基于免疫粒子群算法的风/光/柴/储容量优化配置

针对我国风光资源丰富的偏远地区,采用风光的互补优势,结合蓄电池及柴油机对负荷进行供电,建立了以总净现值成本最低,负荷缺电率和能量浪费率最小为目标函数,以场地大小,蓄电池容量,柴油机功率及其污染物的排放量为约束条件,对其进行容量配置。采用了改进的多目标免疫粒子群算法进行优化,提高了算法的收敛速度,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,在对负荷进行容量配置的过程中,采用多目标的改进免疫粒子群算法可以有效进行寻优,提高了系统的稳定性和经济性。     

基于NSGA-Ⅱ的物流末端人员配置的多目标决策

研究同时考虑客户满意度和成本的物流末端配送环节中快递人员配置问题。在考虑到满意度和快递员的情况下,通过人员配置成本、惩罚成本和运输成本所构成的总成本最小和顾客满意度最大时的人员配置方案,并采用NSGA-Ⅱ算法在Python软件上求解物流末端配送问题,最后进行了案例分析。分析结果表明：所建立的物流末端人员配置和路径优化的多目标优化模型实现了人员配置、客户满意度和成本的优化,且能够在保证客户满意度的情况下降低人员成本。所提出的方案为物流末端快递人员配置的多目标优化问题提供了理论依据。     

风光氢储系统的两阶优化匹配分析

随着可再生能源的广泛应用,与之相关的微网系统的性能研究也备受关注。在一定经济约束下,对微网系统进行优化匹配确定最佳的微源数量配置,不仅可以减少能源浪费,也是系统可靠性运行的基础。本研究以当地某通信基站为研究对象,以系统总净现成本和负荷缺电率最低为优化目标,首先采用HOMER通过枚举法得到经济性最优的配置组合输出来初始化个体位置,然后利用模拟人智能搜索行为的人群算法（SOA）对风光氢储、风光储、光氢储和光储四种方案下的系统进行匹配计算。配置结果证明了两阶优化算法相较于一般算法的优越性,同时相较于未优化之前显著提升了系统的经济性和可靠性,减少了能源浪费。对比不同方案下系统的配置结果,得出蓄电池+储氢的混合储能方式对系统性能的提升更大,此外,在当地的气象条件下,风光互补系统的总体水平较低。最后对当地的微网配置提出建议和优化措施。     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

6-RSS并联机器人机构多目标优化设计

针对6-RSS并联机器人机构,以工作空间和速度全域性能为目标建立多目标优化模型,并使用改进的基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法求解。为了快速有效地求解6-RSS并联机器人机构的工作空间,本文采用蒙特卡洛方法;为了求解带约束的6-RSS并联机器人机构多目标优化模型,将随机排序法引入基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法。结果表明,该方法可以得到多个Pareto解供使用者选择,体现了多目标优化设计在并联机构设计中的有效性。     

舰船特装器材多目标优化配置方法

 针对舰船海上执行任务期间随舰特装器材的保障问题,研究了特装器材的多目标优化配置方法。结合舰船特装器材保障的实际特点,以器材的体积、质量、费用为约束条件,以保障概率和利用率为优化目标,建立多目标多约束特装器材优化配置模型,并改进多目标粒子群算法,保证全局范围粒子多样性,避免算法过快收敛,以求得全局最优解。通过实例对比改进粒子群算法与标准算法的计算结果,分析不同指标权重比组合下的最优配置方案、不同约束条件下的多目标变化趋势,证明了改进粒子群算法的稳定性和多目标优化模型的实用性。     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

基于模糊理论的主动配电网资源集群控制系统设计

现有系统进行主动配电网资源集群控制时,受脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)波频率的影响而无法进行有效调压,存在主动配电网响应偏差较大的问题,因此设计基于模糊理论的主动配电网资源集群控制系统.系统硬件配置包括集群管理模块、调压模块,集群管理模块由集群管理主站、集群管控装置、高级应用子系统以及数据采集与监视控制(su-pervisory control and data acquisition,SCADA)系统构成,调压模块由调压装置构成.在硬件设计的基础上,通过集群划分实现配电网分区、主导节点选择以及集群资源划分,并通过多目标优化方法对电网资源进行多目标优化,根据优化结果通过主动配电网资源集群控制策略实现主动配电网资源集群控制.实验结果证明,在输出功率为3 000～6000 W范围内,所设计系统的响应偏差较小,且运行效率较高,实现了性能提升.     

网络化控制多目标无功优化的进化算法

针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的数学模型,进而引入去冗-保持处理方法。其次,给出一种基于双群体搜索机制的改进差分进化算法,通过对约束条件的可行和不可行双群体处理,解决多目标优化过程中陷入局部最优的问题,并改进变异和交叉操作以提高优化速度与性能。最后,利用IEEE 30节点系统进行仿真计算及分析。研究结果表明:该算法不仅能保证系统达到次优状态,而且收敛速度、均匀性及逼近性等方面均有较大提高。     

一种新的多目标粒子群算法的研究与应用

基于多目标粒子群优化算法的研究成果,以提升多目标优化方法性能为目标,结合铜电解稳态优化工程实际,提出了一种新的多目标优化粒子群算法.该方法采用可变的外部集策略和快速排序方法来减少优化计算量,采用拥挤度算子和强支配关系保证结果良好的分布性.测试函数的仿真对比分析及对铜电解实际过程数据的优化运行结果均表明该方法在收敛性、解的分布性及计算效率方面具有良好品质,特别是在求解三目标优化问题时的突出表现,表明这种算法在多目标优化领域具有更广泛的适用性.     

