检索结果-内蒙古大学图书馆

探测与控制学报 2024年

作者：蒋宇霍鹏飞贺强西安机电信息技术研究所南京理工大学瞬态物理全国重点实验室

全弹道符合是一维弹道修正弹射表编拟过程中的关键性技术，是提高射表模型与诸元解算精度的重要手段之一。为探索多目标优化在全弹道符合计算中的应用，本文采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)并结合参数敏感特性自适应分析来实现对... 详细信息

全弹道符合是一维弹道修正弹射表编拟过程中的关键性技术，是提高射表模型与诸元解算精度的重要手段之一。为探索多目标优化在全弹道符合计算中的应用，本文采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)并结合参数敏感特性自适应分析来实现对五自由度简化刚体弹道方程中多个特征变量的优化处理，通过仿真进一步验证了该方法在一定射角下的可行性。计算结果表明，优化后的弹道平均残差与标准差相比传统方法计算出的更小，计算落点较实际落点偏差小于千分之五，能有效提升在小样本量数据条件下弹道仿真时的模型精度。

关键词：全弹道符合非支配排序遗传算法一维弹道修正弹小样本量

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多参数变弯度翼型气动优化设计方法

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科学技术与工程 2024年第3期24卷 1259-1267页

作者：王巍冯贺刘畅黄茹沈阳航空航天大学民航学院沈阳110136 航天神舟飞行器有限公司天津300450

为了获得机翼最优的气动外形,提出了一种多偏转参数与非均匀B样条结合的翼型前后缘连续偏转变形方法。以NACA3412翼型为研究实例,对翼型曲线进行参数化重构。以翼型前、后缘偏转位置和偏转角度为变化参数,模拟分析了不同变形状态对翼型... 详细信息

为了获得机翼最优的气动外形,提出了一种多偏转参数与非均匀B样条结合的翼型前后缘连续偏转变形方法。以NACA3412翼型为研究实例,对翼型曲线进行参数化重构。以翼型前、后缘偏转位置和偏转角度为变化参数,模拟分析了不同变形状态对翼型气动特性的影响规律。以翼型升力系数和升阻比为优化目标,以前、后缘的偏转角度、偏转位置以及过渡段长度等六个偏转参数为设计变量,采用多目标遗传算法和ANSYS软件进行优化设计。结果表明,与基础翼型相比,优化后的变弯度翼型的升阻比提升约19.26%,升力提升约44.43%,明显改善了翼型的气动性能。

关键词：变弯度翼型前后缘偏转非均匀B样条非支配排序遗传算法气动特性

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基于多目标优化的多码头转运港泊位资源分配研究

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2024年第7期43卷 104-111,120页

作者：丁一唐鸣陈铠敏上海海事大学物流科学与工程研究院上海201306 华南理工大学工商管理学院广东广州510641

集装箱的水水中转是一种经济高效的水路运输模式,为有效降低水水中转下中转箱在大型转运枢纽港的码头间中转成本,提出了基于多目标优化的多码头转运港泊位资源分配方案。该方案考虑了船舶安全靠泊时间与距离以及中转箱与船舶的匹配关系... 详细信息

集装箱的水水中转是一种经济高效的水路运输模式,为有效降低水水中转下中转箱在大型转运枢纽港的码头间中转成本,提出了基于多目标优化的多码头转运港泊位资源分配方案。该方案考虑了船舶安全靠泊时间与距离以及中转箱与船舶的匹配关系等约束,建立了多目标混合整数规划模型,旨在最小化船舶在港时间成本与中转箱码头间运输成本;使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,得到了多组不同规模下的船舶靠泊与中转箱转运方案。研究表明:该算法能够得到多组帕累托前沿解,为港口运营商和船舶公司提供多个优化方案,以船舶在港时间成本的增长为代价,中转箱码头间中转运输成本呈减少的趋势;相较于基于最小时间成本的传统调度方案,提出的调度方案能够有效降低多码头下船舶靠泊的运营成本,同时在不确定情景下具有良好的鲁棒性;具体而言,在不同船舶规模下,能够减少作业总成本的38.25%~69.48%;以较小程度的船舶在港时间成本损失为代价,明显减少中转箱的码头间中转成本,为水水中转下的泊位分配和码头间运输集成优化提供参考。

关键词：交通运输工程连续泊位分配问题非支配排序遗传算法多码头水水中转

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基于DNNNSGA-Ⅱ策略的注塑结构及工艺参数多目标优化

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塑料 2023年第2期52卷 181-186页

作者：王常晶范希营刘欣李春晓王德炤江苏师范大学机电工程学院江苏徐州221116

为保证注塑制品的质量与精度要求,以检测仪外壳的翘曲变形量和体积收缩率为优化目标,采用有限元分析软件Moldflow对其进行模拟分析。选取熔体温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间、冷却时间6个工艺参数及结构参数(浇口直径)... 详细信息

