了37.20%、36.87%,盾构尾部水平位移和垂直位移平均值分别减小了26.52%和18.10%,对盾构姿态的优化效果显著。该优化方法可靠适用,值得推广。

关键词：地铁隧道盾构姿态预测多目标优化贝叶斯优化算法随机森林算法非支配排序遗传算法

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改进非支配排序遗传算法用于特征选择的研究

改进非支配排序遗传算法用于特征选择的研究

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作者：房佳欣电子科技大学

学位级别：硕士

真实数据集中,往往存在大量不相关或冗余的特征,因此对外展现了强噪音的特点。强噪音会造成机器学习算法性能的降低,增加了构建模型的复杂程度,严重时甚至会引起”维数灾难“和”过拟合“的问题。特征选择能够有效的去除冗余特征和与目... 详细信息

真实数据集中,往往存在大量不相关或冗余的特征,因此对外展现了强噪音的特点。强噪音会造成机器学习算法性能的降低,增加了构建模型的复杂程度,严重时甚至会引起”维数灾难“和”过拟合“的问题。特征选择能够有效的去除冗余特征和与目标任务不相关的特征,挖掘出对于执行目标任务有价值的特征。因为元启发式算法不依靠特定问题域的知识,具备一定的通用性和抽象性,所以能够有效解决优化问题,被广泛用于特征选择领域。缺点是它们经常会遇到陷入局部最优或者过早收敛的情况。尽管人们提出了许多多样性策略和混合方法来改进元启发式算法,但在许多文献中发现,现有改进的元启发算法所选择的最优特征子集所表现出来的性能仍然有很大的提升空间,本文重点对改进元启发式算法在特征选择和高维特征领域中遇到的关键问题展开了相关研究,提出了两种针对非支配排序遗传算法改进的新的特征选择方法,具体研究工作如下: (1)针对特征选择过程中,改进元启发算法易过早收敛、局部最优和多样性不足等问题,对原来非支配排序遗传算法的种群初始化方法、交叉策略和选择策略进行了改进,提出了一种基于相似性改进的非支配排序遗传算法的特征选择方法NSS(Non-dominated sorting genetic algorithm based on similarity)。NSS即优化学习算法的分类表现,又提升特征子集的搜索效率。多个真实数据集上分类任务的结果表明,NSS的平均准确率比其他改进元启发算法提高了0.18%至21.8%,在75%的数据集上不仅取得最高分类性能,而且能够找到最小的特征子集。 (2)针对改进元启发式算法在高维特征选择领域中计算成本高、搜索效率低、特征约简率不够等问题,受自适应机制启发,提出了一种基于自适应改进的混合非支配排序遗传算法的特征选择方法HNSS(Adaptive improved hybrid non-dominated sorting genetic algorithm)。该方法结合自适应Fisher过滤方法与改进非支配排序遗传算法,提出了一种基于自适应的致死性变异策略改进原有变异策略。不仅提升最优特征子集的特征约简率,还减少混合算法解决高维特征问题上的时间成本。在多个高维数据集上实验表明,HNSS方法在87.5%的高维数据集中获得最高平均准确率,在100%数据集上以最短的时间找到拥有最高特征约简率的特征子集。本文不仅研究了一般数据集的特征选择,还研究了高维特征空间下的特征选择过程,为元启发式算法用于特征选择的研究提供了思路和方向。

关键词：分类特征选择元启发式算法非支配排序遗传算法

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基于改进非支配排序遗传算法的直线感应电机多目标优化设计

基于改进非支配排序遗传算法的直线感应电机多目标优化设计

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作者：张国华江西理工大学

学位级别：硕士

直线感应电机(Linear induction motor,LIM)具有结构简单、非黏着驱动及无需传动机构即可实现直线运动等优势,已在轨道交通、数控机床和电磁弹射等领域得到了广泛的应用,但在物流运输领域仍处于探索阶段。在磁浮管轨运输系统中,采用悬... 详细信息

