检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：鲍翰韬浙江工商大学

学位级别：硕士

交叉持股作为一种特殊股权结构在我国已越来越普遍,如何应对交叉持股的风险是公司投资决策中需要解决的重要问题。现代投资组合理论可以很好地规划投资的收益与风险,但投资组合理论应用于公司交叉持股却鲜有报道。应用智能优化算法求解... 详细信息

交叉持股作为一种特殊股权结构在我国已越来越普遍,如何应对交叉持股的风险是公司投资决策中需要解决的重要问题。现代投资组合理论可以很好地规划投资的收益与风险,但投资组合理论应用于公司交叉持股却鲜有报道。应用智能优化算法求解投资组合的选择问题具有较多的优点,能够处理考虑约束条件情况下的、且具有连续型以及混合型的复杂投资组合模型等问题,为投资者提供了一个非常有效的求解投资组合模型的强有力工具。其中,遗传算法是当下一种新兴的非线性搜索优化技术,广泛用于投资组合的优化。本文将非支配排序遗传算法（NSGA）用于交叉持股的策略优化,构建了适合交叉持股方案优化的遗传算法,具体包括股票池的构建、基因初始化、参数初始化、种群初始化、交叉、变异、快速非支配排序模块的建立和终止条件设置等操作。根据宝武集团交叉持股的案例,分析了其交叉持股的动因,即优化产业链布局,寻求战略联盟,追求利润和响应国家政策。根据宝武集团优化产业链布局的动因,针对其上、下游上市公司和同行业上市公司构建了三个投资组合模型,并使用NSGA-II进行求解。本文计算了不同风险厌恶指数（γ）情况下最优投资组合的收益率和风险并与实际情况进行了对比。计算结果表明,使用NSGA算法获得的结果在所有情况下优于宝武集团实际选择的交叉持股配置。在下游公司方面,计算得出了在不同风险厌恶指数（γ）下的最优投资组合的收益。本文还选择其中8家具有代表性的投资目标进行可行性分析,从交叉持股的正面效应和负面效应两个方面,分析了宝武集团采用本文计算得出的交叉持股最佳组合进行投资的理由。以上结果表明,投资组合理论结合遗传算法可以用于上市公司交叉持股方案的设计和策略优化。

关键词：投资组合非支配排序遗传算法交叉持股

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非支配排序遗传算法多目标优化补阳还五汤总苷提取的实验研究

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中华中医药杂志 2013年第4期28卷 1059-1062页

作者：张宇燕盖玉权李鹏万海同杨洁红浙江中医药大学杭州310053

目的:多目标优化补阳还五汤总苷的提取条件。方法:采用BP人工神经网络建立补阳还五汤中黄芪甲苷、芍药苷和苦杏仁苷提取工艺的多目标优化模型,依据非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对提取条件进行多目标优化。结果:得出了多目标优化模型的Pa... 详细信息

目的:多目标优化补阳还五汤总苷的提取条件。方法:采用BP人工神经网络建立补阳还五汤中黄芪甲苷、芍药苷和苦杏仁苷提取工艺的多目标优化模型,依据非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对提取条件进行多目标优化。结果:得出了多目标优化模型的Pareto最优解集,纳入决策者偏好确定最佳提取条件为:溶剂量10.94倍,提取1.26h,提取3次,提取温度82.06℃。结论:NSGA-Ⅱ方法与BP人工神经网络结合可对补阳还五汤总苷提取条件实现有效的多目标寻优,本方法可为医药学研究领域中的多目标优化问题提供基于人工智能算法的解决方案。

关键词：补阳还五汤总苷 BP人工神经网络非支配排序遗传算法多目标优化

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一种基于非支配排序遗传算法的社区发现算法

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信阳农林学院学报 2020年第3期30卷 104-108,112页

作者：管文蔚王艳兵徽商职业学院电子信息系安徽合肥230000

在将复杂网络的社区发现问题建模为多目标优化问题时,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)的方法来寻找问题最优解。该算法解决了拓展后的模块度密度问题中的分辨率限制参数调整问题,以及优化模块度密度函数的分辨率限制问题,... 详细信息