为保证注塑制品的质量与精度要求,以检测仪外壳的翘曲变形量和体积收缩率为优化目标,采用有限元分析软件Moldflow对其进行模拟分析。选取熔体温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间、冷却时间6个工艺参数及结构参数(浇口直径)作为输入量,翘曲变形量和体积收缩率作为输出量,建立深度神经网络(DNN),并且,对网络进行改进。将混合水平正交试验得到的数据作为样本,对神经网络进行训练和测试,得到输入量和输出量之间的非线性映射关系。结合非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对浇口直径及工艺参数进行优化,优化后,塑件的翘曲变形量为0.3684 mm,体积收缩率为6.236%,与优化前相比,分别降低了67%、39%。

关键词：注塑成型 CAE分析深度神经网络非支配排序遗传算法多目标优化

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基于NSGA-Ⅲ的UUV集群打击任务分配模型

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水下无人系统学报 2023年第3期31卷 474-480页

作者：吴思聪吴曦国防大学联合作战学院北京100091 国防大学研究生院北京100091

无人水下航行器(UUV)集群将成为未来水下作战的重要力量, UUV集群的打击任务分配问题是UUV运用过程中的关键问题之一,可以看作为一个武器-目标分配问题,也是一个多约束多目标优化问题。因此,考虑UUV对敌舰探测概率、载弹量、弹药成本、... 详细信息

无人水下航行器(UUV)集群将成为未来水下作战的重要力量, UUV集群的打击任务分配问题是UUV运用过程中的关键问题之一,可以看作为一个武器-目标分配问题,也是一个多约束多目标优化问题。因此,考虑UUV对敌舰探测概率、载弹量、弹药成本、杀伤概率和目标价值,以及UUV对鱼雷的拦截概率等因素,建立打击收益和弹药消耗成本2个目标函数,构建了UUV集群打击任务分配模型。引入多目标优化算法——第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)对该模型进行求解,分析了编码策略、约束处理方法以及NSGA-Ⅲ的流程和关键步骤。仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ、自适应形状估计多目标进化算法(AGEMOEA)相比,该算法在运行时间和反世代距离2项指标上表现更好,能够更好地为决策提供支撑。

关键词：无人水下航行器武器-目标分配任务分配多目标优化非支配排序遗传算法

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航空发动机燃油系统定压活门参数优化设计

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航空发动机 2024年第2期50卷 134-138页

作者：王涛柴文伟罗畅敏李文强叶志锋南京航空航天大学能源与动力学院南京210016 中国航发贵州红林航空动力控制科技有限公司贵阳550009

定压活门在燃油系统中为多个伺服机构供油,针对其稳定性、稳态精度、鲁棒性等设计要求,以及多个设计参数相互竞争又相互矛盾的选择,提出了一种基于优化算法的参数设计方法。建立了定压活门数学模型,基于稳态模型进行了参数设计分析。结... 详细信息

定压活门在燃油系统中为多个伺服机构供油,针对其稳定性、稳态精度、鲁棒性等设计要求,以及多个设计参数相互竞争又相互矛盾的选择,提出了一种基于优化算法的参数设计方法。建立了定压活门数学模型,基于稳态模型进行了参数设计分析。结果表明:定压活门存在流量稳态工作区,在流量稳态工作区内,阀芯截面积增大,流量敏感度增大,但阀芯截面积过大会增大定压活门的体积。根据定压活门压力范围计算了稳态参数,以调节时间和超调量为目标,取3组不同定压腔容积,将弹簧腔容积、阻尼孔径、运动阻尼、阀芯质量作为参数,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了动态优化。Pareto解集表明调节时间和超调量相互矛盾。选取1组解经AMESim仿真验证,优化后的结构参数能够使调节时间缩短20%以上,超调量降低15%以上,定压活门动态性能得到改善。

关键词：定压活门状态空间模型多目标优化非支配排序遗传算法燃油系统航空发动机

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基于GWO-NSGA-Ⅱ混合算法的露天矿低碳运输调度

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工矿自动化 2023年第2期49卷 94-101页

作者：文家燕闻海潮程洋罗绍猛何伟朝广西科技大学自动化学院广西柳州545616 柳州铁道职业技术学院通信信号学院广西柳州545616 广西柳工机械股份有限公司广西柳州545007

为了提高露天矿卡车运输效率、减少碳排放和节约运输成本,以纯电动卡车为研究对象,以运输成本、总排队时间(包含生产过程中的卡车充电时间、运行时间及维修等待时间)、矿石品位偏差为目标函数,并以破碎场破碎量、采矿场开采量、装车数... 详细信息

