基于田口法的双余度永磁同步电机优化设计

双余度永磁同步电机有两个余度单元,具有容错率高、体积小、功率密度大等特点,在航空航天、国防、机器人等领域得到广泛应用。针对双余度电机的多目标优化设计问题,基于其典型工作模式,提出二次田口法迭代的多目标优化设计方法。首先,依据双余度度永磁同步电机的应用需求,确定优化目标参数;在初始设计参数基础上,筛选出对目标优化参数影响大的尺寸参数作为优化因子。其次,首次应用田口法筛选出双余度模式下的准最优参数;进而在单余度模式下再次应用田口法对准最优参数进行二次优化;综合两次优化结果确定最终优化参数。最后,通过有限元仿真分析对优化前后的目标参数变化进行验证分析,证明了所提出方法的有效性,也拓宽了对于该类电机的多目标优化设计思路。     

互联电网自动发电控制功率分配的改进逼近于理想解的排序--Q多目标优化算法

本文提出了一种多目标决策与强化学习相结合的改进的逼近于理想解的排序(technique for order preference similar to an ideal solution,TOPSIS)-Q算法,有效解决了自动发电控制(automatic generation control,AGC)总功率指令分配到风电、水电、火电等各类AGC机组的动态随机多目标优化问题.算法采用3个不同的目标Q值矩阵进行迭代更新,然后利用改进TOPSIS方法对Q值矩阵进行多目标决策处理,客观地给出各目标的动态最优权重系数,从而得到各状态-动作对的综合评价判据.IEEE标准两区域模型仿真研究验证了改进TOPSIS-Q算法在AGC机组功率多目标动态优化分配过程应用的可行性和有效性,在复杂随机扰动的环境中提高系统CPS性能的同时,有效降低了AGC机组调节成本和碳排放.     

竖炉焙烧过程的智能设定模型

为了改善多目标评价案例推理设定模型在竖炉焙烧过程控制中的性能,运用注水原理分配过程变量的权重和群决策修正方法对多目标评价案例推理设定方法进行改进,得到一种新的智能设定模型.首先引入注水原理构造Lagrange函数对过程变量的权重进行优化分配,再通过案例检索和案例重用得到设定值的建议解,并根据多目标评价模型预测建议解对生产指标的影响效果,最后,对不合理的设定值进行群决策修正.将得到的设定模型应用于竖炉焙烧过程控制中,通过实验测试和对比应用说明了本文方法优于其他方法,能够有效提高多目标评价案例推理设定模型的控制性能.     

基于多目标优化模型的电动汽车增程器油耗及排放优化

针对增程式电动汽车油耗和排放优化问题,首先综合考虑增程器的油-电转换效率特性、HC排放特性、CO排放特性以及NOx排放特性,构造了增程器油耗和排放多目标优化模型,同时结合实际增程器工作中的机械和电气约束特征,分析了多目标优化模型的3种转速、转矩约束条件.然后采用多目标粒子群算法和加权尺度法对增程器油耗和排放多目标优化模型进行了离线优化,得出了增程器的最优全局工作点和各功率值下的多目标最优工作曲线.最后,采用NEDC,FTP和HWFET3种测试工况在AVL Puma Open发动机测试台架上进行了实验,并和基于最佳制动燃油消耗率(BSFC)的油耗单目标优化模型进行了比较.结果表明,本文提出的方法能够以微弱的油耗增加为代价,有效的改善整车的HC,CO和NOx排放.     

改进的r支配高维多目标粒子群优化算法

高维多目标优化问题是广泛存在于实际应用中的复杂优化问题,目前的研究方法大都限于进化算法.本文利用粒子群优化算法求解高维多目标优化问题,提出了一种基于r支配的多目标粒子群优化算法.采用r支配关系进行粒子的比较与选择,并结合粒子群优化算法收敛速度快的优势,使得算法在目标个数增加时仍保持较强的搜索能力;为了弥补由此造成的群体多样性的丢失,优化非r支配阈值的取值策略;此外,引入决策空间的拥挤距离测度,并给出新的外部存储器更新方法,从而进一步防止算法陷入局部最优.对多个基准测试函数的仿真结果表明所得解集在收敛性、多样性以及围绕参考点的分布性上均优于其他两种算法.     

一种基于信息分离的高维多目标进化算法

高维多目标优化是指对目标维数大于三维的多目标问题(multi-objective optimization problem,简称MOP)进行优化.大多数传统的多目标进化算法采用Pareto支配关系指导搜索,很难在高维多目标优化问题上得到较为理想的结果.为此,提出了一种基于信息分离的高维多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on information separation,简称ISEA).该算法在目标空间中将原坐标系进行旋转,使第1条坐标轴与向量(1,1,…,1)^T平行.ISEA定义转换坐标的第1个坐标值为收敛信息(convergence information,简称CI),剩余的坐标代表个体分布信息(diversity information,简称DI).同时,采用一种基于分层选择的邻域惩罚机制,利用一种由两个超圆锥组成的邻域形状保持种群的分布性,当个体被选入归档集后,其邻域内的个体将被惩罚进入下一层选择,防止邻近的个体同时被选入归档集.邻域形状的第1部分利用分布信息覆盖邻近的个体,第2部分覆盖边界上的差个体.与NNIA,e-MOEA, MSOPS,AR+DMO以及IBEA这5种经典算法进行了比较.实验结果表明,ISEA在处理高维多目标优化问题时具有良好的收敛性和分布性.     

基于区间多目标量子文化算法的无线传感器网络覆盖能效优化

针对不确定环境下无线传感器网络覆盖能效优化问题,提出一种传感器节点区间感知模型;进而考虑网络覆盖率和节点冗余率,将其转化为区间多目标优化问题。基于一种新型区间个体依可能度占优关系,提出区间多目标量子文化算法,根据区间占优个体信息提取隐含知识,用于指导量子个体更新及进化个体变异与选择。不同环境下的仿真结果表明：基于所提出算法获得的Pareto解具有更好的收敛性、分布性和延展性;相应的无线传感器网络布局更合理。     

三态协调搜索多目标粒子群优化算法

提出一种三态协调搜索多目标粒子群优化算法. 该算法提出的三态指导粒子选择策略可以很好地协调算法的局部和全局搜索能力, 且算法改进了传统的外部档案保存机制, 同时引入3 种突变因子, 使获得的非劣解具有更好的分散性. 通过对标准测试函数的求解, 并与其他经典多目标优化算法比较, 表明了新算法在收敛性和多样性方面均有较大的优越性. 最后分析了区域划分系数对所提出算法性能的影响.

     

自适应动态重组多目标粒子群优化算法

提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.

     

基于NSGA-II 的具有多目标子学科的协同优化方法

针对子学科具有物理目标的多目标协同优化问题, 研究基于NSGA-II 的求解策略. 鉴于子学科个体满足约束可行性的进化过程与系统级分配期望值无关, 提出具有良好的可行性和多样性的初始种群生成方法, 以提高多目标子学科的计算效率和计算精度. 为了解决由一致性目标函数与物理目标函数的作用不同而造成的NSGA-II 非支配级排序困难, 提出将子学科一致性目标函数转化为子学科自身约束的策略. 最后, 利用工程算例对所提出方法的有效性进行了验证.