NSGA-Ⅱ算法

摘要： 在经典弹射内弹道理论的基础上,采用数值分析的方法对内弹道数学模型进行求解,评估不同的内弹道参数对于内弹道性能的影响,最终选择以燃速系数、燃速压强指数、虚拟质量系数和散热修正系数为优化变量,以理论值和实验值的吻合程度为优化目标,应用NSGA-Ⅱ算法对内弹道参数进行优化,得到了各优化变量的Pareto最优解集,并采用最优折中解决策选择了合理的最优解。优化设计结果表明:参数优化后内弹道的理论计算值与实验值吻合更好,最大膛压和出管速度的理论计算值与实验值之间的误差更小。文中所用的优化方法能够有效提高内弹道数学模型的计算精度,对于内弹道优化设计具有一定的指导意义。

摘要： 云制造是一种面向服务的、高效率低能耗的先进智能制造模式,而云制造服务组合是促进云制造发展和实现资源增值的一项关键技术。以往的服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等,较少考虑云制造平台的能耗和服务满意度问题。考虑上述情况,提出一种新的评价模型,并采用带精英策略的非劣解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型。对于NSGA-Ⅱ算法求得的Pareto解集,应用基于绝对理想点的TOPSIS法,选出最优云制造服务组合,最后通过一个算例证明了模型的有效性。

摘要： 针对近海废弃物打捞装置吸取效率低下的问题,研究了不同航速、不同吸取口水下深度对吸取单元吸取速度及吸取压力的影响。采用SolidWorks三维软件,建立了近海废弃物打捞装置吸取单元吸取口数值计算模型,并基于Workbench-Fluent模块,对吸取单元内部流场进行了数值模拟仿真分析;基于Kriging近似模型,建立了吸取口工况参数与吸取速度、吸取压力之间的映射关系;最后,联合NSGA-Ⅱ算法对吸取口进行了多目标优化,寻求了打捞装置的最佳工况参数。研究结果表明:随着航速的增大,吸取单元的吸取速度和吸取压力增大;吸取口的水下深度由50 mm增加到150 mm的过程中,吸取单元的吸取速度和吸取压力随之增大;当航速v=9.79 m/s,吸取口水下深度h=102 mm时,吸取单元的吸取速度提高12.3%,吸取压力提高13.2%,打捞装置工作效率提高明显。

摘要： 多元矢量合成的干扰方法因其能造成波前相位的失真,被公认为是对抗追踪体制雷达最好的手段之一。但大多数研究都从雷达方分析多元矢量的干扰性能,需要事先了解雷达的测角体制,而本文从干扰方的角度考虑,建立多元矢量合成的干扰场景,推导合成信号的幅度与相位表达式,分析多元矢量合成的波形特征,就中心畸变程度和有效畸变区这两个波形特征,通过NSGA-Ⅱ算法对各阵元干扰信号幅度增益、相移量、阵元个数等参数进行优化分析。仿真实验表明,不同阵元数量下波前相位有所不同,而通过增加适当数量的阵元,可以有效提高合成波中心畸变的程度,改善合成波中心点的干扰性能,但对于有效畸变区影响较小。

摘要： 传统电力系统正逐步演化为电力信息物理系统(CPPS)。在CPPS中,物理系统借助信息系统的高效便利提高了运行效率与准确性,但信息系统的失效有可能通过网间的耦合关系而波及到物理系统,并导致交互传播的连锁故障。在此背景下,该文首先提出计及信息—物理连锁故障的电力信息物理系统多目标规划模型框架。其次,分别从电力信息物理系统建设经济性和系统可靠性两个角度建立优化目标。在建设经济性方面考虑物理系统与信息系统年投资成本;在系统可靠性方面考虑电力信息物理系统中多类元件受损造成的负荷损失期望。最后,基于NSGA-Ⅱ算法以测试算例对提出的多目标规划模型进行验证,计算结果证明了所提出模型的有效性。

摘要： 风光-电动汽车协同调度能够有效降低风光出力和电动汽车无序充电等多重不确定性对电力系统的不利影响.现有优化调度模型多以等效负荷波动最小为优化目标,仅考虑了等效负荷的整体波动性,无法衡量风光出力与负荷的匹配度且并未考虑不同出力场景下风光出力的差异性.针对上述问题,提出一种面向高比例新能源并网场景的风光-电动车协同调度方法.构建基于蒙特卡罗模拟的电动汽车无序充电模型;基于风光出力预测数据,构建基于Gap statistic和K-means++算法的风光出力典型日划分模型;以等效负荷方差和负荷追踪系数最小为双优化目标,构建风光-电动汽车协同调度模型,并采用NSGA-Ⅱ算法求解.结果表明:所提模型能够有效提升风光出力与负荷的匹配度,降低等效负荷波动性,从而缓解风光出力和电动汽车无序充电等多重不确定性对电力系统的不利影响.