为了提高露天矿卡车运输效率、减少碳排放和节约运输成本,以纯电动卡车为研究对象,以运输成本、总排队时间(包含生产过程中的卡车充电时间、运行时间及维修等待时间)、矿石品位偏差为目标函数,并以破碎场破碎量、采矿场开采量、装车数量、矿石品位误差限制、车辆充电桩选择及充电限制为约束条件,建立了露天矿低碳运输调度优化模型。针对灰狼优化算法(GWO)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)用于求解露天矿纯电动矿用卡车低碳运输调度模型时前者容易陷入局部最优、后者容易获得全局最优但收敛缓慢的问题,提出了一种GWO-NSGA-Ⅱ混合算法。该混合算法在GWO算法中引入NSGA-Ⅱ的选择、交叉、变异3种遗传操作,有效防止算法陷入局部最优;在NSGA-Ⅱ的精英保留策略中引入狩猎和攻击操作,提高算法全局收敛的稳定性。通过5个标准测试函数验证了该混合算法在保证收敛性的情况下提升了稳定性。实例分析表明,与NSGA-Ⅱ,GWO相比,该混合算法在寻优速度上分别提高了48.7%和27.1%,在寻优精度上分别提高了17.1%和9.3%,且减少了卡车使用数量、碳排放量、运输距离和运输费用。

关键词：露天矿运输低碳运输调度非支配排序遗传算法灰狼优化算法

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基于强化学习的改进NSGA-Ⅱ算法的城市快速路入口匝道控制

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上海大学学报（自然科学版） 2023年第4期29卷 666-680页

作者：陈娟郭琦上海大学悉尼工商学院上海201800

为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争... 详细信息

为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争结构的深度Q网络(dueling deep Q network, Dueling DQN)、深度循环Q网络(deep recurrent Q network, DRQN)和NSGA-Ⅱ算法,将Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ算法用于匝道控制问题.除了考虑匝道车辆汇入以提高快速路通行效率外,还考虑了环境和能源指标,将尾气排放和燃油消耗作为评价指标.除了与无控制情况及其他算法进行比较之外, Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ还与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明:与无控制情况相比,本算法能有效改善路网通行效率、缓解环境污染、减少能源损耗;相对于无控制情况,总花费时间(total time spent, TTS)减少了16.14%,总尾气排放(total emissions, TE)减少了9.56%,总燃油消耗(total fuel consumption, TF)得到了43.49%的改善.

关键词：匝道控制基于竞争结构的深度Q网络深度循环Q网络非支配排序遗传算法

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考虑供应商聚类的应急医疗物资协同配送仿真

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系统仿真学报 2022年第10期34卷 2303-2311页

作者：王喆邵鸿远丛子皓马雯雯武汉理工大学中国应急管理研究中心湖北武汉430070 武汉理工大学安全科学与应急管理学院湖北武汉430070 华中科技大学同济医学院附属同济医院湖北武汉430030

针对突发公共卫生事件应急处置中存在的地方政府医疗物资储备不足、配送效率低下等问题,设计了一种考虑供应商聚类的两阶段应急医疗物资公私协同选址分配模型。在备灾时利用模糊聚类算法实现供应商聚类,并与政府建立合作机制以实现应急... 详细信息

针对突发公共卫生事件应急处置中存在的地方政府医疗物资储备不足、配送效率低下等问题,设计了一种考虑供应商聚类的两阶段应急医疗物资公私协同选址分配模型。在备灾时利用模糊聚类算法实现供应商聚类,并与政府建立合作机制以实现应急医疗物资联合储备;在救援初期依托政府和各类供应商的物资储备及运输能力,构建以最小化物流总成本与需求未满足率加权和为目标的选址分配仿真模型。设计改进的非支配排序遗传算法对此两阶段模型进行求解。以新冠肺炎疫情中武汉市医疗物资调度设计仿真算例,并对比有无供应商聚类对模型的影响。仿真结果表明:该模型在协调政府和供应商的应急医疗物资储备、运输以及调度决策方面具有优势。

关键词：突发公共卫生事件应急医疗物资选址-分配问题模糊聚类公私协同非支配排序遗传算法

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面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-II算法

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重庆大学学报 2022年第10期45卷 113-123页

作者：尹爱军闫文涛张厚望重庆大学机械工程学院重庆400044 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 中国石油西南油气田分公司重庆气矿重庆400021

针对非支配排序遗传算法(NSGA-II,non-dominated sorting genetic algorithm II)在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点,提出一种基于强化学习的改进NSGA-II算法(RLNSGA-II,reinforcement learni... 详细信息

针对非支配排序遗传算法(NSGA-II,non-dominated sorting genetic algorithm II)在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点,提出一种基于强化学习的改进NSGA-II算法(RLNSGA-II,reinforcement learning non-dominated sorting genetic algorithm II)。为避免NSGA-II陷入局部收敛问题引入双种群进化策略,利用性别判定法将种群拆分为两个种群,并在进化过程中采用不同的交叉变异算子,增加算法的局部和全局搜索能力;为解决NSGA-II精英策略造成多样性不足的问题,融合多个多样性度量指标,利用强化学习动态优化种群迭代过程中的拆分比例参数以保持多样性,改善算法收敛性能。最后通过Kacem标准算例进行了仿真实验与性能分析,验证了RLNSGA-II的有效性与优越性。

关键词：多目标优化柔性作业车间调度非支配排序遗传算法双种群进化策略多样性度量强化学习

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