在将复杂网络的社区发现问题建模为多目标优化问题时,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)的方法来寻找问题最优解。该算法解决了拓展后的模块度密度问题中的分辨率限制参数调整问题,以及优化模块度密度函数的分辨率限制问题,使得算法运行一次可得到一组不同的划分结果,以便决策者根据需要进行选择。另外,遗传算法的交叉和变异算子加入了网络顶点的邻域信息,符合真实网络的特性,且基于图的编码方式保证了社区数目的自适应性。实验结果证明,采用基于非支配排序遗传算法的社区发现算法能有效的发现出社区结构。

关键词：复杂网络社区发现模块度密度函数非支配排序遗传算法

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基于非支配排序多目标遗传算法的虚拟机调度方法及系统

基于非支配排序多目标遗传算法的虚拟机调度方法及系统

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作者：孟祥龙艾天翔龚楠张玉徐城李光辉 100010 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室

本申请公开了一种基于非支配排序多目标遗传算法的虚拟机调度方法及系统，属于云计算和虚拟机调度技术领域，调度方法包括：监控并采集虚拟机和宿主机历史资源负载信息；根据所述历史负载信息获取所述虚拟机和所述宿主机的真实负载；通... 详细信息

标准号: CN116048723A

本申请公开了一种基于非支配排序多目标遗传算法的虚拟机调度方法及系统，属于云计算和虚拟机调度技术领域，调度方法包括：监控并采集虚拟机和宿主机历史资源负载信息；根据所述历史负载信息获取所述虚拟机和所述宿主机的真实负载；通过非支配排序遗传算法对所述真实负载进行处理，得出目标调度方案，所述目标调度方案为所述虚拟机与要迁移到的目标宿主机的对应关系；基于所述目标调度方案，实现虚拟机调度。在本申请提供的调度方法中，筛选出最优的调度策略，降低宿主机资源碎片，同时使宿主机自身CPU、内存等各资源相对均衡，避免宿主机出现类似CPU资源负载过高而内存资源欠载的问题，可以使宿主机能够装载更多的虚拟机，降低成本。

关键词：宿主机虚拟机调度虚拟机调度真实负载非支配排序遗传算法多目标遗传算法负载信息获取资源负载信息目标宿主机调度策略内存资源资源碎片云计算欠载申请内存排序装载迁移采集均衡筛选监控

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基于非支配排序遗传算法的塔机有限元模型修正

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东北大学学报（自然科学版） 2018年第7期39卷 1017-1021页

作者：秦仙蓉张氢刘超徐俭同济大学机械与能源工程学院上海201804

为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立... 详细信息

为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立了满足工程精度要求的可靠的有限元模型.给出了某型塔机有限元模型修正的工程算例,将修正后的计算结果与实测数据相比较,说明了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法对于有限元模型修正具有理想的效果,修正后的有限元模型能准确反映结构力学特性.

关键词：模型修正二次多项式响应面法非支配排序遗传算法多目标优化

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基于非支配排序遗传算法的多目标车辆路径规划研究

基于非支配排序遗传算法的多目标车辆路径规划研究

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作者：马硕大连海事大学

学位级别：硕士

车辆路径规划是物流领域中重要问题之一。其本质是多约束条件多目标组合优化问题。第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ),近年来多被用于处理多目标车辆路径问题,但是NSGA-Ⅱ在面对三个及以... 详细信息

