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1.
粒子群算法在求解优化问题中的应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.  相似文献
2.
基于遗传算法的网络化制造伙伴选择与优化   总被引:12,自引:0,他引:12       下载免费PDF全文
在分析制造业面临的动态多变的竞争环境基础上,着重考虑了时间、成本、风险作为伙伴选择过程中的重要评价因素,结合项目本身存在的约束关系以及决策者的偏好,提出了基于遗传算法的合作伙伴选择的多目标优化模型·实例仿真结果验证了算法模型与求解过程的有效性与实用性,实现了网络化制造伙伴选择的定量分析,为开发网络联盟企业合作伙伴选择决策支持系统奠定了基础·  相似文献
3.
一种工程结构的鲁棒优化设计方法   总被引:10,自引:2,他引:8  
在结构优化的过程中结合鲁棒设计的思想,考虑了不确定因素的影响,在取得目标的最优解的同时,使该目标在可行区域内对变量的变化不敏感。针对目标函数及约束函数的鲁棒性,将工程结构鲁棒优化问题描述成双目标优化问题,采用带权无穷范数理想点法求解该双目标鲁棒优化问题的Pareto最优解。两杆支架的设计结果表明,鲁棒优化设计的结构不仅具有更高的质量,且在设计时具有很强的灵活性。  相似文献
4.
多目标模糊优化方法及其在工程设计中应用   总被引:9,自引:1,他引:8  
应用多目标模糊优化方法,以工程设计中桥式起重机箱形主梁设计为实例,建立了桥式起重机箱形主梁多目标模糊优化设计的数学模型,构造了模糊目标集,确定了多目标函数的模糊性和约束的模糊性,并应用最优水平截集法实现了模糊约束到实数论域上的集合转换,从而用遗传算法寻求到子目标函数在可行域空间的最优解和约束最优值.优化结果表明,在工程设计中应用多目标模糊优化方法是可行和有效的.  相似文献
5.
混凝土桥梁面板维修的折衷规划优化   总被引:8,自引:1,他引:7  
为制定合理的混凝土桥面板维修策略 ,提出一种基于折衷规划的多目标优化方法。建立多目标优化模型 ,使其在资金、人力、设备等资源的约束下 ,同时满足维修费用最小化以及性能最大化等多个相互冲突的目标 ,并且考虑了桥梁面板性能随时间衰减的非连续性 ,以及不同目标函数之间的相对重要性。从实例结果可以看出 ,该方法避免了单目标优化无法考虑其他影响因素的缺点。折衷规划的优化方法适合于混凝土桥面板维修优化的实际工程应用  相似文献
6.
多目标电网规划的一般最优化模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对现有电网规划中难以很好综合考虑经济性和可靠性的问题,在对电网规划进行数学描述的基础上,以供应方开发成本最小和需求方缺电成本最小为目标函数,提出了多目标电网规划的一般最优化模型,并直接在算法的寻优过程体现该最优化模型.同时以改进的混合遗传模拟退火算法为求解工具,来解决该多目标电网规划问题.算例证明了该模型的有效性.  相似文献
7.
多目标优化问题中一种改进的遗传算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
遗传算法作为一种随机优化算法在多目标优化等众多领域取得广泛的应用,针对基本遗传算法存在寻优速度较慢,存在“封闭竞争”等问题,利用生物界中存在的“杂交”优势原理,提出以多种群变异为基础解决以上问题的改进遗传算法,并通过仿真取得满意的效果。  相似文献
8.
基于模糊的端铣加工参数多目标优化模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
分析了端铣加工参数传统优化模型的缺陷,引入模糊数学方法描述具有模糊性的经验参数、经验约束以及目标函数,建立了端铣加工参数的多目标模糊优化模型。根据模糊集合原理将模糊模型转化为一个传统的单目标非模糊优化问题,从而可采用任一非线性规划求解器进行求解,由于考虑了实际加工中多种模糊因素的影响,模糊优化模型更符合生产实际。算例表明,模糊优化解具有优越性。  相似文献
9.
基于在线归档技术的多目标粒子群算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出一种基于在线归档技术的新型多目标粒子群优化算法. 使用外部集归档,在归档粒子中采用适应值共享技术选出全局最优位置,使得种群多样性得以维持;在粒子群的进化过程中,使用在线归档策略,将归档的粒子合理地引入下一代的种群,淘汰原种群中的不良粒子,从而保证进化过程中种群的优良性. 用Zitzler的两个多目标测试函数评价算法的性能. 结果表明,该算法能快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性.  相似文献
10.
采用遗传算法的离心叶轮多目标自动优化设计   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对离心叶轮多目标自动优化设计,首先提出了一种离心叶轮参数化方法,通过对离心叶轮型线数据进行转换,分别建立了圆柱坐标系下叶轮控制参数与归一化长度参数之间的关系,采用非均匀有理B样条进行叶型重构,获得叶片和叶轮子午流道构型.将离心叶轮参数化方法、多目标遗传算法及商业化数值计算软件NUMECA相结合,建立起离心叶轮自动优化设计平台.以总压比和效率为设计目标,在设计工况下,采用该方法对Krain高速离心叶轮进行气动优化设计,获得一系列优化叶轮,并采用数值模拟方法对叶轮内部流动特性及其气动性能进行了比较分析.结果表明,优化叶轮的总体气动性能有不同程度的改善,在叶轮出1:2截面上流场分布更加均匀,总压比和等熵效率约提高了2.5%和1.0%,同时也验证了所发展的多目标离心叶轮自动优化设计方法的有效性.  相似文献
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