检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈祖国刘洋龙唐至强卢明陈超洋吴亮红张胥卓 411201 湖南省湘潭市雨湖区石码头2号

本发明公开了一种基于混沌非支配排序遗传算法的机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：对机器人灾后救援过程建立数学模型，构建目标函数与变量空间约束条件；根据约束条件生成初始父代种群；父代种群经过交叉与变异得到初始子代种群，... 详细信息

标准号: CN112307678B

本发明公开了一种基于混沌非支配排序遗传算法的机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：对机器人灾后救援过程建立数学模型，构建目标函数与变量空间约束条件；根据约束条件生成初始父代种群；父代种群经过交叉与变异得到初始子代种群，并与初始父代种群组合构成新群体；对新群体进行非支配排序；对新群体依次从第一非支配层开始构建部分子代个体，淘汰的部分个体进行混沌映射产生新个体，新个体中筛选得到的优胜子代个体与之前优胜子代个体组合得到真正的子代种群；重复以上步骤直到算法收敛，获得多目标优化问题的全局最优解。本发明利用混沌映射产生新个体集，然后对其进行非支配排序，能够保证种群的多样性，避免陷入局部最优解。

关键词：子代个体种群新个体新群体父代混沌映射约束条件子代种群构建排序机器人非支配排序遗传算法多目标优化全局最优解变量空间救援过程目标函数数学模型算法收敛多目标最优解混沌搜索多样性筛选淘汰重复保证

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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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一种快速非支配排序遗传算法的锅炉燃烧优化控制方法

一种快速非支配排序遗传算法的锅炉燃烧优化控制方法

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作者：周涛的梁涛苏宁普刘建贞张宝 300000 天津市滨海新区华苑产业区兰苑路2号(贰号)2号楼-1008

本发明公开了一种快速非支配排序遗传算法的锅炉燃烧优化控制方法，包括以下步骤：S1、对锅炉历史运行数据进行预处理和特征选择，得到训练集；S2、根据步骤S1中的训练集建立锅炉燃烧系统综合预测模型；S3、利用改进的快速非支配排序遗... 详细信息

标准号: CN116107214A

本发明公开了一种快速非支配排序遗传算法的锅炉燃烧优化控制方法，包括以下步骤：S1、对锅炉历史运行数据进行预处理和特征选择，得到训练集；S2、根据步骤S1中的训练集建立锅炉燃烧系统综合预测模型；S3、利用改进的快速非支配排序遗传算法和步骤S2中的锅炉燃烧系统综合预测模型对锅炉运行可调参数进行寻优，得到最优控制解集；S4、根据步骤S3中的最优控制解集调节锅炉运行可调参数，得到优化方案。本发明能根据实际运用中的多种优化要求，控制选择对应的优化方案，进而提高经济效益，减少污染物的排放量。

关键词：非支配排序遗传算法锅炉燃烧系统综合预测模型锅炉运行可调参数最优控制训练集优化预处理历史运行数据减少污染物锅炉燃烧特征选择优化控制排放量寻优锅炉改进

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一种改进快速非支配排序遗传算法

一种改进快速非支配排序遗传算法

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作者：白洪涛胡晓雅何丽莉曹英晖孙成林 130000 吉林省长春市前进大街2699号

本发明公开了一种改进快速非支配排序遗传算法，包括以下步骤：步骤S1:随机初始化父种群Pt，并将进化代数t置为0，设置算法中的各种参数和最大进化代数；步骤S2:使用快速非支配排序对Pt中的个体进行分层；步骤S3:对Pt进行改进的选择、... 详细信息

标准号: CN116432749A

本发明公开了一种改进快速非支配排序遗传算法，包括以下步骤：步骤S1:随机初始化父种群P_t，并将进化代数t置为0，设置算法中的各种参数和最大进化代数；步骤S2:使用快速非支配排序对P_t中的个体进行分层；步骤S3:对P_t进行改进的选择、交叉、变异操作，形成子种群Q_t；步骤S4:合并种群P_t、Q_t，得到新种群R_t；步骤S5:利用快速非支配排序将R_t中所有个体分层并计算拥挤距离，通过改进的精英保留策略得出新一代父种群P_t+1，并令t＝t+1；步骤S6:判断是否达到最大进化代数，若达到，结束运行，输出结果；本发明涉及非支配排序遗传算法技术领域。对NSGA‑II算法的三大遗传算子以及精英保留策略进行了改进。本专利在二元锦标赛选择操作中加入了惩罚机制。

关键词：非支配排序遗传算法最大进化代数种群精英保留分层算法改进排序随机初始化变异操作惩罚机制进化代数输出结果选择操作遗传算子拥挤距离新一代新种群子种群合并

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双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则

双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则

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作者：张小平李俊乐张文港王易华 411201 湖南省湘潭市雨湖区石码头

