检索结果-内蒙古大学图书馆

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: CN111884203B

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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面向动态等效并行机调度问题的快速非支配排序遗传算法

面向动态等效并行机调度问题的快速非支配排序遗传算法

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作者：陈亚绒王陈黄沈权沈纯纯朱立夏周富得 325006 浙江省温州市瓯海区瓯海经济开发区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器

本发明公开了一种面向动态等效并行机调度问题的快速非支配排序遗传算法，按下述步骤进行：S1：混合启发式规则MODD，ATC，X‑RM与随机方法生成种群；S2：基于动态规划的解码方法对种群个体进行目标值计算；S3：判断是否满足终止条件；... 详细信息

标准号: CN114565290A

本发明公开了一种面向动态等效并行机调度问题的快速非支配排序遗传算法，按下述步骤进行：S1：混合启发式规则MODD，ATC，X‑RM与随机方法生成种群；S2：基于动态规划的解码方法对种群个体进行目标值计算；S3：判断是否满足终止条件；若是，结束；否则，对种群中的个体进行快速非支配排序；S4：通过遗传算子产生子代种群；S5：将父代种群和子代种群合并而成规模为2N的种群；S6：对种群中个体进行快速非支配排序，结合拥挤度计算确定种群；S7：对种群个体进行邻域搜索产生新解替换原冗余解。本发明具有提高车间机器利用率和满足客户交期的特点。

关键词：种群子代种群排序非支配排序遗传算法机器利用率目标值计算启发式规则解码调度问题动态规划方法生成邻域搜索遗传算子终止条件拥挤度冗余按下父代替换车间合并客户

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基于混沌非支配排序遗传算法的机器人多目标搜索方法

基于混沌非支配排序遗传算法的机器人多目标搜索方法

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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: CN112307678A

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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基于混合变异非支配排序遗传算法的超声速进气道流态识别方法

基于混合变异非支配排序遗传算法的超声速进气道流态识别方法

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作者：赵永平杨天林吴奂谭慧俊 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明提供一种基于混合变异非支配排序遗传算法的超声速进气道流态识别方法。本发明根据超声速进气道中传感器测到的压力数据的特点，对其进行时均值处理并从时域和频域两个方面提取特征。针对得到的特征集，本发明提供一种混合变异的... 详细信息

标准号: CN113222008A

本发明提供一种基于混合变异非支配排序遗传算法的超声速进气道流态识别方法。本发明根据超声速进气道中传感器测到的压力数据的特点，对其进行时均值处理并从时域和频域两个方面提取特征。针对得到的特征集，本发明提供一种混合变异的非支配排序遗传算法，在进行特征选择的同时，对作为分类器的支持向量机的超参数进行优化。为解决混合变异算法中，单目标进化算法用于多目标进化算法的种群局限性，本发明提供了一种新的种群越界处理方法，相比于传统的多目标优化算法，单目标优化算法在种群丰富度和精度上都具有优势。

关键词：混合变异非支配排序遗传算法超声速进气道种群单目标多目标进化算法多目标优化算法支持向量机进化算法均值处理特征选择提取特征压力数据优化算法传统的分类器特征集传感器越界和频流态时域算法优化

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一种基于参考点非支配排序遗传算法的多目标特征选择方法及系统

一种基于参考点非支配排序遗传算法的多目标特征选择方法及系统

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作者：何发智舒凌轩胡训李浩然 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

本发明公开了一种基于参考点非支配排序遗传算法的多目标特征选择方法及系统，涉及数据挖掘和机器学习领域，该方法是一种基于包装器结构的五个目标优化算法，旨在最大程度地提高分类器的分类精度，最大程度地减少分类特征数量，以及优... 详细信息

标准号: CN112183608A

本发明公开了一种基于参考点非支配排序遗传算法的多目标特征选择方法及系统，涉及数据挖掘和机器学习领域，该方法是一种基于包装器结构的五个目标优化算法，旨在最大程度地提高分类器的分类精度，最大程度地减少分类特征数量，以及优化三个基于熵的相关性、冗余度和互补性度量。五个目标的优化扩大了搜索空间，从而使该方法能够生成大量的帕累托有效解。该方法在保证分类性能的同时，能够针对不同基数级别识别出所有具有同等信息的特征子集。并搭建了一个计算系统来执行该方法。

关键词：最大程度地非支配排序遗传算法机器学习领域分类特征分类性能级别识别计算系统目标优化数据挖掘搜索空间特征选择特征子集包装器参考点多目标分类器冗余度有效解度量算法优化互补性基数分类保证

