检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：黎嘉文广东工业大学

学位级别：硕士

随着国内医疗卫生机构总诊疗人次的增加，医疗废物产量逐年递增，严重威胁着城市环境健康和公共卫生安全。已有文献在医疗废物回收系统的选址-路径优化研究中，忽略了车速对医疗废物运输风险的影响，没有充分考虑回收系统结构与地域特... 详细信息

随着国内医疗卫生机构总诊疗人次的增加，医疗废物产量逐年递增，严重威胁着城市环境健康和公共卫生安全。已有文献在医疗废物回收系统的选址-路径优化研究中，忽略了车速对医疗废物运输风险的影响，没有充分考虑回收系统结构与地域特征的适配性;同时，不确定条件下的选址-路径多目标模糊优化建模和求解方法有待进一步完善。为弥补以上不足，本论文重点围绕车速的不确定性条件，研究具有地域适配性的医疗废物回收系统选址-路径优化建模与求解问题，主要结合风险分析、度量模型构建、数学建模、模糊优化、算法设计和计算验证，协同优化设施选址、车辆路径和车辆配置决策，实现不确定条件下的医疗废物回收风险控制。具体研究内容有：　　首先，研究了医疗废物回收系统的风险分析与度量问题。根据医疗废物回收活动的特点，确定了风险源和风险受体。考虑车速的不确定性特征，分析了车速与事故概率和暴露时长的关联性，确定了医疗废物回收的风险定义和度量依据。结合传统风险模型的建模思路，分别构建了车速-事故概率和车速-暴露时长的风险度量模型。采用运输风险的三条公理，验证了以上模型的有效性，结果表明所有模型都符合运输风险分析与度量的适用性要求。　　其次，研究了考虑车速-事故概率不确定的跨区域医疗废物回收系统选址-路径问题，协同优化设施选址、车辆路径和车辆配置决策。根据地域特点，设计跨区域的医疗废物回收系统。采用两下标、三下标建模方法和三角模糊函数，构建了最小化总风险和总成本的选址-路径模糊优化模型。根据模型计算复杂度，设计了多阶段的求解方法，并以梅州市实例和多个测试算例验证了模型和算法的有效性。计算结果表明，新模型和新算法可以为医疗废物的跨区域回收提供多个有效方案，且具有一定的参数敏感性;相较于现有方案，推荐的优化方案考虑了车速不确定性，分别减少了28.67%、8.42%和 15.97%的运输成本、运输风险和总风险;相较于常规的多目标优化方法，新算法在求解 30节点规模以上的算例，求解时间有显著优势，以 30节点为例，求解时间仅需287.23秒，缩短了99.70%。　　最后，研究了考虑车速-暴露时长不确定的区域内医疗废物回收系统选址-路径问题，协同优化设施选址、分类回收的车辆路径和兼容性的车辆配置决策。考虑医疗废物的分类回收，设计了区域内医疗废物回收系统。采用四下标建模方法和梯形模糊函数，构建了总风险和总成本最小化的选址-路径模糊优化模型。根据模型计算复杂度，设计了基于自适应 NSGA-Ⅱ算法的求解方法，并以深圳市实例和多个测试算例验证了模型和算法的有效性。计算结果表明，新模型和新算法可以为医疗废物的分类回收提供多个有效方案，且具有一定的参数敏感性;推荐的优化方案考虑了车速不确定性，分别减少了 34.92%、68.90%和 35.25%的运输成本、运输风险和总风险;相较于NSGA-Ⅱ算法，自适应NSGA-Ⅱ算法所得的推荐方案平均优化了7.68%成本和2.86%成本，而相较于常规的多目标优化方法，在求解时间方面有显著优势。

关键词：医疗废物回收系统选址策略路径优化非支配排序遗传算法车速不确定性

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资源受限装配式建筑项目施工调度多目标优化研究

资源受限装配式建筑项目施工调度多目标优化研究

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作者：宇琦琦西安理工大学

学位级别：硕士

装配式建筑在项目调度过程中往往面临着资源波动量大及施工易受外界不确定因素干扰等复杂挑战,使项目进度控制变得尤为困难。因此,考虑既有资源数量,深入研究各施工活动的组织逻辑,权衡多绩效目标、建立科学的调度计划并提高优化调度计... 详细信息