摘要： 为了解决电动汽车(electric vehicle,EV)大规模接入微电网后,由于无序充电而导致的日负荷波动增大以及运行成本增高的问题,提出了一种考虑用户满意度的微电网双层多目标优化调度方案。方案将微电网日前优化调度过程分为配网层和负荷层,配网层以最小化日负荷方差和最低的系统运行成本为目标,制定了电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator,EVA)调度策略。负荷层制定每辆电动汽车的充电策略,在EVA的调度计划下,按照配电网系统层的要求,最大限度地提高用户的综合满意度。通过多场景对比分析,结果表明所提出的优化模型在减少日负荷方差、提高系统经济性的同时,提升了用户综合满意度,增大了用户参与调度的积极性。

摘要： 为获得被动房外墙保温层厚度的最优解,建立了建筑全生命周期能耗、全生命周期碳排放、全生命周期总成本3个目标函数的数学模型。提出非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与上述多个目标组合的分层优化方法,量化保温层厚度对目标结果的影响。利用上述方法,以夏热冬冷地区某被动式建筑为研究背景,进行建筑运行能耗仿真计算,得出单目标下的建筑最佳保温层厚度。随后利用NSGA-Ⅱ算法,优化生命周期能耗、生命周期碳排放这2个目标得到Pareto前端,在这一组非劣解集(Pareto解)中,对全生命周期总成本进行优化,得到多目标下的最佳保温层厚度为121 mm。研究结果为该地区被动房外墙保温层最佳厚度选择提供了分析方法和参考依据。

摘要： 针对突发事件后的应急物资调度问题,及时地完成应急物资调度任务成为亟待解决的关键问题.通过考虑人的有限理性行为,引入前景理论刻画灾民对应急物资运到时间和分配量的感知满意度.通过考虑突发事件后灾情的不确定性,引入三角模糊数量化应急物资有效运到时间及分配量的参考点,得出风险感知曲线和函数模型.在此基础上,以灾民感知满意度最大为目标函数,构建考虑灾民有限理性的应急物资调度多目标优化模型.设计NSGA-Ⅱ算法求解模型.最后进行算例分析,结果表明:求解该模型得到的应急物资调度方案具有更优的时效性和公平性,可以为决策者提供决策参考.

摘要： 作战任务前高效合理地将军用弹药、物资运送至目的地是重要的现实课题。通过分析军用弹药物资输送特点,按照就近调配原则,提出带有时间、费用、损耗等目标相结合的输送路径问题,建立了相应模型,并使用NSGA-Ⅱ算法进行求解。经实验验证,该模型可以优化弹药物资运输过程,提高物资转运效率。

摘要： 采用参数化方法建立C型液货舱的参数化模型,以液货舱重量和液货舱表面积为目标,以货舱总容积为定值作为约束条件,建立多目标优化模型,采用NSGA－Ⅱ算法对优化设计模型进行求解,得到C型舱主尺度的优化解,某12000m3运输加注船的单体型液货舱设计表明该方法可行,设计效率高.

摘要： 采用参数化方法建立C型液货舱的参数化模型,以液货舱重量和液货舱表面积为目标,以货舱总容积为定值作为约束条件,建立多目标优化模型,采用NSGA－Ⅱ算法对优化设计模型进行求解,得到C型舱主尺度的优化解,某12000m3运输加注船的单体型液货舱设计表明该方法可行,设计效率高.

摘要： 采用参数化方法建立C型液货舱的参数化模型,以液货舱重量和液货舱表面积为目标,以货舱总容积为定值作为约束条件,建立多目标优化模型,采用NSGA－Ⅱ算法对优化设计模型进行求解,得到C型舱主尺度的优化解,某12000m3运输加注船的单体型液货舱设计表明该方法可行,设计效率高.

摘要： 采用参数化方法建立C型液货舱的参数化模型,以液货舱重量和液货舱表面积为目标,以货舱总容积为定值作为约束条件,建立多目标优化模型,采用NSGA－Ⅱ算法对优化设计模型进行求解,得到C型舱主尺度的优化解,某12000m3运输加注船的单体型液货舱设计表明该方法可行,设计效率高.

摘要： 本文提出了一种在城市快速路口电动汽车充电站的多目标规划方法,首先对电动汽车充电行为进行分析,建立了电动汽车充电模型;其次,综合考虑了充电站的服务能力和建设的经济性,提出了充电站多目标规划模型;再次,利用NSGA-Ⅱ多目标算法和TOPSIS排序方法,提出了模型求解流程;最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性和实用性.