车辆路径规划是物流领域中重要问题之一。其本质是多约束条件多目标组合优化问题。第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ),近年来多被用于处理多目标车辆路径问题,但是NSGA-Ⅱ在面对三个及以上的目标优化问题时,算法收敛性和解的多样性效果不好,算法容易陷入局部最优。而目前物流领域车辆路径规划中涉及的约束条件和求解目标越来越复杂,基于NSGA-Ⅱ的车辆路径规划效果亟待提高。针对以上不足,本文探索基于非支配排序遗传算法的车辆路径规划改进方法,主要研究内容如下:(1)构建多目标车辆路径规划数学模型。该模型以车辆容量约束、单回路约束等因素为约束条件,以运输车辆数量、调度距离以及客户服务满意度水平三个因素为目标优化车辆路径;同时,分析了道路拥堵情况,提出了动态车辆路径规划模型,以及动态的车辆路径调整方法。(2)采用第三代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ,NSGA-Ⅲ)对多目标车辆路径问题求解。针对NSGA-Ⅱ在处理三个及以上目标时容易陷入局部最优,本文采用NSGA-Ⅲ算法对多目标车辆路径问题求解,提高多目标车辆路径规划的目标值。(3)提出一种新的算法混合第三代非支配排序遗传算法(Hybrid Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ,H-NSGA-Ⅲ)加快多目标车辆路径问题求解速率。H-NSGA-Ⅲ针对NSGA-Ⅲ算法收敛速率慢的问题,改进NSGA-Ⅲ算法提出了混合交叉算子、交叉概率和变异概率调整机制以提高算法收敛速率,从而提高求解车辆路径问题的效率。(4)提出了基于道路拥堵的动态车辆路径调整算法。针对车辆在按路径规划方案执行配送任务过程中,遇到将要配送的下一个客户路段拥堵的情况,提出了路径调整方法。(5)实验验证H-NSGA-Ⅲ算法的有效性和高效性。通过实验验证,H-NSGA-Ⅲ算法对比NSGA-Ⅲ算法、NSGA-Ⅱ算法,在车辆路径问题中,能够取得更好的目标值和提高算法的收敛速率,并分析了 H-NSGA-Ⅲ算法中提出的混合交叉算子,其性能优于单独用其中一种交叉算子的算法,从而证明了 H-NSGA-Ⅲ算法适用于解决多目标车辆路径问题。最后对大连中通物流进行仿真实验,分析得到的物流配送路径规划方案的可行性。

关键词：物流配送车辆路径问题多目标优化非支配排序遗传算法

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基于非支配排序遗传算法的配电网规划建设方案设计方法

基于非支配排序遗传算法的配电网规划建设方案设计方法

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作者：曹华珍高崇唐俊熙赵懿祺张蓓张俊潇李阳陈荃林冬姚鹏张雪莹吴亚雄王天霖黄烨代景龙张树永 510000 广东省广州市越秀区东风东路水均岗8号西塔10、11楼

本发明公开一种基于非支配排序遗传算法的配电网规划建设方案设计方法，包括规划项目的生成和项目建设时序自动优化设计；借助计算机新技术对现状和目标网络进行梳理，将二者对比做差得到目标电网与现状电网二者的差异量，根据网架对比... 详细信息

标准号: CN107256441B

本发明公开一种基于非支配排序遗传算法的配电网规划建设方案设计方法，包括规划项目的生成和项目建设时序自动优化设计；借助计算机新技术对现状和目标网络进行梳理，将二者对比做差得到目标电网与现状电网二者的差异量，根据网架对比分析所得的差异，按照一定的项目划分原则自动生成从现状电网到目标电网的规划项目库；接着采用基于非支配排序遗传算法的配电网建设时序方案进行寻优，通过对生物进化过程中选择、交叉和变异机理的模仿来完成对问题最优解的自适应搜索，具有较强鲁棒性和隐含的并行性，较其他传统优化算法具有更独特和优越的性能。本发明满足了安全性和可靠性等技术要求，保证了中间年网架的合理性及建设和运行的经济性。

关键词：非支配排序遗传算法时序规划项目目标电网网架传统优化算法计算机新技术配电网配电网规划电网对比分析方案设计技术要求进化过程目标网络项目建设自动生成自动优化并行性差异量鲁棒性自适应最优解寻优隐含合理性搜索建设模仿梳理保证

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考虑工人协作与学习效应的柔性作业车间调度

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计算机集成制造系统 2024年第12期30卷 4369-4385页