装配式建筑在项目调度过程中往往面临着资源波动量大及施工易受外界不确定因素干扰等复杂挑战,使项目进度控制变得尤为困难。因此,考虑既有资源数量,深入研究各施工活动的组织逻辑,权衡多绩效目标、建立科学的调度计划并提高优化调度计划智能化对促进装配式建筑市场发展具有重要的实用价值。故本文针对资源受限装配式建筑项目施工调度多目标优化问题进行了研究,主要研究工作如下: (1)构建了资源受限下装配式项目施工调度工期-资源权衡优化模型,设计了改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),实现了不同规模、多种资源的项目施工调度模型的求解。分析表明,工期与资源波动指数呈现负相关、工期与项目规模呈现正相关、资源波动指数与项目规模呈现负相关的关系。针对不同规模算例,改进NSGA-Ⅱ算法相较与NSGA-Ⅱ,Hypervolume指标平均提高了7.54%,相对百分误差RPD指标平均降低了 21.44%,具有较好的适应性。 (2)设计了考虑施工活动紧前活动数量与资源重要指数的鲁棒性指标,基于鲁棒性指标与成本核算指标构建了工期-成本-鲁棒性权衡调度模型,设计了基于参考点的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的模型求解方法。通过对PSPLIB算例库标准算例测试,当迭代次数超过150时,所有规模算例下NSGA-Ⅱ算法生成的解集完全被NSGA-Ⅲ算法所支配,表明NSGA-Ⅲ算法在高维多目标优化问题上的Pareto解集质量更好,进度方案更具有多样性,提供了更加可靠的决策依据。 (3)开发了资源受限装配式项目施工调度多目标优化设计系统。利用Matlab的APP Designer设计并开发了基础数据子系统与项目调度优化子系统,实现工程数据自动化读取、解析、存储与运算,简化施工调度优化过程,降低工作难度且提高工作效率。以河南省平顶山市某装配式住宅项目为应用案例,验证本文设计的多目标优化系统的实用性。

关键词：项目调度多目标优化资源受限非支配排序遗传算法

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基于混合遗传算法的多目标柔性车间调度方法研究

基于混合遗传算法的多目标柔性车间调度方法研究

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作者：张新峰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在制造业现代化进程中,特别是复杂和定制化要求高的船舶制造行业,其产品和生产过程的多样化导致实际生产中需要考虑多个目标,通常有减少生产时间、降低成本、节约资源等,所以单一目标调度策略已经无法满足需求。因此,解决多目标柔性车... 详细信息

在制造业现代化进程中,特别是复杂和定制化要求高的船舶制造行业,其产品和生产过程的多样化导致实际生产中需要考虑多个目标,通常有减少生产时间、降低成本、节约资源等,所以单一目标调度策略已经无法满足需求。因此,解决多目标柔性车间调度问题(Multi-Objective Flexible Job-Shop Scheduling Problem,MO-FJSP)有助于实现船舶制造车间现代化。当前主要使用非支配排序遗传算法(NSGA-III)来求解多目标优化问题,该算法的随机种群初始化方法使其很难得到优秀的初始解,并且算法本身存在局部搜索能力不足的问题导致其不能快速收敛到最优解。对此,本文提出一种混合算法(NSGA-IIIVNS),并通过实验证明了其求解MO-FJSP的高效性。论文的主要工作如下: (1)针对多目标柔性车间调度问题,提出了一种复合启发式种群初始化方法,使得初期产生的种群分布均匀且趋近优化目标,从而使得生成的解具有更好的性能;设计了面向机器空闲时间和面向关键工序两种邻域结构,弥补NSGA-III局部搜索能力不足的问题。最后通过对比实验验证两处改进的优势,并与其他优秀的多目标优化算法进行对比,验证本文算法的有效性和性能。 (2)针对高维多目标柔性车间调度问题,提出了基于参考点的模糊支配策略,通过改进Pareto支配关系来加强种群个体间进化的动力,进一步提高非支配排序速度。然后分别引入拥挤密度估计策略和适配于模糊支配的环境选择策略,保证NSGA-IIIVNS解决高维多目标问题的可行性。最后通过实验验证算法能够有效解决高维多目标调度问题。