直线感应电机(Linear induction motor,LIM)具有结构简单、非黏着驱动及无需传动机构即可实现直线运动等优势,已在轨道交通、数控机床和电磁弹射等领域得到了广泛的应用,但在物流运输领域仍处于探索阶段。在磁浮管轨运输系统中,采用悬浮电磁铁与LIM同平面安装的方案,能够有效减小盾构面积,降低工程建设成本;同时,LIM的法向力可为系统提供辅助悬浮力,提高系统综合能效。本课题在该背景下围绕牵引、悬浮一体化LIM设计过程中存在牵引力和法向力建模求解过程复杂、电机参数优化困难等问题,提出了一种基于响应面法和改进非支配排序遗传算法的LIM优化设计方法,以满足LIM在管道物流运输的应用需求,从而推动物流运输行业的发展。首先,本文阐述了LIM的结构、原理及其特殊效应,给出了电机的常用等效电路模型及其参数计算方法,并根据给定的设计数据完成了LIM小型样机的初始设计,获得电机的主要结构参数。结合Box-Behnken试验设计法和方差分析法,对可能影响电机牵引力和法向力的7个主要参数进行了单一参数和交叉参数分析,确定了电机的敏感参数集。其次,基于响应面法建立关于敏感参数集的牵引力和法向力二阶代理模型,并对代理模型进行拟合度检验,检验结果显示代理模型具有良好的预测效果。在加工精度与电机饱和等相关约束条件下,构建了多目标优化模型。为提升优化的效果,利用Logistic混沌映射对二代非支配排序遗传算法的种群初始化过程进行改进。与随机生成种群相比,由混沌映射产生的初始种群分布更均匀,适应度值更优。通过改进算法对所构建的代理模型进行多目标参数自动寻优,得到一系列Pareto最优解,并根据参数的合理性确定了最终结果。为验证优化方法的可行性,利用Maxwell软件对优化前后电机进行时步有限元仿真对比。仿真结果表明,在额定工况下,优化后的电机性能指标显著提升,电机牵引力和法向力均能满足设计需求,表明了牵引、悬浮协同优化设计方法有效可行。最后,利用Simplorer和Maxwell软件搭建了基于恒滑差频率控制的LIM联合仿真模型,并完成了LIM控制验证,研究结果对LIM的优化设计具有一定学术意义和实际应用价值。

关键词：直线感应电机牵引悬浮一体化响应面法非支配排序遗传算法多目标优化

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基于改进非支配排序遗传算法的重载列车长大下坡运行策略

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湖南工业大学学报 2023年第3期37卷 42-49页

作者：何静乔多贾林湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007 湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007

选择合适的制动缓解时机是重载列车长大下坡安全运行的关键,而列车循环制动要综合考虑线路坡度、区间限速、副风缸再充风时间等多种因素,现有的列车驾驶优化算法存在收敛速度慢和局部搜索能力不足等问题。因此,对非支配排序遗传算法(NSG... 详细信息

选择合适的制动缓解时机是重载列车长大下坡安全运行的关键,而列车循环制动要综合考虑线路坡度、区间限速、副风缸再充风时间等多种因素,现有的列车驾驶优化算法存在收敛速度慢和局部搜索能力不足等问题。因此,对非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行改进,以最短空气制动距离和最高运行效率为优化目标,构建基于INSGA-II(改进NSGA-II)的重载列车长大下坡循环制动优化模型。一方面,采用动态拥挤度和精英保留方式选择个体,同时加入劣质种群自动修复策略,保证解的多样性的同时保留优秀个体;另一方面,在NSGA-II中引入变邻域搜索策略(VNS),以解决NSGA-II局部搜索能力不足的问题。最后选取朔黄铁路一段长大下坡道实际线路数据,仿真得到最优的工况转换序列,并生成列车驾驶曲线,证明了所提方法的有效性。

关键词：非支配排序遗传算法重载列车长大下坡动态拥挤度变邻域搜索

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基于改进非支配排序遗传算法的电力系统无功–潮流多目标协同优化调度

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电力科学与工程 2023年第3期39卷 34-41页

作者：乞胜静张建桐段明辉国网天津电力公司蓟州供电分公司天津301900

提出了一种改进非支配排序遗传(Non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA)-Ⅱ算法,其种群局部搜索和外部种群的设置有效提高了算法的收敛性和解集的多样性。将该算法应用于电力系统无功–潮流多目标协同优化调度问题的求解。采用... 详细信息

提出了一种改进非支配排序遗传(Non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA)-Ⅱ算法,其种群局部搜索和外部种群的设置有效提高了算法的收敛性和解集的多样性。将该算法应用于电力系统无功–潮流多目标协同优化调度问题的求解。采用IEEE-14和IEEE-30母线系统进行算例分析。算例仿真的结果表明,应用所提方法能够兼顾电力系统运行的无功优化目标和潮流优化目标,实现无功最优和潮流最优的折中;同时,改进NSGA-Ⅱ算法在收敛性和解集多样性上都优于传统NSGA-Ⅱ算法。

关键词：电力系统优化调度无功优化潮流优化多目标优化非支配排序遗传算法

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基于双目标非支配排序遗传算法的开关磁阻电机再生制动控制优化方法

基于双目标非支配排序遗传算法的开关磁阻电机再生制动控制优化方...