基于网络响应面的多目标优化方法

为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈（BP）网络以及自适应共振（ART）网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.     

改进遗传算法及其在矿山生产调度中的应用

基于多目标生产调度的特点和不足,从采掘运输成本和矿石品位两个角度出发,考虑矿石种类、铲位出矿量及卡车调度等因素,构建了多目标矿山生产调度模型.结合遗传算法解决多目标优化问题的优势,提出了基于改进遗传算法的矿山生产调度策略以及实现过程,并将改进前后遗传算法对模型的求解进行对比.模拟实验结果表明,运用改进遗传算法对矿山资源...     

快速开关型故障限流器多目标优化配置研究

为使快速开关型故障限流器(fast switch fault current limiter, FSFCL)在系统应用中发挥其最大优势,提出一种配置FSFCL多目标优化新方法。首先,针对FSFCL配置组合方案多、算法搜索范围大、寻优效率低下问题,提出基于超标节点短路电流变化总量的灵敏度法。其次,计及加装FSFCL后对系统所有节点短路电流的综合影响,提出一种权衡局部与全局限流效果的衡量指标,并在此基础上兼顾经济成本,建立FSFCL优化配置模型。最后,采用灰狼算法进行求解,并在传统灰狼算法上引入非线性余弦型收敛因子,通过对IEEE30案例进行仿真验证,表明基于改进灰狼算法的pareto最优解集分布更加均匀且跨度更大,设计者可根据实际需求从中选取配置方案。     

电网规划的多目标模糊优化方法

建立了一个用于电网规划的多目标优化模型。模型中同时计及了规划方案的经济性和可靠性双重目标。通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊规划问题进行求解。最后,本文还给出了我国某城市电网规划的计算结果,证明了所提模型及算法的可行性。     

一种多项指标全提升的多目标优化演化算法

针对当前大部分多目标优化演化算法设计复杂、耗时巨大,以及取得的近似Pareto前沿点不够多、分布不均匀、覆盖不完整等问题,提出了一种新的基于粒子群和几何Pareto选择算法的多目标优化PSGPS算法.经过5个测试问题的实验结果表明:该算法使用较低的时间消耗,就能在前沿点个数、前沿点分布均匀性、覆盖完整度等性能指标上都优于当前流行的NSGA2,SPEA2和PESA等多目标优化演化算法.     

考虑配电网安全稳定运行的蓄热式电采暖多目标优化配置

蓄热式电采暖系统的不合理配置会对配电网的安全稳定运行带来不利影响。为此,提出一种蓄热式电采暖多目标双层优化配置模型。首先,根据历史数据计算出供暖季逐时热负荷需求,采用k-means聚类算法选取一定数量典型日场景;其次,以蓄热式电采暖系统投资成本、运行维护成本和线路负荷标准差最优为目标,建立一种基于配电网经济性和潮流均衡性的多目标双层规划模型。采用多目标粒子群算法求出Pareto最优解集,通过熵权-TOPSIS法从中选取最佳接入位置、功率和容量。最后,以改进的IEEE 33节点系统为例进行仿真分析,结果表明：该模型虽然增加了一定的经济费用,但明显改善了线路负荷分布,使配电网潮流更加均衡,保证配电网能够安全稳定运行。     

精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法

目的 多目标粒子群算法虽然极易实现且收敛速度快,但在平衡其收敛性和多样性方面仍需进一步改善。方法 针对上述问题,提出一种精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法(ECMOPSO)。一方面,算法采用全局损害选择精英粒子集,然后将两两竞争引入多目标粒子群算法中,通过精英竞争选取优胜者粒子,将其与全局领导者融合形成更全面的社会综合信息,以增强种群中粒子之间信息的交互性,更好引导种群中的粒子飞行,提升算法全局探索能力;另一方面,结合全局损害和基于位移密度估计对外部存档进行维护,从而提高外部存档中非劣解的质量,平衡算法的收敛性和多样性。结果 将ECMOPSO算法与4个多目标粒子群算法和4个多目标进化算法在ZDT和UF系列基准测试问题上进行仿真实验,并采用Wilcoxon秩和检验和Friedman秩检验比较ECMOPSO算法与所选对比算法的整体性能。实验结果表明：相比其他几个对比算法,ECMOPSO算法的收敛能力、解的分布性以及稳定性都得到了一定的提升。结论 ECMOPSO算法可以很好地平衡收敛性和多样性,提升其整体性能,能有效求解大多数多目标优化问题。     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

一种改进的多目标人工蜂群算法

由于基本多目标人工蜂群算法存在着种群盲目搜索、算法开发能力有限等缺点,在利用人工蜂群算法求解多目标优化问题时,提出了一种改进的人工蜂群算法.通过在算法中引入自适应搜索机制和变异机制等操作,使得种群个体可以有针对性地进行更新,同时也大大提高了种群个体的多样性.最后利用几种多目标的测试函数对改进前后的多目标人工蜂群算法的性能进行测试,结果表明:改进后多目标人工蜂群算法具有良好的算法收敛性和均匀性.     

基于多目标粒子群算法的矩形微通道结构优化

为提升矩形微通道的综合性能,通过多目标粒子群算法对矩形微通道进行数值优化,由响应曲面法拟合热阻函数,再以热阻与压降为目标函数,建立以矩形微通道结构参数为变量的多 目标粒子群算法的数学模型.由多 目标粒子群算法计算得到热阻与压降的pareto优化解集,用K-mean聚类法对优化解集进行聚类得到4个代表解,与未优化解进行对...