关键词：柔性作业车间调度多目标优化非支配排序遗传算法变邻域搜索模糊支配规则

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时变路网下同时取送货仓库选择与车辆路径优化研究

时变路网下同时取送货仓库选择与车辆路径优化研究

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作者：聂铖大连海事大学

学位级别：硕士

随着国家经济的进步,现代物流行业迎来了前所未有的发展机遇与挑战。我国物流行业正向着高品质成长的目标前行。对企业而言,在取送一体化物流网络的设计过程中,仓库选择与车辆路线的规划成为了提高运营效率的关键环节。考虑到路网密度... 详细信息

随着国家经济的进步,现代物流行业迎来了前所未有的发展机遇与挑战。我国物流行业正向着高品质成长的目标前行。对企业而言,在取送一体化物流网络的设计过程中,仓库选择与车辆路线的规划成为了提高运营效率的关键环节。考虑到路网密度会直接影响车辆速度,因此研究时变路网下的物流配送方案具有一定意义。此外,在一体化取送过程中,车厢内货物装卸方式的不同会导致不同的装卸成本。基于此,本文在时变路网下结合装卸成本研究了多目标带时间窗的同时取送货仓库选择与车辆路径优化问题。首先,通过将行驶时间设定为阶梯函数,同时结合混合装卸策略与客户时间窗限制,以油耗成本、固定成本、装卸成本最低和客户满意度最大为目标构建了双目标混合整数线性规划模型。引入算例对模型进行测试,证实了模型的可行性。其次,在考虑连续行驶时间的基础上,设计了一种混合非支配排序遗传算法求解该问题,算法使用基于影响值的插入法生成符合约束的初始种群,引入头脑风暴算法中的聚类变异思想与自适应选择策略作为算法解的选择策略,采用交叉算子,变异算子,插入算子生成新个体,应用线性时间启发式算法优化装卸成本,同时构造了符合时变速度背景下的调度算法,调整发车时间,提高解的质量。算例结果表明:在15个案例中,调度算法的应用能够增加客户满意度,其中增幅最大为8.55%。在19个案例中,调度算法的应用也能够减少时间惩罚成本,其中减幅最大为4.92%。通过与动态规划法对比可知,线性时间启发式算法可减少60%以上的计算时间,且精度偏差仅有2.71%。所提算法计算的解与CPLEX解的平均偏差为-2.04%,优于BC-SA算法的平均偏差。由现实案例的计算结果表明:在时间间隔数为14的背景下,解的总成本与满意度更具优势,并且说明了时变速度下配送结果的优越性。

关键词：仓库选择路径优化同时取送货时变路网非支配排序遗传算法

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5kW垂直轴开关磁阻风力发电机设计与优化

5kW垂直轴开关磁阻风力发电机设计与优化

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作者：刘颖河北科技大学

学位级别：硕士

我国在双碳背景下持续推进风力发电,应用在大型风力发电场的水平轴风力发电机发展较充分,但其启动风速大、占地面积大、噪声大等特点不适用在风速较低的城区;而垂直轴风力发电机具有启动风速低、占地面积小、噪声小、低风速下风能利用... 详细信息

