双目标优化

摘要： 在微电网中安装储能系统能够有效地促进可再生能源的就地消纳。针对现有研究大多关注发电侧储能的配置,本文基于等效全循环次数模型建立储能电池寿命模型,提出了计及储能寿命折损成本的微电网发电侧和用户侧储能系统容量分层优化配置模型。以用户收益最大化为目标建立用户侧储能容量配置模型,对其容量和充放电功率进行优化;基于用户侧储能的充放电策略,采用模糊聚类的方法重新划分分时电价时段;以风电消纳率与经济收益最大化为目标,建立发电侧储能系统容量配置的双目标优化模型,并采用带有精英策略的非支配排序遗传算法进行求解。结果表明:用户安装储能系统能够在一定程度上降低发电侧储能系统的容量配置,最大化系统经济效益的同时促进风电消纳;当考虑寿命约束后,最优储能容量配置能够保证循环寿命达到浮充寿命,从而提高其在寿命周期的总收益。

摘要： 共享停车平台根据供给车位和停车需求时间窗确定车位分配方案.为应对停车时发生提前到达或延迟离开等不确定情况,通过预留适当缓冲时间来增强车位分配方案的鲁棒性,进而构建了最大化平台收益和鲁棒性的车位分配问题双目标优化模型.利用加权和方法将双目标转化为单目标函数,加入辅助决策变量将非线性转化为线性模型.通过数值算例验证本方法的有效性,并对关键参数进行灵敏度分析.结果表明,在合理时间内,本方法能够求得算例的最优解及各项指标值.随着双目标调节系数的增大,平台收益分段增加,而鲁棒性分段下降.从不同调节系数得到的最优解中筛选出非支配解,并拟合得到近似帕累托前沿曲线,在供给数为5,需求数为25的测试算例中,单位平台收益增加所带来鲁棒性的减少量变化范围为[0.02,6.75].

摘要： 近年来,易腐食品质量安全问题引起了广泛关注。在易腐食品生产过程中开展适当的质量改进活动,是解决易腐食品质量安全问题的有效途径。然而,不同的质量改进活动决策需要不同的成本,并会产生不同的质量改进结果。本文拟从易腐食品生产过程的视角下寻找质量改进与成本消耗的平衡点,并找出关键的质量改进环节。考虑到易腐食品质量演变的动态属性和随机属性,本文提出了一种结合图示评审技术(GERT)和贝叶斯方法的方法,通过GERT来把握质量演变的不确定性,通过贝叶斯方法来评估质量和成本在质量改进活动决策后的动态变化。以乳制品为研究对象,本文构建了一个双目标优化模型以同时追求乳制品质量水平最大化和成本最小化,并用模糊目标规划方法求解该模型。算例分析验证了模型的有效性,并且探讨了质量和成本的权衡关系,最终找到了乳制品生产过程中的关键环节。

摘要： 能源互联网建设成为支撑新型电力系统、促进可再生能源规模化发展、助力“双碳”目标实现的重要趋势。针对能源互联网中独立储能技术应用于新型能源系统面临技术经济性差以及容量难以匹配的问题,提出了共享储能收益与能源互联网络用能成本的双目标优化;针对能源互联网络内不同分布式冷热电能源系统间利益分配不均衡的问题,引入纳什议价进行利益分配。1个共享储能服务商和4个分布式冷热电能源系统组成的能源互联网络案例分析表明:随着共享储能容量的增加,共享储能收益与能源系统运行成本组成的非劣解变优,但非劣解改进优化的空间越来越小;加入纳什议价后,分布式冷热电能源系统之间成本降低更为均衡,可提高用户参与共享储能的积极性,避免用户因参与共享储能后获益较低而不参与共享,但由于纳什议价对用户的运行成本进行了约束,共享储能收益与能源系统运行成本整体变劣。

