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81.
为了解决传统热连轧负荷分配优化普遍采用约束方法进行求解时求解步骤繁琐、不容易获得最优解的问题,提出了一种惩罚函数算法.通过引入函数惩罚项,将多目标函数约束求解问题转化为无约束求解问题.建立了带有惩罚项的轧制力、板形、功率和温度的单目标函数,进而采用线性加权求和法建立了综合多目标函数.利用Nelder和Mead单纯形解法则进行求解,简化了求解的步骤,最终得到了兼顾轧制力平衡、板形最优及温度合理的负荷分配方案.实际应用效果表明,与传统负荷分配方式相比,基于多目标优化得到的轧制规程更符合实际生产要求,具有良好的应用前景. 相似文献
82.
根据4G建站模型,设计了一种针对重点区域进行杂交、变异的进化多目标算法.该算法能有效减少个体进行杂交和变异时编码的长度、降低复杂度,使处理4G建站模型的进化多目标算法性能大大提高;在杂交变异之后,再根据约束条件对非重点区域进行搜索,在非重点区域中,激活能够最大程度覆盖了未被覆盖的测试点的候选基站,以此类推,直到全部激活的基站的覆盖率满足模型覆盖率约束为止,既保证了生成的解均为有效解,又使得在激活尽可能少基站的情况下覆盖到尽可能多的测试点.最后用极大极小方法求解出了一组最优解集.模拟4G建站问题的计算机仿真表明该算法非常有效. 相似文献
83.
A constrained multi-objective biogeography-based optimization algorithm (CMBOA) was proposed to solve robot path planning (RPP). For RPP, the length and smoothness of path were taken as the optimization objectives, and the distance from the obstacles was constraint. In CMBOA, a new migration operator with disturbance factor was designed and applied to the feasible population to generate many more non-dominated feasible individuals; meanwhile, some infeasible individuals nearby feasible region were recombined with the nearest feasible ones to approach the feasibility. Compared with classical multi-objective evolutionary algorithms, the current study indicates that CM- BOA has better performance for RPP. 相似文献
84.
To provide theoretical basis for square honeycombs used as crashworthy structures, energy-absorption properties of metal square honeycombs and the size optimization were performed. Specific energy absorption (SEA) was defined as the energy absorbed by the honeycomb structure per unit volume. This parameter was often used for determining the crashworthiness of thin-walled structures. In order to find the most optimized metal square honeycomb structure with the maximum SEA and the lowest peak stress, the cell length and the foil thickness of the metal honeycombs were optimized, with a low peak stress and a high SEA set as the two primary objectives. The pre-processing software Patran was used to build FE models, and the explicit solver LS-DYNA was employed to perform the crashworthiness analyses. The results show that the square honeycomb exhibits good energy absorption performance in some cases. The geometry is effective using 16.8% less buffer structure volume than the hexagonal honeycombs with a peak stress limitation of 1.21 MPa. 相似文献
85.
Unmanned aerial vehicle (UAV) was introduced to take road segment traffic surveillance. Considering the limited UAV maximum flight distance, UAV route planning problem was studied. First, a multi-objective optimization model of planning UAV route for road segment surveillance was proposed, which aimed to minimize UAV cruise distance and minimize the number of UAVs used. Then, an evolutionary algorithm based on Pareto optimality technique was proposed to solve multi-objective UAV route planning problem. At last, a UAV flight experiment was conducted to test UAV route planning effect, and a case with three scenarios was studied to analyze the impact of different road segment lengths on UAV route planning. The case results show that the optimized cruise distance and the number of UAVs used decrease by an average of 38.43% and 33.33%, respectively. Additionally, shortening or extending the length of road segments has different impacts on UAV route planning. 相似文献
86.
随着大规模风电并网,风电资源的随机性及不确定性给电力系统节能发电调度带来了新问题。为适应上述电力系统新情况,更好地实现电力系统的节能减排,本文基于多目标粒子群算法,对含风电的节能发电调度进行研究。以火电机组总能耗最小和CO2排放量最小为共同目标函数,建立含风电的多目标节能发电调度模型,利用多目标粒子群算法进行模型求解,并引入半可行域的概念进行约束条件的处理。同时以1个含有10台火电机组和1个风电场的系统为算例进行验证。结果表明,多目标优化方案与以火电总能耗最小为目标的方案相比,CO2排放量减少8.16%,火电总能耗仅增加4.73%,与以CO2排放量最小为目标的方案相比,火电总能耗减少7.39%,CO2排放量仅增加1.73%。该方案实现了节省资源及降低排放的目的,对电力系统节能减排具有参考价值。 相似文献
87.
目的研究一种借助多目标优化模型求得电梯理想速度曲线的确定方法,解决乘客电梯快速性和舒适性问题.方法分析电梯实际运行方式,构建理想速度曲线组合模式;结合实际及相关国家标准,建立求取理想速度曲线参数的多目标优化模型;借助多目标遗传算法NS-GA-Ⅱ解得理想速度曲线参数的Pareto解集,并基于偏好进行区域划分.结果通过对电梯速度曲线参数的多目标优化求解,获得不同偏好的乘客电梯理想速度曲线.结论不同偏好、不同额定速度下电梯理想速度曲线对比分析结果表明,基于多目标优化的乘客电梯理想速度曲线确定方法在兼顾电梯运行的快速性及舒适性要求的同时为技术人员提供了多种可供选择的运行速度控制模式;对额定速度不高于3.5m/s的乘客电梯,其理想速度曲线可省去直线加速段以降低速度控制模式的复杂性. 相似文献
88.
通过多目标优化和动态合作博弈理论,定义了联盟中多主体目标优化问题,提出了能够适应动态环境的基于合作博弈的多主体目标优化模型。该模型的组成一方面能够利用主体的协作能力,另一方面又能够充分考虑动态联盟的特征,适合大规模网络中多主体协作,避免模型中主体理性和团体理性的冲突。基于所提出的多主体目标优化模型,设计了一种联盟效用分配算法。仿真实验表明,联盟效用分配算法能够使多主体根据最优共识原则,分配各方的合作效用,从而达到多赢的帕累托最优局面。 相似文献
89.
首先,以马尔可夫和速度-流量模型对快充车辆和电动公交进行时空负荷预测,结合快充站、换电站和梯级储能站的充放电功率构建充换储一体站(CSSIS)模型.然后,建立含CSSIS的交直流潮流模型,构建计及电动汽车到站行驶时间、排队等待时间和交直流配电网电压偏差的多目标选址模型,采用动态权重结合二进制遗传算法进行求解.其次,采用Voronoi图划分CSSIS服务范围,以综合投资成本最小为目标建立优化模型来确定最终站址,通过排队论优化充电机数量,以系统节点电压和CSSIS功率平衡为约束来确定站内设备容量.最后,通过算例验证了所提模型和方法的有效性. 相似文献
90.
随着大规模可再生能源对电网渗透率的不断增加,大型风光电站也开始参与到电网的调频当中。首先,建立了功率响应总偏差、调频里程支出最小化的多目标互补控制模型,以解决不同调频资源的动态功率分配问题。为解决该非线性优化问题,采用多目标蝠鲼觅食优化算法(multi-objective manta ray foraging optimization, MMRFO)快速地获取高质量的Pareto前沿,以满足电网的实时在线调频需求,提高区域电网的动态响应能力。然后,基于熵权法,设计了灰靶决策法客观地选择不同功率扰动下兼顾运行经济性和电能质量的折中解。最后,基于扩展的两区域负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型验证了所提方法的有效性。 相似文献