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基于非支配排序遗传算法的多目标轨迹优化方法

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实验室研究与探索 2025年第2期44卷 31-36页

作者：杨丽荣刘洋周俊江西理工大学机电工程学院江西赣州341000 江西理工大学江西省矿冶机电工程技术研究中心江西赣州341000

机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化... 详细信息

机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)。根据收敛性指标和间距指标选取Pareto最优解后进行轨迹优化,并与NSGA-Ⅱ对比。结果表明,在通过五次NURBS插值算法得到一条关节轨迹曲线后采用NSGA-Ⅲ进行轨迹优化,可以获得运行时间-能耗-冲击的Pareto最优解。相较于优化前,机械臂运行时间降低16%,最大关节角速度、角加速度及角加加速度分别降低8%、17%、19%。

关键词：多目标轨迹优化非支配排序遗传算法参考点机制收敛性指标间距指标

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基于非支配排序遗传算法的涡轮发动机转子系统装配参数优化

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兵工学报 2021年第5期42卷 1092-1100页

作者：冯睽睽张发平王武宏张文杰张田会北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京机电工程研究所军事需求与体系设计研究室北京100074

为探究保障转子系统高温动平衡的最佳装配参数方法,掌握高温下动平衡的变化规律,提出转子系统各零件装配角矩阵的优化确定方法。基于高温工况下热-结构动平衡理论模型和零件材料特性随温度的非线性变化规律,建立转子系统动平衡随温度变... 详细信息

为探究保障转子系统高温动平衡的最佳装配参数方法,掌握高温下动平衡的变化规律,提出转子系统各零件装配角矩阵的优化确定方法。基于高温工况下热-结构动平衡理论模型和零件材料特性随温度的非线性变化规律,建立转子系统动平衡随温度变化的解析方程;根据不同装配参数下系统不平衡量和偏移扭矩的差异,把高温动平衡优化问题转换为多目标多变量的优化问题,给出基于非支配排序遗传算法的解决方案;以某弹用涡轮发动机高压转子系统装配为例,在600℃工作环境下对所提方法进行验证,得到该工况下零件最佳装配角矩阵,以及最小化温度对转子系统动平衡的变化量影响,改善了装配质量特性。结果表明,零件装配角对高温工况下转子系统动平衡变化有很大的影响,通过装配参数优化可显著减少高温工况对多零件转子系统动平衡的影响。

关键词：涡轮发动机转子系统装配角不平衡量偏移扭矩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核动力堆中子-γ混合射线屏蔽智能优化

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原子能科学技术 2021年第5期55卷 892-900页

作者：毛婕宋英明张泽寰杨力韩嵩赵均南华大学核科学技术学院湖南衡阳421001 中广核研究院有限公司广东深圳518026

以萨瓦纳船用核动力堆为原型,等比构建了中子-γ混合辐射场多目标优化模型,使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与神经网络相结合的屏蔽智能优化方法,将屏蔽层总重量和屏蔽后的剂量率作为优化目标,进行多目标寻优,得到了pareto最优解;选取... 详细信息

以萨瓦纳船用核动力堆为原型,等比构建了中子-γ混合辐射场多目标优化模型,使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与神经网络相结合的屏蔽智能优化方法,将屏蔽层总重量和屏蔽后的剂量率作为优化目标,进行多目标寻优,得到了pareto最优解;选取其中1组最优解分别利用蒙特卡罗方法计算和神经网络预测进行可行性对比验证,在神经网络预测误差允许的范围内,得到的剂量率均满足寻优时设置的约束限值。研究结果表明,该屏蔽智能优化方法对反应堆中子-γ混合射线的屏蔽参数优化是可行的,相比于传统的纯蒙特卡罗方法而言,能在计算准确的前提下极大减少计算时间。

关键词：屏蔽设计中子-γ混合辐射场非支配排序遗传算法智能优化多目标优化

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基于非支配排序遗传算法的无约束多目标优化配煤模型

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中国电机工程学报 2011年第2期31卷 85-90页

作者：夏季华志刚彭鹏陆潘张成陈刚煤燃烧国家重点实验室(华中科技大学) 湖北省武汉市430074

分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algori... 详细信息

分析单目标动力配煤模型的缺点,提出多目标优化配煤模型,模型将所有煤质指标都作为优化目标,根据每个指标的特点构建出安全性、经济性和环保性3个目标函数。引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为该模型的寻优算法,并结合配煤问题的特点对原算法进行适当改进和调整,对某电厂的实际配煤问题进行求解,得到分布较好的Pareto最优解集,这些解为电厂配煤人员在多个相互关联的目标之间进行决策时提供了多样的选择,具有很好的指导作用和应用价值。

关键词：火电厂配煤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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