摘要： 针对密集航空器流量与有限空域资源间的矛盾,为应对空域扇区内的容流冲突,研究航空器四维航迹规划问题。以基于航迹运行模式为背景,以航迹规划为核心,以总延误时长最小和总燃油消耗量最少为目标,在满足容流限制、安全间隔等约束条件的基础上,构建基于航迹运行模式下巡航阶段的航空器四维航迹的双目标规划模型。为求解模型,使用更加符合二倍体生物特性的双链染色体结构和指导种群进化的先验知识来改进标准快速非支配遗传算法。以华北地区05扇区为基础,结合航空器飞行计划数据进行实例验证与算法对比。研究结果表明:在优化效果方面,总延误时长与燃油消耗较对比算法分别减少了54.79%和23.65%;在计算效率方面,较对比算法提升了56.58%。模型可在有限的时间内提供兼顾时效性与经济性并满足管制规则的航迹规划策略,具有明显优势。通过航迹规划,优化了航空器流过关键航路点的时间,在保障运行的同时提高了效益,减少了拥堵及冲突的概率,提高了空域资源的利用率。

摘要： 为保证在动车组可靠运行的前提下,尽可能提高其运用效率,在传统机会维修策略的基础上提出一种双目标优化的多阶段机会维修决策策略.该策略将维修机会窗口等距划分为多个阶段,对维修时机位于不同阶段的部件实施差异力度的维修.针对多部件维修任务分配问题,提出两名维修人员的任务分配算法,并将该算法引入到多属性决策中,使模型具有良好的多属性优化性能.算例分析验证了多阶段机会维修策略在优化可用度和平均成本率方面的有效性,同时探究权重因子对模型优化倾向的影响.

摘要： 考虑到生鲜前置仓配送过程中时效性的重要程度,将时间满意度引入生鲜前置仓选址问题中,在综合考虑总配送成本和时间满意度的基础上,建立了生鲜前置仓选址双目标优化模型。采用极大极小归一化和线性加权处理,将双目标转化为单目标,并根据两种候选点选取方式的不同,分别用CPLEX和改进的遗传算法进行求解。最后通过算例验证了模型和算法的有效性,并比较了两种候选点的优劣性。

摘要： 为解决地铁与常规公交间的协调调度优化问题,将与地铁相关联的常规公交线路局域网划分为协同换乘子网络和协作运输子网络,基于对子网络优化达到局域网整体最优的思想,以局域网络内总协调次数最大化为第一目标,协同换乘子网络内多辆公交车与地铁产生协调的机率最大、协作运输子网络内多辆公交车与地铁产生协调的机率最小为第二目标,建立双目标协调调度优化模型,并设计求解模型的启发式算法.算例分析结果表明,文中提出的模型是正确的,算法是有效的,该模型能够得出与地铁协调的常规公交时刻表.

摘要： 提出了基于双目标优化的岸基电子对抗装备多岛礁部署阵地选择方法,构建了阵地选择模型。分析了岸基电子对抗装备作战范围覆盖面积和在重点目标空域的电子干扰功率强度的计算方法。通过实例仿真验证了该方法可行。

摘要： 提出了基于双目标优化的岸基电子对抗装备多岛礁部署阵地选择方法,构建了阵地选择模型.分析了岸基电子对抗装备作战范围覆盖面积和在重点目标空域的电子干扰功率强度的计算方法.通过实例仿真验证了该方法可行.

摘要： 对于计算量小、任务单一的云服务请求，虚拟化技术较好的解决了实际问题。研究者主要考虑单虚拟机在不同硬件平台上的调度和部署问题，如蚁群算法、多属性决策等优化技术也被使用于其中，尽可能提升云服务过程中的资源利用效率在遗传算法的基础上,构建了一种用于虚拟机簇部署的调度算法.此算法的核心是适应度函数的构建,构建的基础是两个优化目标:一个是结合CPU、内存、硬盘、带宽等参数的资源利用率,另一个是基于计算时间的处理效率.为了考察此算法的效果,选取启发式算法和GC算法作为比较算法.实验结果表明基于双目标优化的遗传迭代调度算法,具有更高的资源利用率和处理效率.