本发明公开了一种双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则，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的目标函数，在约束条件下求得各个体xai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... 详细信息

标准号: CN113312837A

本发明公开了一种双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则，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的目标函数，在约束条件下求得各个体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：种群渐进目标函数父代约束条件排序非支配排序遗传算法迭代终止条件进化过程优化结果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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一种改进的非支配排序遗传算法

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信息技术与网络安全 2019年第5期38卷 28-32,36页

作者：王青松谢兴生周光临中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230026

提出了一种改进的非支配排序遗传算法。通过扩大第一代种群规模,在初期加速种群的进化;对选择算子引入概率操作来提高种群的多样性;同时引入混合交叉算子,动态调节算法的搜索空间。最后以收敛性和分布性作为性能指标,使用公开的多目标... 详细信息

提出了一种改进的非支配排序遗传算法。通过扩大第一代种群规模,在初期加速种群的进化;对选择算子引入概率操作来提高种群的多样性;同时引入混合交叉算子,动态调节算法的搜索空间。最后以收敛性和分布性作为性能指标,使用公开的多目标测试函数对其进行测试,并与基本的非支配排序遗传算法和改进的多目标粒子群算法进行比较。实验结果表明,改进后的非支配排序遗传算法在收敛性和分布性两方面均有提升。

关键词：多目标优化非支配排序遗传算法收敛性分布性

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基于快速非支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ)的配电网多目标无功优化

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电气时代 2011年第10期 108-109页

作者：孙丽洁乐秀璠周振涛河海大学能源与电气学院

提出了一种将快速非支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ)应用于配电网多目标无功优化的方法。该方法应用前推回代算法计算配电网潮流,采用十进制编码方式,可以同时对无功补偿设备的接入位置和接入容量进行优化。该算法运行一次可以得到多个分布... 详细信息

提出了一种将快速非支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ)应用于配电网多目标无功优化的方法。该方法应用前推回代算法计算配电网潮流,采用十进制编码方式,可以同时对无功补偿设备的接入位置和接入容量进行优化。该算法运行一次可以得到多个分布均匀的Pareto最优解,决策者可以根据实际需要进行选择,为各目标之间的权衡分析提供了有效的依据。

关键词：非支配排序遗传算法多目标无功优化配电网 Pareto最优解前推回代算法无功补偿设备接入位置电网潮流

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基于强化学习-非支配排序遗传算法的作业车间调度方法

基于强化学习-非支配排序遗传算法的作业车间调度方法

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作者：葛江华李狄威朱晓飞 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

本发明涉及柔性作业车间调度技术领域，具体涉及一种基于改进非支配遗传算法和强化学习的柔性作业车间多目标调度方法。因为非支配排序遗传算法在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中具有多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点，而因... 详细信息

标准号: CN115310654A

本发明涉及柔性作业车间调度技术领域，具体涉及一种基于改进非支配遗传算法和强化学习的柔性作业车间多目标调度方法。因为非支配排序遗传算法在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中具有多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点，而因为强化学习试错学习的性质，它的探索机制可以极大地解决非支配排序遗传算法多样性不足等缺点。为实现以上目的，本发明提出一种基于改进遗传算法和强化学习的柔性作业车间多目标调度方法。

关键词：柔性作业强化学习非支配排序遗传算法多目标车间非支配遗传算法多样性改进遗传算法调度多目标优化车间调度调度问题局部收敛求解早熟改进探索学习

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基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法

基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法

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作者：牟敏周宇昊郑文广张钟平林达柯冬冬 310030 浙江省杭州市西湖区西湖科技经济园西园一路10号

本发明公开了一种基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，步骤如下：1）根据微电网中已存在的各分布式电源特性，建立各分布式电源的数学模型，协调优化微电网中各分布式电源的结构及类型配置；2）第一层根据微电网的现... 详细信息

标准号: CN111884203A

本发明公开了一种基于双层非支配排序遗传算法的微电网协调优化配置方法，步骤如下：1）根据微电网中已存在的各分布式电源特性，建立各分布式电源的数学模型，协调优化微电网中各分布式电源的结构及类型配置；2）第一层根据微电网的现有结构和负荷情况，以系统损耗和节点电压偏移量最小为目标，建立微电网的优化模型，求解微电网中分布式电源的安装位置和容量；3）第二层根据第一层优化结果及不同分布式电源的特性，建立微电网的优化模型，求解微电网中不同分布式电源的配置容量；4）双层协调优化配置方法均采用多目标非支配排序遗传算法，且第二层协调优化基于第一层的协调优化结果实现。本发明为微电网的优化配置及可靠运行提供有效指导。

关键词：微电网分布式电源优化配置第一层非支配排序遗传算法优化结果优化模型协调求解节点电压可靠运行数学模型系统损耗有效指导多目标偏移量配置优化

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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: CN110928873A

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

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