改进NSGA-Ⅱ算法在水质监测点多目标优化研究中的应用

为了改善NSGA-Ⅱ算法在水质监测点多目标优化选址的应用效果,在NSGA-Ⅱ算法的基础上引入外部存档储存非支配解和对父体染色体的选择方式进行改进. 在案例管网中应用NSGA-Ⅱ算法和改进的NSGA-Ⅱ算法对水质监测点多目标选址模型进行求解. 结果显示：在获得完整的非支配最优解的情况下,使用改进的NSGA-Ⅱ算法,相比于使用NSGA-Ⅱ算法节省了约42%的运算时间,提高了求解的效率.     

基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色作业车间调度问题研究

针对多目标绿色作业车间调度问题(green job shop scheduling problem,GJSP),以最大完工时间、总碳排放量和总拖期时间为优化目标,建立多目标绿色作业车间调度问题模型,提出一种改进的NSGA-Ⅱ算法来对模型进行求解。模型中设计总碳排放量目标函数,考虑工件更换装夹方式时机器调整状态的碳排放量;算法中设计基于N5邻域结构和非支配排序的局部搜索策略,结合实际设计GJSP测试实例,对提出的算法进行验证。计算结果显示,对于多目标优化,改进后的NSGA-Ⅱ求得均衡解非支配等级相对更高,获得了更优的单个目标值。研究表明,改进的NSGA-Ⅱ具有更好的优化效果,验证了提出算法的有效性。     

末端配送服务模式与路径联合优化

考虑末端配送服务模式对服务质量和配送成本的影响，提供一种末端配送服务模式与路径联合优化方法.以配送成本和客户满意度为双目标建立混合整数规划模型，改进NSGA-Ⅱ求解模型，并且利用GUROBI求解器验证所建模型的有效性.通过求解不同规模算例发现，改进NSGA-Ⅱ具有求解稳定性，并且仅用GUROBI求解时间的1/10便能够得到高质量Pareto解集，与传统NSGA-Ⅱ相比，改进NSGA-Ⅱ求解时间平均仅增加23 s，求解质量平均提升3.37%，表明改进NSGA-Ⅱ优于GUROBI求解器和传统NSGA-Ⅱ.通过敏感度分析发现，与仅利用单一末端配送服务模式相比，物流企业综合利用多种末端配送服务模式能够更好地平衡配送成本与客户满意度水平，合理增加自提柜和自提点数量，拓宽客户收货时间窗宽度有助于降低配送成本.     

基于NSGA-Ⅱ算法的轨道转移优化方法研究

在普适变量法求解Lambert转移问题基础上,提出基于NSGA-Ⅱ（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ）算法的轨道转移时间-能量优化问题解决方法：通过修改非优超排序方法和采用空间扩张策略对NSGA-Ⅱ算法进行了改进,运用约束支配的概念解决了约束条件下Pareto最优集分层困难的问题。仿真实验表明：改进的NSGA-Ⅱ算法能有效求解轨道转移时间-能量优化问题,且比原算法提高了Pareto前沿散布性能。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化

在考虑实际复杂道路条件的情况下,对军事应急物流路径建立了多目标优化问题的数学模型,选用NSGA-Ⅱ作为求解多目标优化问题的算法基础,对NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序环节进行改进,然后选择Matlab作为软件工具进行代码编写。2种算法仿真结果的比较分析结果表明:所建军事应急物流路径优化问题的数学模型具有现实可行性,改进的NSGA-Ⅱ算法在克服早熟现象,提高算法效率、算法稳定性和种群多样性方面是有效的。     

基于改进参考点的快速非支配排序遗传算法研究

快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是解决多目标优化问题的经典算法,然而在解决高维多目标问题时,算法的优化效果不佳。本文改进了参考点策略中参考点的生成方式,并将改进后的参考点策略与NSGA-Ⅱ相结合,使其在优化高维多目标问题时的求解性能有了较大的提高。利用DTLZ标准测试函数对4种算法进行了对比,结果表明,改进后的算法在有效解决高维多目标问题的同时,保证了良好的分布性能。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的氯乙烯精馏过程多目标优化

针对氯乙烯精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的现状,研究了一种新的改进型非支配排序遗传 算法(ImprovedNon-dominatedSortingGeneticAlgorithm,NSGA-Ⅱ),用于解决氯乙烯精馏过程多目标优化问题。 首先建立了氯乙烯精馏的模拟流程,然后通过对高低沸塔中进料位置、回流比等主要影响因素进行灵敏度分析,在 考虑其机理模型及实际生产状况等多种约束条件的基础上,建立了以氯乙烯纯度和能耗为目标的多目标优化函数, 最后利用改进NSGA-Ⅱ对目标函数进行求解。实验结果表明,相比于NSGA-Ⅱ,该改进算法能得到分布更为均匀 的Pareto最优解集,为氯乙烯精馏过程中参数的选择提供了有力支撑。     

