考虑安全约束的连退生产过程多目标操作优化

针对连退生产过程中经常出现的薄料带钢跑偏问题,建立考虑安全约束的连退生产过程多目标操作优化模型,并针对问题特点提出一种基于分类和多种群竞争协调的多目标进化算法(MOEA-CMCC).在算法中引入具有不同进化策略的多个种群以增强搜索的多样性,并在多种群之间引入竞争机制和信息共享的协调机制以提高算法的鲁棒性;通过对外部档案集中的解进行分类并在类内进行局部搜索,以保证外部档案集的分散性和算法的收敛速度.基于Benchmark问题的实验结果表明,所提出的算法具有较好的收敛性和分散性;对连退操作优化问题的实验结果表明,所提出的算法能够有效求解该问题.     

基于数据驱动的连续退火生产过程建模与操作优化

连退生产过程包含众多相互耦合的控制变量,并且带钢质量的检测采用离线方式,从而导致对于调质度为T5的带钢,实际生产中经常发生带钢硬度波动较大,难以实现对带钢产品质量的精确控制问题。针对这一问题,提出了一种基于数据驱动的连续退火生产过程建模方法,能够根据带钢退火前的生产信息及当前的生产过程信息实现对带钢产品质量的在线预报。在此基础上,提出了连续退火生产过程的多目标操作优化模型与算法,并开发了优化软件系统。基于实际生产过程数据的仿真试验结果表明,该软件系统能够为生产现场提供一套最优的控制变量设定值,从而实现产品质量最优化、能源消耗最小化和机组生产效率最大化的目标。     

基于自适应多目标进化CNN的图像分割方法

卷积神经网络已经成为强大的分割模型,但通常为手动设计,这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络.人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣,然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构,或者没有考虑多个目标优化模型.鉴于此,提出一种称为AdaMo-ECNAS的自适应多目标进化卷积神经架构搜索算法,用于特定领域的图像分割,在进化过程中考虑多个性能指标并通过优化模型的多目标适应特定的数据集. AdaMo-ECNAS可以构建灵活多变的预测分割模型,其网络架构和超参数通过基于多目标进化的算法找到,算法基于自适应PBI实现3个目标进化问题,即提升预测分割的F₁-score、最大限度减少计算成本以及最大限度挖掘额外训练潜能.将AdaMo-ECNAS在两个真实数据集上进行评估,结果表明所提出方法与其他先进算法相比具有较高的竞争性,甚至是超越的.     

基于Vague集的EPC项目总承包商选择模型研究

EPC项目的综合性、复杂性和特殊性要求项目总承包商在技术、管理、财务等方面都要具有很强的实力,这也就决定了业主选择EPC项目总承包商的重要性。从业主角度出发,建立了EPC项目总承包商选择评价指标体系,构建了基于Vague集的选择模型,该模型利用Vague集的相似度量原理能有效地对备选承包商进行优劣排序,选择出进入投标程序的总承包商。     

基于改进MOEA/D的多目标置换流水车间调度问题

针对工期和总流水时间的两目标置换流水车间调度问题,提出一种改进的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D).为了改进非支配解集的质量,提高算法效率,在MOEA/D中嵌入分组和统计学习机制提出一种两阶段局部搜索策略改进外部存档.利用基于距离的替换策略更新种群,提高种群的多样性,保证了分组机制的有效性.基于Taillard标准测试问题的实验结果表明,所提出的改进MOEA/D算法明显优于传统MOEA/D、NS-GA-Ⅱ、MEDA/D-MK等算法.     

基于数据解析的连退生产过程多因子操作优化

针对连退生产过程中带钢质量波动大和生产能耗过大的问题,基于数据解析方法构建带钢质量的预测模型,进而建立连退生产过程多因子操作优化模型.该模型的任务是求得一个最优工艺参数设定方案,使得模型中所包含的两个相互影响但并不冲突的目标能够实现同时最优化.针对该问题,提出一种改进的自适应多因子进化算法(AdaMFEA),将不同优化目标作为不同类别因子,通过父代解在不同因子上的性能评价指标决定子代解的搜索方向.为了改进算法的鲁棒性和搜索效率,算法使用多种交叉算子,并基于各算子的搜索性能分析提出多种交叉算子的自适应选择机制;同时提出基于回溯直线搜索和拟牛顿法的个体学习策略,对个体进行局部搜索.基于Benchmark问题的实验结果表明,AdaMFEA能够有效提升传统多因子进化算法(MFEA)的求解效率;基于实际工业问题的实验结果表明,AdaMFEA可有效求解连退生产过程多因子操作优化问题,实现多个非冲突目标在一个种群的进化过程中同时达到最优.     

县域城市存量测绘地理信息数据批量向CGCS2000坐标转换的实践探究

经过历年的城市建设，全国各城市都积累了大量的测绘地理信息数据。按照国家相关要求，2018年6月底前完成全系统各类国土资源空间数据向2000国家大地坐标系转换。本文结合实例，主要探讨县域城市存量测绘地理信息数据转换技术方案，并对转换精度进行简要的分析评价。结果表明，原有1980西安坐标系的测绘地理信息成果经转换后，数据精度基本可以满足规划和自然资源日常管理需要，具有较强的实用性和可靠性。     

基于分解的多目标多因子进化算法

多目标多因子优化(MO-MFO)问题作为一类新的优化问题近年来受到了众多关注,其特点是需要利用单个种群来同时优化多个多目标优化任务.针对该问题,提出一个基于分解策略的多目标多因子进化算法(MFEA/D).算法通过多组权重向量,将MO-MFO问题中的每个任务分解成一系列单目标优化子问题,并用单个种群同时优化.在种群进化过程中提出不同任务之间的信息交流策略,以充分挖掘不同任务之间的有用信息,进而加快每个任务的收敛速度.基于10个多目标多因子标准测试问题的实验结果表明,所提出的不同任务之间的信息交流策略能够加快问题的求解速度,使得MFEA/D算法显著优于当前的MO-MFEA算法.