摘要： 本文通过建立数学模型,就“拍照赚钱”APP的任务定价问题给出合理方案.对已结束项目的任务经纬度数据进行空间离散化处理与K-means聚类分析,结合任务的定价与完成情况,定义影响任务定价的四大因子,分析任务定价规律与未被完成原因.在此基础上,综合考虑任务对会员的吸引力,会员之间的竞争关系,系统对任务的分配额度和时间先后顺序,定义最大吸引准则、竞争准则、分配准则和时间列准则作为约束条件,给出合理的双目标优化定价方案,以实现任务完成率的最大化和系统负担总价格的最小化.并在聚类分析的基础上将位置分布集中的任务联合打包发布,进一步优化定价方案.最后,利用双目标优化定价模型为新项目的任务定价.

摘要： 本文在考虑在自然灾害发生后，外界的救灾物资短时间内暂时无法到达受灾地区的情况下，基于应急物资归属地的考虑，构建了一个双目标应急物资分配模型。在模型求解方面，通过改进差分进化算法，提出了一个新的求解双目标优化问题的差分进化算法。通过将新算法求解小规模问题得到的结果与精确算法求解得到的Pareto前沿比较，验证了本文提出算法的有效性，解决了当问题规模较大时，算法求解时间长的问题。

摘要： 提出并证明以双目标优化地有效点集是象集的第三象限边界；在此基础上，得到双目标优化的一种实用解法，在拱坝双目标优化（经济和安全）中得到应用。

摘要： 本文讨论了互联网众包模式下的任务合理定价问题.以任务定价总额和平均执行率为双目标,在确定目标函数具体形式中,引入LOF离群因子等概念,确定了任务自身的分布情况、周围用户总限额、用户密度等影响因素,并根据历史数据特征,合理地量化了各个影响因素,建立了函数关系.之后在对自变量进行约束中,提出了自变量的合理定价范围.由此构建了众包模式任务定价的双目标优化模型.最后给出了求解方法和合理结果.

摘要： 建立了化工园区双目标安全规划模型,两个目标分别为潜在死亡人数最小化和经济收益最大化.用NSGA-Ⅱ算法求解了示例的双目标模型.经研究得出如下结论:1)无约束Pareto有效前沿可看作是能发挥土地利用最大价值的理想规划方案集,具有重要的参考价值.2)有约束Pareto有效前沿必然远离无约束Pareto有效前沿,使风险增大.如果加上约束条件后风险剧增而收益剧减,就应当审慎决策.应尽可能修改约束条件,使有效前沿逐步向无约束Pareto有效前沿靠近,缩小实际规划与理想规划之间的风险差值。

摘要： 建立了化工园区双目标安全规划模型,两个目标分别为潜在死亡人数最小化和经济收益最大化.用NSGA-Ⅱ算法求解了示例的双目标模型.经研究得出如下结论:1)无约束Pareto有效前沿可看作是能发挥土地利用最大价值的理想规划方案集,具有重要的参考价值.2)有约束Pareto有效前沿必然远离无约束Pareto有效前沿,使风险增大.如果加上约束条件后风险剧增而收益剧减,就应当审慎决策.应尽可能修改约束条件,使有效前沿逐步向无约束Pareto有效前沿靠近,缩小实际规划与理想规划之间的风险差值。

摘要： 建立了化工园区双目标安全规划模型,两个目标分别为潜在死亡人数最小化和经济收益最大化.用NSGA-Ⅱ算法求解了示例的双目标模型.经研究得出如下结论:1)无约束Pareto有效前沿可看作是能发挥土地利用最大价值的理想规划方案集,具有重要的参考价值.2)有约束Pareto有效前沿必然远离无约束Pareto有效前沿,使风险增大.如果加上约束条件后风险剧增而收益剧减,就应当审慎决策.应尽可能修改约束条件,使有效前沿逐步向无约束Pareto有效前沿靠近,缩小实际规划与理想规划之间的风险差值。