我国在双碳背景下持续推进风力发电,应用在大型风力发电场的水平轴风力发电机发展较充分,但其启动风速大、占地面积大、噪声大等特点不适用在风速较低的城区;而垂直轴风力发电机具有启动风速低、占地面积小、噪声小、低风速下风能利用率高的特点,适用于城区发电。基于此背景,为提高城区风能利用率,优化设计5k W垂直轴开关磁阻风力发电机,主要研究内容如下: 首先,进行风机结构设计与优化。针对低风速下风能利用率这一问题,采用QBlade对叶片数量、弦长、旋转半径和扭角进行优化,分析优化后风机在低风速下风能利用系数得到提升。通过静力学分析分别校验叶片、连接轴、主轴及塔架的应力应变,验证优化后风机各部件应力应变均在材质所要求范围内,优化后风机设计满足要求。其次,进行开关磁阻电机设计与优化。按初始要求进行电机结构设计与初步仿真,仿真结果表明反电动势等基本性能满足要求;针对开关磁阻电机电磁转矩脉动明显,平均电磁转矩不够大的问题,采用遗传算法优化电机参数,遗传算法可直接对电机模型进行优化,并较快在优化区间中找到目标最优解。通过探究定子内径、转子外径以及定转子极弧系数四个变量与电机转矩的关系,确定遗传算法优化变量及区间,在遗传算法中设置优化目标为转矩脉动、平均转矩和最大转矩及其权重,优化后电机转矩脉动得到抑制,平均电磁转矩得到提升,同时电机反电动势性能提高,为验证RBF-NSGA-Ⅱ对电机数学模型进行整体优化的准确性提供对比依据。最后,针对遗传算法未对电机整体性能进行优化,提出一种基于RBF-NSGA-Ⅱ复合算法对电机整体性能进行优化,此算法可对电机数学模型进行准确且快速的全局寻优。确定优化目标为电机效率、功率因数、电磁转矩以及反电动势,通过参数扫描得到电机模型数据,并将其分为训练集与测试集,通过灵敏度分析确定优化变量为定子轭高、定子内径以及定、转子极弧系数;对训练集数据采用RBF神经网络训练电机数学模型,采用测试集数据对数学模型进行测试,表明RBF拟合的优化变量与目标间的数学模型合格;以提高电机效率、功率因数、电磁转矩及反电动势为目标,采用NSGA-Ⅱ算法对电机数学模型进行全局寻优,优化后电机的功率因数、反电动势等性能均得到提升;最后通过与遗传算法变量取值和优化结果的对比,证明复合算法RBF-NSGA-Ⅱ对电机整体优化上的有效性与优越性。

关键词：垂直轴风力发电机开关磁阻发电机螺旋扭角 RBF神经网络非支配排序遗传算法多目标参数优化

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基于Thums假人与改进型NSGA-Ⅲ的常开式安全气囊优化设计

基于Thums假人与改进型NSGA-Ⅲ的常开式安全气囊优化设计

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作者：刘鹏江苏大学

学位级别：硕士

近年来，我国校车碰撞事故仍处于高发状态，突显出校车安全问题的严重性与紧迫性。鉴于10岁儿童Thums假人能够同时输出机械与生物力学损伤响应的优点;第三代非支配排序遗传算法(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithm-Ⅲ，NSGA-Ⅲ)仍需... 详细信息

近年来，我国校车碰撞事故仍处于高发状态，突显出校车安全问题的严重性与紧迫性。鉴于10岁儿童Thums假人能够同时输出机械与生物力学损伤响应的优点;第三代非支配排序遗传算法(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithm-Ⅲ，NSGA-Ⅲ)仍需进一步提升优化效果的现状，本文基于Thums假人与改进型NSGA-Ⅲ，开展了校车常开式安全气囊的参数分析与优化设计研究，以探明校车常开式安全气囊对10岁儿童乘员骨骼与内脏的保护功效。本文的主要研究内容如下：　　(1)基于层次分析法，确定了10岁儿童乘员加权伤害指标的权重系数。基于台车试验，构建并验证了校车仿真模型的有效性。在校车仿真模型中，导入10岁儿童Thums假人，兼顾10岁儿童的安全性与乘坐舒适性，完成了10岁儿童Thums假人的定位工作，使其臀部与后排座椅坐垫相贴合，且其背部贴近后排座椅靠背;针对10岁儿童Thums假人的目标部位，施加旋转速度，当目标部位达到目标位置时替换原有节点坐标，获得了10岁儿童Thums假人的正常坐姿。搭建了校车—Thums假人—常开式安全气囊耦合模型。　　(2)选择了前倾坐姿、右倾坐姿和躺卧坐姿作为10岁儿童乘员的三种典型“离位”坐姿;获得了校车正面碰撞的高速波形;基于10岁儿童乘员的正常坐姿、前倾坐姿、右倾坐姿和躺卧坐姿与校车正面碰撞的原始波形和高速波形，构建了八种混杂工况。面向处于正常坐姿、前倾坐姿、右倾坐姿和躺卧坐姿的10岁儿童乘员，探明了充气阀的气体质量流率比例系数、泄气阀的开启压力、泄气阀的开度和气袋的安装点高度对儿童头部、胸部与腿部机械与生物力学损伤响应的影响规律，阐释了上述参数的取值与儿童头部、胸部与腿部损伤程度的关系。　　(3)确定了优化研究中优化参数的取值范围。选取了10岁儿童乘员的加权伤害指标作为优化目标，构建并验证了响应面代理模型。基于NSGA-Ⅲ，提出自适应交叉和变异传播因子、引入高斯变异算子、融合粒子群进化机制、改进非支配排序等级与加入惩罚距离，从而提出了改进型NSGA-Ⅲ，对比分析了改进型NSGA-Ⅲ与其他五种著名的多目标优化算法的性能，改进型NSGA-Ⅲ表现出良好的收敛性与多样性。利用改进型NSGA-Ⅲ，进行了常开式安全气囊的优化设计研究。结果表明：具有最优配置的常开式安全气囊能够为处于七种坐姿的10岁儿童提供最优保护。