基于改进NSGA-Ⅱ的冷链物流多目标车辆路径优化

在考虑冷链物流配送时效性、易腐性等严苛条件的前提下,构建以客户满意度最大、配送总成本最小的多目标车辆路径优化模型,运用改进的非支配排序遗传算法(Improved Nondominated sorting genetic algorithmⅡ,I-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,获取冷链物流配送方案。在NSGA-Ⅱ算法中引入C-W节约算法构造问题初始解,通过改进变异算子、改进拥堵距离计算方法改进算法。结果表明：改进算法克服了传统NSGA-Ⅱ算法全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,得到了更优的Pareto解集,验证了改进算法的有效性。     

成本优化问题的蚁群算法

为了确定施工项目工期 成本均衡曲线，从而为施工项目计划和控制决策提供有效依据，提出了施工项目工期成本优化问题的蚁群算法.该方法利用施工项目工期成本优化问题的组合优化问题本质，将其转化为旅行商问题，利用自适应权重方法将工期、成本两个目标综合成单目标，采用蚁群算法进行Pareto解的搜索.通过两个实例的计算结果表明，该方法可以有效地确定具有实用价值的Pareto解，且具有较高的全局寻优能力和搜索效率，对于具有大规模网络计划的工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的消防车辆调度优化

传统多目标优化算法用于消防车调度时存在冲突解及精度较低的限制,为此提出一种改进的NSGA-Ⅱ算法。为解决消防车调度中染色体基因重复出现的问题,对基因进行分组并分配权重,提高种群的适应能力;为使种群朝指定方向收敛,设置目标函数的优先级,从而提高算法的精确度。将改进的NSGA-Ⅱ算法与原算法进行比较分析,并对优化结果进行三维可视化。实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法能够得到更加准确的Pareto解集。     

基于NSGA-Ⅱ算法的低通滤波器优化

为满足滤波器多个性能参数优化的需求,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的滤波器多目标优化方法,并对算法中群体的多样性和全局搜索能力进行了改进.通过对5阶定K型低通滤波器进行仿真,截止频率与设计目标有较大偏差.针对这个滤波器利用NSGA-Ⅱ算法将插入损耗、反射损耗以及群时延作为目标函数按照不同要求进行优化,并对优化后的滤波器...     

基于分解多目标进化的椭圆定日镜场布局

针对塔式太阳能热电站中的定日镜场布局多目标优化问题,将基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)应用于定日镜场布局领域,提出了基于改进的MOEA/D多目标定日镜场布局优化算法(MOEA/D-HFL)。首先建立了以镜场年均综合光学效率和镜场占地面积为目标的椭圆形定日镜场优化模型,接着将基于佳点集和反向学习的初始种群生成策略、目标函数稳定归一化机制以及动态遗传交叉分布指数引入MOEA/D用于求解该问题,获得了定日镜场布局问题的Pareto前沿,并利用模糊集理论获得了最优折中解。为验证所提算法的性能,将MOEA/D-HFL算法与NSGA-Ⅱ和基本MOEA/D对比,仿真结果证明了MOEA/D-HFL在多目标定日镜场布局问题上的高效性与准确性。     

磨矿过程的稳态优化

针对磨矿过程的工艺特点,结合选矿厂对磨矿产品产量、质量的生产要求,提出磨矿过程多目标优化问题．为求解此多目标优化问题,研究一种快速的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ（Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ）．针对NSGA-Ⅱ算法中个体进行交叉前选择方法的不足之处加以改进,引入过滤、限制机制．仿真结果表明：引入过滤、限制机制可以限制“近亲”交叉,保持种群的均匀分布和多样性,加快种群在进化搜索过程中找到优秀个体的速度．将改进后的算法用于磨矿过程稳态优化,求得适合实际生产的多组系统操作参数,并用TOPSIS方法选出最优的一组操作参数．     

基于改进微分进化算法的风光互补系统发电容量优化配置

为有效兼顾风光互补发电系统的可靠性与经济性,以年缺电负荷率最小及微网系统投资建设成本最低为目标函数,以储能电池充放电次数、微网功率平衡以及电池充放电上下限等为约束条件,搭建风光互补系统发电容量优化模型。针对缺电负荷率、系统成本2个目标函数相悖的特点,考虑将帕累托非劣排序操作引入至常规微分进化算法,并对常规算法中的变异策略进行了相应改进,使得改进后的算法在具备多目标寻优能力的同时,寻优速度也得到了较为显著的提升。最后,应用所提改进多目标微分进化算法对风光互补系统发电容量优化模型进行求解,算例结果验证了该文模型的合理性和所提算法的有效性。     

基于人工鱼群算法的桁架结构的优化

针对基本人工鱼群算法在解决桁架结构优化问题时存在的后期收敛速度慢、寻优精度不高等缺陷,在算法初期采用Logistic方程初始化解群,提高求解效率和质量,在算法运行过程中利用粒子群优化算法惯性权重调整策略对人工鱼的步长进行改进,以提高寻优的速度和精度。将改进后的算法应用到桁架结构优化中,以桁架截面尺寸为设计变量,结构最小重量为目标函数建立优化设计模型,运用MATLAB进行模型优化分析,并与其它算法优化结果进行对比。结果表明,改进的算法在收敛速度与寻优精度方面均有所提高,尤其在迭代计算的初期,效果非常明显。     