摘要： 本文提出了一种在城市快速路口电动汽车充电站的多目标规划方法,首先对电动汽车充电行为进行分析,建立了电动汽车充电模型;其次,综合考虑了充电站的服务能力和建设的经济性,提出了充电站多目标规划模型;再次,利用NSGA-Ⅱ多目标算法和TOPSIS排序方法,提出了模型求解流程;最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性和实用性.

摘要： 本文提出了一种在城市快速路口电动汽车充电站的多目标规划方法,首先对电动汽车充电行为进行分析,建立了电动汽车充电模型;其次,综合考虑了充电站的服务能力和建设的经济性,提出了充电站多目标规划模型;再次,利用NSGA-Ⅱ多目标算法和TOPSIS排序方法,提出了模型求解流程;最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性和实用性.

摘要： 本文提出了一种在城市快速路口电动汽车充电站的多目标规划方法,首先对电动汽车充电行为进行分析,建立了电动汽车充电模型;其次,综合考虑了充电站的服务能力和建设的经济性,提出了充电站多目标规划模型;再次,利用NSGA-Ⅱ多目标算法和TOPSIS排序方法,提出了模型求解流程;最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性和实用性.

摘要： 本文提出了一种在城市快速路口电动汽车充电站的多目标规划方法,首先对电动汽车充电行为进行分析,建立了电动汽车充电模型;其次,综合考虑了充电站的服务能力和建设的经济性,提出了充电站多目标规划模型;再次,利用NSGA-Ⅱ多目标算法和TOPSIS排序方法,提出了模型求解流程;最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性和实用性.

摘要： 对巨-子结构中子结构采用层间隔震策略,形成巨-子结构层间隔震体系.建立了该新型隔震体系的分析模型与运动方程,采用复模态方法在随机域内推导了该体系的随机地震响应方差.基于NSGA-Ⅱ算法提出了巨-子结构层间隔震体系参数优化流程,仿真分析表明了该优化设计方法的准确性与高效性.对巨-子结构层间隔震体系的进一步研究表明,随子结构质量比增大,其减震工作机理也相应地从调谐转化为耗能隔震.此外,时程分析也表明巨-子结构采用层间隔震策略后,主结构和子结构的地震响应均都得到了较好的控制,且体系的输入能、动能、变形能和主结构自身耗能均有较大程度的下降.

摘要： 本发明提供的基于NSGA2(非支配多目标优化遗传算法)训练的AMP检测算法和系统，将用户比特流映射到相应星座点；对信号作ISFFT变换，把信号映射到时频域中再经IFFT变换，把时频域信号转换为时域信号流；将时域信号流经过Jakes信道模型；取出每个用户的频域信号作SFFT变换得到相应的时延多普勒信号；将得到的信号进行AMP迭代检测，计算最小MSE，当MSE小于阈值时中止迭代；完成当前信号解调过程，依据迭代次数趋势图确立固定迭代次数，通过遗传算法多目标优化得到最优参数；将最优参数放入AMP检测算法进行检测。本发明通过计算迭代收敛率，在兼顾性能的同时确立最佳迭代次数，每层迭代的收敛因子看作独立参数，通过NSGA2算法训练出的参数对比固定参数有效性能提升。

摘要： 一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于改进NSGA‑III算法的城市共享单车部署多目标优化方法。首先移动终端采集用户以及共享单车信息，将待停的单车到部署点的距离代价总和以及部署点之间的停车密度代价总和等作为目标函数，构建出共享单车部署模型，然后为减少数据存储空间，编码部署点信息，再然后将终端收集到的数据进行筛选等处理，最后对用户的停车需求进行部署点分配算法的计算，通过改进的NSGA‑III算法求解总距离代价与平均密度代价，从而得到Pareto最优解集或者近似解集；根据更新完成后的解集，得到城市共享单车部署多目标优化方法。本发明方法能够缩短共享单车部署点距离与分散共享单车聚集之间的矛盾，有效提高单车停放区域利用率。

摘要： 本发明提供了一种基于NSGA‑II遗传算法的最优分箱数据处理方法及系统，其中，该方法包括：对数据样本进行预处理，获得第一数据样本；按照预分箱规则对第一数据样本进行预分箱，获得n个预分箱；根据n个预分箱，定义决策变量矩阵，包含一个大小为n的下三角矩阵，其中；获得决策变量矩阵的IV值；根据决策变量矩阵和IV值定义目标函数向量；设定分箱的约束条件；根据分箱的约束条件和目标函数向量，使用NSGA‑II遗传算法对预分箱后的第一数据样本进行多目标优化求解，获得多个最优解；根据多个最优解，获得最优分割点；根据最优分割点，对预分箱后的第一数据样本进行分箱。