关键词：常开式安全气囊优化设计 Thums假人非支配排序遗传算法

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基于BIM的装配式建筑施工现场临时设施布置多目标优化及设计研究

基于BIM的装配式建筑施工现场临时设施布置多目标优化及设计研究

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作者：李秘西安建筑科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着中国城市化步伐的日益推进,为了提升施工质量、保证工程品质和降低环境污染,装配式建筑不断地被大力推广。装配式建筑施工现场临时设施布局是施工规划设计中的重要一环,同时也是施工顺利进行的关键。在装配式建筑建造过程中... 详细信息

近年来,随着中国城市化步伐的日益推进,为了提升施工质量、保证工程品质和降低环境污染,装配式建筑不断地被大力推广。装配式建筑施工现场临时设施布局是施工规划设计中的重要一环,同时也是施工顺利进行的关键。在装配式建筑建造过程中,预制构件的大量使用导致塔式起重机的吊装更加频繁,临时设施布置不当会大量增加吊装时间,不仅影响了施工效率,还增大了施工安全风险。因此,装配式建筑施工现场亟需更加科学的临时设施布置方法。本文从基于BIM的装配式建筑施工现场临时设施布置的角度展开研究,为施工单位在装配式建筑施工现场临时设施布置方案优化提供了一种技术方法。主要研究内容及成果如下: 1.梳理了影响装配式建筑施工现场临时设施布置的主要因素。通过文献和相关规范,梳理了9项装配式建筑施工现场临时设施布置的主要影响因素,并将这些影响因素分成经济效益、现场安全、空间利用、施工效率、现场管理五大类,通过这些影响因素制定出本研究的目标函数和约束条件。 2.建立了装配式建筑施工现场临时设施布置多目标优化模型,并提出了求解优化模型的SLP-NSGA-Ⅱ优化算法。以塔式起重机吊装时间最少、水平吊装路径最短和与密切关系程度相关的安全风险最低为优化目标,并综合考虑施工现场情况,采用施工现场边界约束、临时设施重叠约束、建筑固定设施约束以及吊装范围约束为约束条件,并确定了变量之间的数学关系,用数学模型进行表达;为求解模型,通过文献分析,整理了求解施工现场临时设施布置与车间布局的优化算法,确定采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),为避免优化算法过早的陷入局部最优,算法初始种群采用SLP法和随机生成法相结合的方法,由此设计了适用于此数学优化模型的SLP-NSGA-Ⅱ算法。 3.设计了基于BIM的装配式建筑施工现场临时设施布置方法。利用Dynamo的可视化编程技术,从建立的BIM模型中提取求解临时设施布置优化数学模型所需的数据,然后在Matlab平台对数学优化模型进行编程运算。最后,再利用Dynamo的参数化建模技术,将优化后的布局方案在Revit中进行三维可视化呈现。 4.通过实际案例,对设计的基于BIM的装配式建筑施工现场临时设施布置方法进行验证。研究表明,针对该案例,通过Dynamo的可视化编程技术从BIM模型中提取了临时设施布置所需相关数据,整理后可直接用于Matlab平台编程运算,同时,输出的优化方案利用Dynamo在Revit中进行了三维可视化呈现。优化后的布置方案与原方案相比,各优化目标均优化了10%-30%,验证了此方法的有效性与合理性。