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作者：张小平李俊乐张文港王易华 411100 湖南省湘潭市雨湖区石马头

本发明公开了一种基于双目标非支配排序遗传算法的开关磁阻电机再生制动控制优化方法，是通过对优化目的建立约束条件与目标函数，通过计算种群Ra中每个个体xai在约束条件下的目标函数，求得各个体xai的总渐进反约束度和渐进被支配数，... 详细信息

标准号: CN116362134A

本发明公开了一种基于双目标非支配排序遗传算法的开关磁阻电机再生制动控制优化方法，是通过对优化目的建立约束条件与目标函数，通过计算种群R_a中每个个体x_ai在约束条件下的目标函数，求得各个体x_ai的总渐进反约束度和渐进被支配数，根据所得渐进被支配数对种群R_a进行分集排序，以排序后的种群U’_a中前M个个体作为下一代的父代种群，计算该下一代父代种群生成的下一代种群R_a+1中各个体的目标函数以输出新的父代种群，直至满足迭代终止条件，输出最终种群，得优化结果。与现有技术相比，本发明利用种群进化过程中不可行解的信息，避免解集陷入局部最优解，并拥有较快的收敛速度，从而提高了算法在可行域内的寻优能力。

关键词：种群目标函数父代渐进约束条件排序非支配排序遗传算法迭代终止条件开关磁阻电机进化过程控制优化优化结果再生制动输出可行解可行域双目标约束度最优解分集寻优算法收敛优化

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基于改进非支配排序遗传算法的空间对象索引与查询方法

基于改进非支配排序遗传算法的空间对象索引与查询方法

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作者：马武彬朱蒙娜曾熠邓苏黄宏斌吴亚辉刘丽华李璇吴继冰王懋 410003 湖南省长沙市开福区德雅路109号

本发明公开了基于改进非支配排序遗传算法的空间对象索引与查询方法，包括获取空间待分割对象属性数据；建立倒排文本空间对象索引聚类的多目标优化模型；采用改进的非支配排序遗传算法对所述的多目标优化模型进行求解；计算出空间待分... 详细信息

标准号: CN110928873B

本发明公开了基于改进非支配排序遗传算法的空间对象索引与查询方法，包括获取空间待分割对象属性数据；建立倒排文本空间对象索引聚类的多目标优化模型；采用改进的非支配排序遗传算法对所述的多目标优化模型进行求解；计算出空间待分割对象的聚类方案；根据所述的聚类方案构建倒排文本空间索引树；根据查询请求对所述的倒排文本空间索引树进行搜索，获得查询结果。本发明将基于多代血统参考距离的改进NSGA‑III算法引入到了空间对象索引与查询方法问题中，使得该算法能够更加适用于所述的问题求解，通过理论和实验对方法进行综合评估，证明本发明方法对于所述问题的时间复杂度较低且优化解较好。

关键词：空间对象索引聚类非支配排序遗传算法多目标优化模型空间索引文本算法理论和实验时间复杂度改进查询参考距离查询结果查询请求对象属性方案构建问题求解综合评估分割求解多代搜索引入优化

来源：评论

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基于第三代非支配排序遗传算法的三级渠系配水优化方法

基于第三代非支配排序遗传算法的三级渠系配水优化方法

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作者：李茉张金平周延李海燕 150030 黑龙江省哈尔滨市香坊区木材街59号

本发明提供一种基于第三代非支配排序遗传算法的三级渠系配水优化方法，包括：S1、收集必要的灌区数据；S2、构建水田水量平衡模型，并依据长岗灌区水稻生育期划分及水田深度表，计算目标灌溉时间；S3、构建多目标优化函数，满足不同渠... 详细信息

标准号: CN116796997A

本发明提供一种基于第三代非支配排序遗传算法的三级渠系配水优化方法，包括：S1、收集必要的灌区数据；S2、构建水田水量平衡模型，并依据长岗灌区水稻生育期划分及水田深度表，计算目标灌溉时间；S3、构建多目标优化函数，满足不同渠道的灌水及时性要求，达到配水过程的高效性；S4、设定模型边界，模型边界约束条件包括流量约束、时间约束、水量平衡约束、整数0‑1约束；S5、依据上述构建模型，使用第三代非支配排序遗传算法对模型求解，优化后的配水方案为长岗灌区实际配水提供参考。本发明加快算法收敛及优化效率。同时，体现干、支、斗渠直到田间的三级渠系水资源优化配置模型，节水节能，提高灌溉效率，提供优化配水方案。

关键词：配水构建非支配排序遗传算法灌区模型边界水量平衡第三代优化水田多目标优化水稻生育期灌溉计算目标流量约束模型求解时间约束算法收敛优化配置约束条件高效性深度表灌水节能水资源田间参考节水渠道

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