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为解决多目标优化问题,对经典的蚁狮算法进行改进,提出了基于差分进化的准对立学习多目标蚁狮算法(DEQOMALO)。该算法针对蚁狮算法易陷入局部最优的不足,一方面,该算法引用差分进化的思想,充分利用种群和精英蚁狮的信息对原算法中蚂蚁个体的位置更新方式进行改进;另一方面采用反向学习策略对蚂蚁种群进行优化,将原种群个体和其准对立个体进行混合并择优作为新的种群,大大增加种群的多样性。选取典型的标准测试函数,将提出的算法与原始蚁狮算法以及其他传统进化策略优化的蚁狮算法进行比较。实验结果表明,改进算法在收敛性和分布性上均有很大程度的提升,在解决双目标优化问题上具有较好的鲁棒性和有效性。 相似文献
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为了提升聚合物红外菲涅尔透镜的光学性能,以其表面微沟槽的成型质量为目标,提出了一种高效的注射超声辅助成型方法,并对工艺参数进行了综合质量优化。首先分析了超声振动对聚合物的加热和加压效应,设计了一套一模两腔的对比试验模具;接着以红外菲涅尔透镜的调制传递函数MTF和齿形平均高度h为优化质量目标,设计了四步骤的多目标优化流程,通过试验设计、基于BP神经网络的质量目标与注射工艺参数关系建模、基于NSGA-Ⅱ的多目标优化和试验验证进行工艺参数的综合优化。实验结果表明:该多目标优化流程具有很高的精度,MTF和h的平均预测误差MPE分别为4.16%和3.32%;注射超声辅助成型的菲涅尔透镜微沟槽具有更高的复制质量,其齿沟槽平均高度h增加了15.6%,且h值的波动量随着h值的增大而增大,MTF值受齿高h均匀性的影响大于齿高h对其的影响。 相似文献
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交通信号灯识别包括检测和状态识别,在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计:降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力;通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合;引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时,根据交通信号灯本身的特性,使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率,识别准确率可以达到90%左右。 相似文献
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针对流水线装配向单元装配转换的基本问题,考虑员工之间的合作关系,以最小化总装配周期和最小化员工总工作时间为目标,建立流水装配线向单元装配系统转换的多目标优化模型.针对模型的特征,采用基于NSGA-II的多目标优化算法进行求解.通过数值实验证明考虑员工合作关系的必要性,并分析员工合作系数的均值和方差的变化对单元系统构建的组成和性能的影响.结果表明,整体合作程度较高及合作关系差异较大时,单元系统的性能提升程度较为明显. 相似文献
28.
为解决末端交付方式和时间窗等可选配送服务选项的联合定价问题,考虑送货上门和自提柜两种交付方式,首先构建了考虑服务选项联合定价的嵌套Logit选择模型,描述了服务选项定价对顾客选择行为的影响;然后,考虑配送成本最小化和期望收益最大化,基于混合整数规划建立了城市配送服务选项多目标联合定价模型,着重分析了交付方式尺度因子对末端交付方式和时间窗联合定价的影响。仿真分析发现,RC201和RC206算例均存在明确的帕累托前沿;随着送货上门尺度因子的增加,顾客在选择不同服务选项时替代性降低,定价调整对优化目标影响较小,送货上门交付定价和时间窗定价的变化趋势不明显;由于自提柜交付时间窗约束弱于送货上门交付,随着自提柜交付尺度因子增大,提高时间窗定价有利于实现优化多目标帕累托改进。 相似文献
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随着主动安全技术的快速发展,自动紧急制动(AEB)系统在减少追尾碰撞事故中发挥了重要的作用,但是各款车辆配置的AEB系统各有差异。为了测试和评价AEB系统的性能,文中根据中国新车评价规程(C-NCAP)的测试要求和方法,开发了测试AEB系统的设备和控制系统;通过对各子系统的控制参数进行调试,以及借助无线通信技术实现了各子系统的协同工作;经过多次的试验使其测试结果满足了C-NCAP的精度要求。最后,利用此测试设备在前方目标车静止的工况下,对5款车辆的AEB性能进行了场地测试。试验结果表明,所开发的AEB测试设备能够按照预期的目标进行工作,且能对车辆的AEB性能进行有效的测试。 相似文献
30.
针对加工中心工作过程中变载荷铣削力对床身结构性能的影响问题,对加工中心床身的材料密度分布以及构成床身的基本结构单元尺寸进行了研究。提出了以床身低阶固有频率和最小柔度为目标,体积分数为约束条件的多目标拓扑优化设计方法;采用折中规划法结合平均频率法,构建了变载荷铣削力影响下的多目标拓扑优化数学模型;依据变密度法拓扑优化指导的材料去除方案,获得了加工中心床身的最佳结构布局;同时结合经过优化的拉丁超立方采样,构造了单元标准二阶响应面,使用多目标遗传算法对床身进行了多目标尺寸优化。研究结果表明:优化后床身固有频率增加16.9%,床身质量减少17.4%,最大变形量降低14.4%,最大应力降低18.8%;该优化方案使加工中心床身的结构布局更加合理,实现了轻量化设计。 相似文献