摘要： 本发明适用于多目标优化的技术领域，提供了一种基于NSGA‑Ⅱ框架的自适应多目标优化算法，包括以下步骤：步骤1：在多目标优化问题的决策变量空间内随机生成NP个个体，构成初始种群Pt；步骤2：计算Pt中每个个体在多目标上的适应度函数值；步骤3：对种群Pt进行快速非支配排序和马氏拥挤密度估计；步骤4：对种群Pt进行二元锦标赛选择、变异、标准DE算法中的交叉操作生成子代种群Ct；步骤5：合并父代种群Pt和子代种群Ct形成种群Rt；步骤6：利用精英选择策略对种群Rt进行剪切形成新父代种群Pt+1；步骤7：如果算法进化迭代次数t达到预定最大迭代次数，终止算法，输出非支配解集Q；否则，跳转至步骤2。

摘要： 本发明公开了一种基于NSGA‑III算法的机械臂多目标轨迹规划方法。由于使用传统轨迹规划方法时关节抖动剧烈且运行时间长，本发明结合五次多项式插值算法和三次样条插值算法进行机械臂关节轨迹规划。依据实际使用机械臂过程中对运行速度，抖动和耗能指标的要求，本发明使用NSGA‑III多目标优化算法调整机械臂关节轨迹规划的参数。在得到满足机械臂动力学约束条件的Pareto最优解集中，按照一定规则选择Pareto最优解集中的最优解，此解能够使机械臂在确保运行时间最小的情况下，其抖动和耗能指标也处于较低水平。本算法在机械臂运行过程中在减小运行时间、降低能量损失和减弱机械臂关节的抖动方面效果较为理想，而且算法性能可靠。

摘要： 本发明涉及一种基于NSGA‑II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法，包括以下步骤：A、将感应式磁力仪的铜线直径、磁芯长度、磁通聚集器直径及线圈匝数作为决策变量，并确定其约束条件；B、建立以重量最小、1Hz下噪声最小为优化目标的多目标优化模型；C、定义进化种群中的个体支配关系；D、采用多目标优化算法NSGA‑II求解该多目标优化性模型，实现优化。本发明基于NSGA‑II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法，可以合理计算出感应式磁力仪的线圈参数，可使得探头重量和噪声水平同时达到最优。

摘要： 本发明公开了一种基于干扰向量和NSGA‑II算法的干扰资源分配方法，其实现步骤为：生成干扰资源分配向量集，计算每个干扰资源分配向量的干扰向量得到干扰向量集，通过NSGA‑II算法中的交叉变异方法更新干扰资源分配向量集和干扰向量集，利用NSGA‑II算法中的快速非支配排序和拥挤度方法对干扰资源分配向量集进行分层和排序，从干扰资源分配向量集中选取前10个干扰资源分配向量作为当前最优解，经过重复迭代后选取最优解中的一个干扰资源分配向量作为最优干扰资源分配方案。本发明得到的最优干扰资源分配方案具有更广的应用场景和指标的独立性的优点。

摘要： 本发明公开一种基于NSGA‑Ⅱ算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法，方法首先初步拟定设计多级罗茨真空机组的级数、各级的转子半径、型线方程、转子厚度以及特征装配间隙，并以真空机组的极限压强、理论抽速和压缩功率作为待优化目标；然后拟定决策变量，以及决策变量的范围和其余变量数值参数；接着利用NSGA‑Ⅱ算法对三叶罗茨真空机组设计结构进行优化；最后根据优化所得的结果，判断对应的目标函数值是否符合标准，若符合要求则输出所有的结构参数；若不符合要求则重新拟定决策变量以及其余变量数值，重复上述步骤。本发明的方法不仅节约了罗茨真空机组结构优化成本，还具有较强的普适性，可以应用于不同领域内的罗茨泵机组结构设计。

摘要： 本发明提供了一种基于NSGA‑II算法的星间链路构型优化设计方法，属于卫星导航系统星间链路技术领域。该方法包括：确定影响星间链路构型的决策变量个数N；初始化种群，并对初始化的种群进行约束，建立星间链路；根据已设计的星间链路构型，以星间链路构型加权平均WAPDOP、总通信路由数TCR以及所有卫星硬件负载的方差VTHL为优化目标，构建多目标优化函数；根据所述多目标优化函数对星间链路设计构型进行优化。本发明通过构建星间链路网型的观测结构、负载能力及通信效率情况模型，来评估星间链路设计构型的性能，有效的提升了系统的性能，从而更好的完成自主导航任务，解决了目前北斗系统星间链路构型无法达到最优的问题。