基于改进SVM响应面法与NSAG-Ⅱ的多功能救援属具抱抓机构优化设计

为提高救援速度,研制一种集钳碎、剪切及抱抓为一体的新型多功能救援属具,节省救援作业中切换不同属具的时间,提出了改进的径向基核函数与梯度算法优化的加权最小二乘支持向量机(weighted least squares support vector machine,WLS-SVM)响应面法建立抱抓机构高精度的近似模型.在近似模型的基础上以抱抓机构最大等效应力、最大变形量和质量为性能指标,引入非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)进行多目标优化设计.为提高NSGA-Ⅱ算法的种群多样性和搜索能力,对精英策略、交叉算子和变异算子进行改进,应用NSGA-Ⅱ算法与改进算法对抱抓机构的优化问题进行求解.最后,通过径向坐标可视化(radial coordinate visualization,Rad Viz)将高维空间的Pareto解集可视化至二维平面并选出最满意方案进行比较.实验对比表明:改进算法的Pareto解集分布更加均匀、最满意方案的目标值更小,能在保证属具抱抓机构可靠性的情况下,有效地进行轻量化设计.     

求解柔性作业车间调度问题的细菌算法对比及改进

为充分探讨细菌系列算法求解离散优化问题的能力,针对柔性作业车间调度问题,采用细菌趋化算法、细菌群体趋化算法、细菌进化算法、细菌群游算法和细菌觅食优化算法进行求解.首先建立了以完成时间为目标的柔性作业车间调度问题模型,然后用5种细菌算法进行求解,数值试验结果表明:细菌觅食算法的寻优能力最强.接着,进一步对细菌觅食算法进行了改进,针对其关键操作设计了数十种算子,最终得到优化能力最强的算法结构和算子组合.最后的数值实验表明,改进的细菌觅食算法寻优能力及稳定性大幅提升,体现出非常好的全局开发能力和局部搜索能力.     

基于人工鱼群算法的桁架结构的优化

针对基本人工鱼群算法在解决桁架结构优化问题时存在后期收敛速度慢、寻优精度不高的缺陷,在算法初期利用混沌运动遍历性、随机性等特点初始化解群,提高求解效率和解的质量,在算法运行过程中利用粒子群优化算法惯性权重调整策略对人工鱼的步长进行改进,提高寻优的速度和精度。将改进后的算法应用到桁架结构优化中,以桁架截面尺寸为设计变量,结构重量最小为目标函数建立优化设计模型,运用Matlab进行模型优化分析,并与其它算法优化结果进行对比。结果表明,改进的算法在收敛速度与寻优精度方面均有所提高,尤其在迭代计算的初期,效果非常明显,迭代次数为55次左右时优化结果基本平稳。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标航班登机口调度研究

民航客运量的增加加剧了各机场的候机紧张程度,增加登机口对中转旅客的航班衔接具有重要的影响。本文针对登机口候机紧张和中转旅客航班衔接的问题,对多目标航班登机口调度问题进行研究,建立多目标航班登机口调度问题的数学模型,设计最小化登机口总使用量、最小化旅客最大总步行时间的目标函数。针对建立的多目标问题模型,提出基于NSGA-Ⅱ的求解方法,以快速非支配排序及拥挤距离为适应度评价方法,根据航班登机口调度问题与柔性作业车间调度问题的共性特点进行类比,提出一种问题假设与数据处理方法,将所有航班处理为各个工件的工序,采用工序排序和加工机器分配两部分结合的编码方法,最后以某机场当日51个航班15个登机口调度问题为例,验证了模型及提出的算法。结果表明,登机口的总使用量和旅客最大总步行时间的目标函数并非线性关系,采用单目标优化算法求解,无法兼顾两个目标,使用本文提出的NSGA-Ⅱ算法求解,可以最终确定一组Pareto解集,该解集中的每个解都能得到兼顾。     

复杂产品概念设计多学科过程建模方法研究

为了使复杂产品概念设计的过程模型支持多学科优化,实现概念设计过程中的求解功能,确定产品设计的综合最优方案,提出了基于扩展Petri网与NSGA-Ⅱ算法相结合的多学科过程建模方法.针对复杂产品设计过程的特点,分析了概念设计在多学科优化过程中的重要作用,研究了扩展Petri网模型建立和NSGA-Ⅱ算法的执行过程,给出了以扩展Petri模型的变迁序列作为NSGA-Ⅱ算法染色体,结合属于Petri网模型元素的选择算子、交叉算子进行NSGA-Ⅱ优化运算的方法.将上述方法应用于某工业汽轮机的设计,并通过实例验证了该方法对于不同的设计要求,可以给出不同情况下的Pareto最优解集,是进行复杂产品概念设计过程建模的一种切实有效方法.