关键词：装配式建筑临时设施布置 BIM 多目标优化非支配排序遗传算法

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不确定空战环境下武器—目标分配方法研究

不确定空战环境下武器—目标分配方法研究

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作者：赵阳南京航空航天大学

学位级别：博士

在未来空战中,智能化无人机将作为航空武器平台被运用到空战中,无人系统作战理论已成为各军事强国研究的热点和前沿问题。与传统的飞行器相比,智能化无人系统具有无人驾驶、自主决策、高度智能化、能在复杂环境中生存与作战、可规模化... 详细信息

在未来空战中,智能化无人机将作为航空武器平台被运用到空战中,无人系统作战理论已成为各军事强国研究的热点和前沿问题。与传统的飞行器相比,智能化无人系统具有无人驾驶、自主决策、高度智能化、能在复杂环境中生存与作战、可规模化集群作战等特点。在无人机集群作战中武器-目标分配是一项关键技术,武器-目标分配是实现作战目标、提升作战效能的重要保障。本文以空战场景中不确定环境分析、目标威胁与评估、目标分配等问题为研究重点,对全过程的具体技术方法进行深入研究,改进相关智能优化算法,提出无人机集群作战中武器-目标自主分配策略,并进行场景仿真和算法效能分析与验证。本文主要工作与创新点如下: 首先,对目标进行多属性威胁评估,提取作战中角度、速度、高度、距离、隐身性能等动态威胁因素,提取目标飞机所具有的机动性、快速瞄准能力、操作效能、生存力、拦射火力、格斗火力、超视距态势感知能力、电子对抗能力、作战半径等静态威胁因素。针对上述威胁因素在实际空战场景中信息不确定性,提出用区间灰数来描述此类不确定信息数值。并基于模糊理论中可能度函数的概念改进灰色层次分析法,通过改进的灰色层次分析法计算区间灰数所表示的各个威胁因素的权重值,解决区间灰数转化为实数值权重的问题,最终得到目标综合威胁评估值和威胁等级,为后续武器-目标分配算法优化改进及分配策略设计奠定基础。其次,在对目标威胁评估的基础上,以杀伤最大化和自身受到的威胁最小化为优化目标,建立相应的武器-目标分配模型,设计了基于遗传算法和模拟退火相结合的混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA),并通过可能度函数设计选择操作,使得HGA能够解决适应度值为区间形式的优化过程,改进常规遗传算法解决武器-目标分配问题的不足。此外,通过将交叉概率和变异概率线性变化改进为非线性曲率变化,设计HGA的自适应遗传算子,合理进行交叉、变异操作。通过多种复杂空战场景模拟,HGA可以求得合理的全局最优解,与其他智能优化算法相比较,HGA具有更快的收敛速度和更好的算法稳定性。进一步,考虑到无人机集群作战通常有多个空战阶段,且作战过程中有无人机随机性加入和撤出作战序列情况。考虑到多阶段作战,上一个阶段结果直接影响到下一个阶段求解,本文设计一种基于非支配排序算法和混合蛙跳算法相结合的非支配排序-混合蛙跳算法(Nondominated Shuffled Frog Leaping Algorithm,NSFLA),来解决动态武器-目标分配问题。不同于单目标解决方案HGA,设计NSFLA从多目标优化方案着手,将种群分解为若干子群,再以杀伤最大化和自身受到的威胁最小化两个目标进行非支配排序。在子群进化过程中,采用拥挤距离筛选个体,提高算法的分布性和计算效率,同时对蛙跳算法的内部进行改进,以确保每个个体都参与进化,而不仅仅是最差的个体在进化,丰富了种群的多样性。此外,提出了一种基于函数变化率的离散自适应变异算法,提高了算法的局部搜索能力,并引导个体跳出局部最优区域。通过基于不同算例的多目标优化问题解决方案比较,本文提出的NSFLA在计算速度、收敛稳定性以及处理大规模动态武器-目标分配问题等方面均优于一般多目标优化算法。最后,为了分析不同智能优化方法解决武器-目标分配问题的效能,本文对遗传算法、蛙跳算法、NSFLA等智能优化算法进行对比仿真实验,基于上述算法对计算速度、算法收敛性、处理不确定空战环境下大规模无人机集群自主决策的效能等方面进行分析,得到了若干实验数据和结论,为提升无人机集群作战自主决策能力、特别是不确定空战环境下无人机集群作战中武器-目标分配方法研究作出了贡献。综上,本文对无人机集群作战中武器-目标分配问题进行了系统性研究:空战威胁评估指数建模、基于区间灰数的层次分析算法设计、单/多阶段武器-目标分配策略研究、小规模/大规模无人机集群空战模拟、智能优化方法解决复杂空战场景效能分析等。提出的混合遗传算法有效解决了单阶段武器-目标分配问题,提出的非支配排序-混合蛙跳算法有效解决了多阶段武器-目标分配问题,优化方法从单目标优化问题向多目标优化问题发展,武器-目标分配模型从静态模型向动态模型发展,使得不确定空战环境下智能武器-目标分配研究更加系统和深入。