作者：张国辉张得雨闫少峰张海军余娜娜郑州航空工业管理学院管理工程学院河南郑州450046 郑州航空工业管理学院机械工程学院河南郑州450046

针对每台机器存在需要多名工人协作操作的双资源柔性作业车间调度问题,研究一种具有工人协作灵活性的柔性作业车间调度问题。结合学习效应对工人操作时间的影响,构建一种改进的工人技能柔性度的学习效应曲线;建立以最大完工时间、工人... 详细信息

针对每台机器存在需要多名工人协作操作的双资源柔性作业车间调度问题,研究一种具有工人协作灵活性的柔性作业车间调度问题。结合学习效应对工人操作时间的影响,构建一种改进的工人技能柔性度的学习效应曲线;建立以最大完工时间、工人总负载和总能耗最小化为优化目标的数学模型,并提出一种改进的非支配排序遗传算法进行求解。设计4种初始化规则提高初始种群的质量和多样性,建立基于Pareto等级的自适应交叉、变异算子;为了提高算法的局部搜索能力,构造了3种基于优化目标的邻域搜索算子。在实验部分采用多种评价指标与其他算法进行对比,实验结果表明该算法能够有效求解考虑工人协作与学习效应的双资源柔性作业车间调度问题。

关键词：工人协作灵活性学习效应非支配排序遗传算法双资源柔性作业车间调度问题

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基于多目标优化的高效视觉检测规划方法

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光学学报 2024年第4期44卷 207-218页

作者：崔海华田龙飞王嘉瑞曲峻学杨锋郭俊刚南京航空航天大学机电学院江苏南京210016 中航西安飞机工业集团股份有限公司陕西西安710089

针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求,传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此,本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法,将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化,旨在全局寻求... 详细信息

针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求,传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此,本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法,将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化,旨在全局寻求检测效率最优解。该方法基于表面曲率对视点进行自适应冗余采样,构造兼顾质量与多样性的采样视点集。针对视点覆盖率与检测时间成本两个优化目标,提出基于约束的非支配排序遗传算法(C-NSGA-Ⅱ)进行优化,快速得到满足最小覆盖率的全局最优解,从而实现视点与路径的整体规划,最小化检测时间成本。仿真实验结果表明,该方法相比于简化为单目标优化问题的整体规划方法,运算效率提升90%左右;与传统的单独规划方法相比,视觉检测时间成本有效缩短10.52%以上。最后通过机器人视觉检测应用验证了本文方法的有效性与优越性。

关键词：视点规划覆盖路径规划自动化视觉检测多目标规划非支配排序遗传算法

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考虑光伏不确定性的配电网谐波监测优化配置方法

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电力自动化设备 2024年第12期44卷 124-131页

作者：刘灏晁婉萌毕天姝华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

大规模分布式光伏接入的配电网在运行过程中易产生大量谐波,严重影响电能质量,亟需实现谐波全局可观,为其治理提供数据基础。因此,提出了一种考虑光伏不确定性的谐波监测点优化配置方法。该方法提出了节点综合谐波敏感因子评估配电网节... 详细信息

大规模分布式光伏接入的配电网在运行过程中易产生大量谐波,严重影响电能质量,亟需实现谐波全局可观,为其治理提供数据基础。因此,提出了一种考虑光伏不确定性的谐波监测点优化配置方法。该方法提出了节点综合谐波敏感因子评估配电网节点受谐波影响的程度,从而对节点进行权重划分;进一步地,考虑光照强度和负荷随时间变化的特点,为保证系统在不同时间段内产生的谐波均能被观测到,在谐波潮流计算的基础上,提出了谐波可观测矩阵;基于上述2个评价指标,建立了考虑节点谐波敏感因子的谐波监测优化配置模型,并采用非支配排序遗传算法求解得到了谐波监测点配置方案。在IEEE 33节点配电系统上仿真验证所提方法的有效性,并将所提方法与已有方法进行了对比分析,验证了所提方法的优越性。

关键词：配电网节点综合谐波敏感因子谐波可观测矩阵电能质量优化配置非支配排序遗传算法

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