基于万有引力定律的多目标优化算法

针对一类多目标优化问题,提出一种基于万有引力定律的优化算法．首先把决策变量空间的解看成带有质量的个体,然后根据万有引力定律,计算每个个体的合加速度,再根据运动规律,给出产生新解的迭代公式．仿真实验结果表明,算法是可行的、有效的．     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微
调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。     

基于差分进化算法的分布式能源系统 多目标优化

为了避免传统分布式冷热电三联供系统设计中偏离实际工况、负荷率偏低、效率低下等问题,本文以某商务区为对象,将分布式能源系统设备容量的最优化问题转化为以年总成本和年排放量综合最低的多目标数学模型,在对比多种常见智能算法后,选择具有强大全局巡优能力的差分进化算法进行求解,获得优化配置方案。分布式能源系统设备类型较多,且影响因素繁杂,各种设备的容量配置是整个系统运行效益好坏的关键。计算结果表明,与冷热电分供能系统进行对比,通过差分进化算法进行最优化配置后的分布式能源系统具有显著的优越性和可行性,系统结构设计、能源价格,均会对系统最优化结果产生影响。     

基于蚁群算法的多目标优化问题研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上。最后进行了仿真实验,结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效。     

多目标优化的进化优化算法

进化优化算法具有全局优化能力,可以一次性求解多个非劣解。近年来,此类方法已经成为求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文分析了进化优化算法的关键步骤,介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。     

基于Tent映射NSGA-II算法的微电网多目标优化方法

为提高微电网运行的经济性、降低网络中的碳排放量和有功功率损耗,文中提出一种基于Tent混沌映射NSGA-II算法的微电网能量优化管理方法。该方法采用双层能量优化管理：上层采用模糊管理系统确定微电网运行模式,下层采用改进NSGA-II算法对能量进行优化管理。首先在多约束条件下,建立以微电网运行经济性、网络中碳排放量和有功功率损耗为目标函数的多目标优化数学模型。其次在多目标优化数学模型求解过程中,引入Tent混沌映射方法来增加NSGA-II算法的种群多样性,以提高算法的全局搜索能力,同时利用隶属度函数确定微电网能量优化管理策略。最后运用欧洲一典型微电网作为算例,验证所提出的能量管理方法、容量配置优化模型以及改进NSGA-II算法的合理性和有效性。仿真结果表明：改进NSGA-II算法具有良好的优化效果,使得微电网运行的经济性得到了显著提升,较传统算法提高了14.55%;碳排放量有所降低,较传统算法减小了3.10%,可实现对微电网多目标的优化。     

基于改进海鸥算法的微电网经济调度研究

为保证微电网经济可靠运行的同时,减少对环境的污染,提出了一种综合考虑微电网的运行成本和环境污染等因素的微电网优化调度模型。通过自适应权重法为不同的适应度函数分配权重,把多目标问题转化成单目标问题,采用改进的海鸥算法寻找最优的配置方案。实验结果表明,经过改进的海鸥算法具有很好的全局寻优能力和求解精度,收敛速度相比于标准算法也有一定的提高,在对微电网经济调度问题的求解上具有一定的优势,既降低了微电网的运行成本,又减少了环境的污染,提高了微电网运行的可靠性。     

多种群蚁群算法在多目标优化中的研究

本文针对多目标优化问题提出了一种多种群蚁群算法,按照目标函数的个数建立蚁群种群数,在各个种群搜索过程中,创新性的引入了种群间的全局信息素更新和局部信息素更新,既提高算法对pareto解的搜索效率又避免了陷入局部最优,并针对多目标优化问题进行了仿真,证明了算法的可行性。     

基于响应面模型的滑移门动力学特性多目标优化

为了在满足开启轻便性的条件下提升滑移门的运动平顺性,提出了基于响应面模型的滑移门动力学特性多目标优化方法.基于刚柔耦合多体动力学方法建立某MPV车型的滑移门模型,对其运动平顺性及开启轻便性的评价指标进行分析,并通过滑移门台架试验验证了该仿真方法的可靠性.对滑移门运动机构进行参数化设计,结合拉丁超立方采样法进行试验设计,通过对滑移门动力学特性指标进行灵敏度分析,得到了结构参数对性能的影响规律.建立精度可靠的滑移门动力学特性二阶响应面模型,各项指标的复相关指数R2均高于0.9.采用NSGA-Ⅱ遗传算法对滑移门运动机构进行多目标优化,滑移门中导向轮载荷峰值与质心加速度峰值分别降低39%和24.4%,全开所需时间低于1.8 s,在满足开启轻便性要求的同时,显著提升了滑移门的运动平顺性.     

基于遗传算法的神经网络结构优化

介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

基于贝叶斯算法的神经网络优化方法

提出了一种近似建模的前馈网络训练算法一贝叶斯算法,该方法能对模型中的未知量构造其后验分布,提高网络的泛化性能,获取对应于后验分布最大值的权值向量．结果表明,贝叶斯算法所建立的神经网络近似模型具有更高、更稳定的精度．     

改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用

研究了用于解决微网优化调度问题的群智能算法.针对微网优化调度问题的多目标、多约束条件等特点,对微网优化调度问题建模;提出了改进的花朵授粉算法,并将其应用到微网优化调度问题.在初始化时,采用对立点方法增加种群多样性和优化搜索空间;局部更新时,使用一种新的局部更新算子提高算法收敛速度;此外,为了减少计算量和避免陷入局部最优,定义了是否使用遗传操作的判断条件.仿真结果表明,该算法性能优于原始花朵授粉算法和遗传算法等其他算法.     

基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

基于多目标优化的移动机器人避障算法

针对移动机器人自主导航过程中由于过多寻求当前时刻最优路径或最优解而产生死锁或震荡现象,提出了一种动态变化权重的移动机器人行为融合避障算法.该算法利用多目标优化方法获得移动机器人最有效解,并把指定目标的移动机器人避障导航过程分解为3个子行为避障系统.通过动态改变子行为函数的权重和优先级,实时获得当前时刻最满意路径或最有效路径.实验结果表明,该算法可在确保避障过程鲁棒性前提下,有效地改善避障导航的安全性和平滑性。     

机床主轴动态特性优化设计的遗传算法实现

机床主轴的动态特性设计可归结为特征值反问题的求解。研究了基于神经网络和遗传算法机床主轴动态特性结构优化设计的求解方法。计算结果及分析表明它是求解一切特征值反问题的有效方法。     

基于有限步一致性算法的交直流混联微电网分布式动态经济调度

以可控单元的日运行成本最低为优化目标,构建了交直流混合微电网的动态经济调度模型,提出了一种基于有限步一致性的完全分布式算法,设置各分布式发电单元的成本微增率为一致性变量,各单元通过与邻居单元交互信息实现全局优化调度,并且算法可在有限步内收敛,极大地缩短了收敛时间。最后,通过仿真算例验证了所提模型和算法的有效性。     

考虑需求侧响应的热电联供型微网经济优化运行

热电联供(combined heat and power,CHP)微网是提高可再生能源利用率以及实现能源转型的有效途径之一,具有广阔的应用前景。为保证其经济、灵活、高效运行,需对CHP微网进行合理的系统优化。为此提出考虑热、电负荷需求侧响应CHP微网多目标优化方法,热电负荷需求侧响应模型基于建筑物热力学模型,同时考虑可转移负荷的调度。在此基础上,建立基于热电负荷需求侧响应的多目标混合整数线性规划模型,采用所提复合粒子群算法求解。算例仿真结果表明,应用热、电负荷需求响应可以使供电、供热的灵活性大大提升,并且降低了系统经济运行成本。