关键词：威胁评估武器-目标分配不确定空战环境遗传算法模拟退火非支配排序遗传算法混合蛙跳算法

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城市轨道交通地下线车站选址与平面线形优化

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交通运输系统工程与信息 2021年第2期21卷 119-125,132页

作者：汪茜柏赟李佳杰朱巧珍冯旭杰北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心北京100029

基于已知的线路起终点和研究区域内人口分布情况,研究城市轨道交通地下线平面设计方案。以轨道交通车站的布设数量、位置及线路平面线形为决策变量,考虑实际地理条件、站间距、换乘预留及线路平面设计等约束,建立城市轨道交通地下线平... 详细信息

基于已知的线路起终点和研究区域内人口分布情况,研究城市轨道交通地下线平面设计方案。以轨道交通车站的布设数量、位置及线路平面线形为决策变量,考虑实际地理条件、站间距、换乘预留及线路平面设计等约束,建立城市轨道交通地下线平面优化模型,实现客流吸引量最大,以及包括建设投资、运营支出和环境影响在内的线路综合成本最小。设计基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与A*算法的混合启发式算法求解模型。选取国内某城市地铁线路为研究对象,结果表明,算法可求得模型帕累托前沿,提供不同客流吸引量下线路综合成本最低的解决方案。此外,与实际平面设计方案相比,帕累托最优方案能够在不降低客流吸引量情况下减小约4.4%的线路综合成本。

关键词：城市交通平面设计非支配排序遗传算法车站选址综合成本

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连杆衬套强力旋压成形的多目标优化与决策

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锻压技术 2022年第2期47卷 119-125页

作者：张冰徐嘉锋许昌职业技术学院信息工程学院河南许昌461000

为了减小连杆衬套强力旋压成形的圆柱度误差和壁厚偏差,提出了基于加权相对距离的最优解决策策略。介绍了连杆衬套的强力旋压成形工艺,以减小圆柱度误差和壁厚偏差为目标建立了多目标优化模型。使用RBF神经网络和有限元仿真软件拟合了... 详细信息

为了减小连杆衬套强力旋压成形的圆柱度误差和壁厚偏差,提出了基于加权相对距离的最优解决策策略。介绍了连杆衬套的强力旋压成形工艺,以减小圆柱度误差和壁厚偏差为目标建立了多目标优化模型。使用RBF神经网络和有限元仿真软件拟合了工艺参数与目标参数之间的函数关系,经验证RBF神经网络的拟合精度较高。使用非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,得到了Pareto前沿解集。建立了理想解和不理想解的概念,提出了基于加权相对距离的最优解决策方法。经生产验证,优化后的圆柱度误差均值比厂家生产的圆柱度误差均值减小了23.16%,壁厚偏差均值减小了23.94%,且两个质量参数的标准差也有所下降。实验结果说明:优化后的连杆衬套圆柱度误差和壁厚偏差均有所减小,且生产稳定性有所提高。

关键词：连杆衬套强力旋压圆柱度误差壁厚偏差 Pareto前沿解加权相对距离非支配排序遗传算法

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