摘要： 建立了化工园区双目标安全规划模型,两个目标分别为潜在死亡人数最小化和经济收益最大化.用NSGA-Ⅱ算法求解了示例的双目标模型.经研究得出如下结论:1)无约束Pareto有效前沿可看作是能发挥土地利用最大价值的理想规划方案集,具有重要的参考价值.2)有约束Pareto有效前沿必然远离无约束Pareto有效前沿,使风险增大.如果加上约束条件后风险剧增而收益剧减,就应当审慎决策.应尽可能修改约束条件,使有效前沿逐步向无约束Pareto有效前沿靠近,缩小实际规划与理想规划之间的风险差值。

摘要： 对于多项目单期优化模型已经有了比较满意的结论,现在已有研究基础上讨论一种基于净现值和净现值成本的多项目多期投资组合优化的双目标随机机会约束模型,并且提出了一种集随机模拟、改进的神经网络与遗传算法于一体的人工智能算法,结合一种能够实时调整权数的评价函数法,从而对模型进行有效求解.最后,值仿真说明了模型的合理性与算法的有效性.

摘要： 本发明公开了一种基于双目标函数优化的变分模态分解信号降噪方法，属于数字信号降噪方法技术领域。本发明解决了现有技术中存在的传统VMD算法的分解质量取决于主观人工经验进行参数设置，导致无法得到最优分解质量，从而影响信号的降噪效果的问题。本申请基于皮尔逊相关系数和融合冲击指数作为目标函数对变分模态分解进行参数优化的算法，可以有效实现信噪分离，抑制模态混叠，解决原始VMD方法需要人工设置参数问题，使得VMD可以根据不同输入信号的特性自适应地选择主要分解参数，无需再对各个IMF分量与原始信号进行相关性的评估以及筛选，通过分解得到的IMFs直接进行重构即可达到良好的降噪效果。

摘要： 本发明提供了一种五相LLC谐振变换器及双目标预估优化控制方法，属于电力电子变流器领域。所述五相LLC谐振变换器包括直流电源F，五相全桥逆变器，谐振腔组，变压器，五相不控整流器，滤波电容C，负载R。所述双目标预估优化控制方法包括电路参数采样、理论最大谐振电流预估、判断、预估优化直流输入电压和优化开关频率；更新电路参数。本发明的五相LLC谐振变换器可以降低五相全桥逆变器的开关管电流应力，降低输出电容电压纹波率，适用于大功率场合，即本发明的双目标预估优化控制方法通过对电路参数的动态采样和预估优化，提高了变换器的可靠性和安全性。

摘要： 本发明公开了一种移动应急电源的双目标优化调度方法，包括如下步骤：步骤S1、以电力应急系统各个负荷点停电风险之和最小作为目标优化函数，建立选址模型；步骤S2、引入超时惩罚因子对选址模型进行优化；采用Floyd算法求解优化模型；步骤S3、根据负荷的重要性程度计算负荷点的停电损失；步骤S4、以总停电经济损失程度最小和应急电源容量浪费最小为双目标函数建立城市移动应急电源的优化模型。该方案综合考虑电力系统的应急规划、调度与电能恢复问题，使得建立的模型在停电事件发生时能够提供快速、经济合理地处理突发事件的方案，减少停电造成的损失。

摘要： 本发明是一种负荷聚合商参与电力调峰市场申报量价的双目标优化方法，其特点是，包括的步骤有：接收被聚合用户调峰量价申报，形成被聚合用户申报量价集合；构建负荷聚合商参与电力调峰辅助服务市场申报响应容量和单价的双目标优化模型；对负荷聚合商参与电力调峰辅助服务市场的申报量价进行优化计算同时对被聚合用户申报量价进行出清。本发明能够更好地支撑负荷聚合商参与电力调峰辅助服务市场的申报量价决策，实现用户侧可调节负荷资源的最优化调用，最大化负荷聚合商的市场收益。在确保负荷侧调峰资源调用经济性的同时，充分发挥负荷聚合商的枢纽作用，更高效地调动负荷侧可调资源参与电力系统调峰，更好的实现源荷互动，提升电力系统调节能力，促进新能源消纳。具有方法科学合理，适用性强，效果佳的优点。

摘要： 基于双目标优化的服务器负载均衡方法，包括：S1.确定一次请求分配过程中处理服务器的个数，根据时间节点中并发请求的数量采用滑动窗口获取任务请求的个数；S2.获取服务器的实时状态信息包括量化集群中节点服务器的综合处理能力和任务请求到来时刻各服务器的资源使用量；S3.采用0‑1矩阵对任务请求与处理服务器之间的关系进行编码；S4.构造集群负载请求分配优化问题的目标函数；S5.使用布谷鸟搜索算法对提出的问题进行迭代优化求解，输出编码解集；S6.输出合适的编码方案；S7.对方案进行解码，找到最终的任务请求与处理服务器之间的关系，调度机制会随机选择一个编码方案进行任务调度。本发明能够解决服务器的集群中负载均衡分配的问题，使整个解决方案更高效和准确。

摘要： 本发明涉及双目标优化同向线性耦合生物神经元故障征兆增强方法，通过同向线性耦合双曲正切生物神经元和高斯生物神经元构建同向线性耦合生物神经元模块，然后依据模型响应设计特征频率幅值占比衡量指标和驻留时间分布指标，作为遗传算法的双目标同步优化函数，优化同向线性耦合生物神经元模型参数，实现了复杂工况下强噪声和强耦合机械微弱征兆特征提取，及时诊断出机械设备早期微弱故障。

摘要： 本发明涉及车间调度技术领域，具体涉及一种解决分布式混合流水车间的双目标调度优化方法，通过对已经编码的分布式混合流水车间的双目标调度优化问题的模型进行初始化，随机生成初始种群，将产生的解分配到模因组中进行种群划分，根据模因组的质量，对所有模因组执行搜索过程，由进化质量决定模因组是否参与种群重构，可为双目标优化的分布式混合流水车间提供高质量的调度方案，相比于现有的调度方法具有显著优势。

摘要： 本发明公开一种基于双目标优化的综合能源系统电热负荷联合恢复方法，涉及综合能源系统运行领域；包括以下步骤：S1、建立综合能源系统电负荷恢复模型；S2、建立综合能源系统热负荷恢复模型；S3、基于双目标优化方法建立综合能源系统电热负荷联合恢复模型；S4、采用NormalizedNormalConstraint方法求解模型得到Pareto前沿；S5、采用TOPSIS方法获得电热负荷恢复方案；本发明获得电、热负荷恢复方案的Pareto前沿，通过TOPSIS方法挑选出最终方案，通过所提出的方法可全面电热能流间的耦合互补作用，有效解决综合能源系统电负荷恢复与热负荷恢复之间的冲突与矛盾，实现电热负荷的高效协同恢复，提高综合能源系统应对极端事件的能力。

摘要： 本发明提供一种多机器人协同加工效率与质量双目标优化任务规划方法，包括将加工方案中多机器人的换站加工策略和加工任务分配分别表示为第一染色体和第二染色体；随机生成加工方案编码构成初始种群；在初始种群中选择两个编码作为父代的编码个体，随机产生两个新的编码个体作为子代；计算过渡种群中每个编码个体对应加工方案的加工时间；计算过渡种群中每个编码个体对应加工方案的加工质量指标；对过渡种群进行非支配排序；选择排序中不重复的前目标数量个编码个体作为新的种群，得到最终种群；选择第一个非支配层中的编码作为多机器人任务规划的最优解。本发明将机器人加工性能的量化评价手段由单机器人扩展到了多机器人系统。

摘要： 本发明属于无线电通信领域，具体的涉及一种双目标优化自适应射频预失真系统及方法，包括射频预失真器和功率放大器，所述射频预失真器包括射频I/Q调制器、I/Q记忆多项式和预失真系数产生器，将时间域归一化均方误差NMSE和频率域邻道功率比ACPR子目标函数线性组合为单一双目标函数，前者NMSE主要是由传输信号频带内非线性失真成份决定，后者ACPR是仅由频带外非线性失真成份主导，这样通过对单一双目标函数进行最小化处理，可同时对带内和带外非线性失真成份进行最小化处理，从而可以加快实现算法收敛，快速衰减射频输出信号中的非线性失真成份，快速提高传输射频信号的质量。