一类特殊的动态多目标优化问题及其进化算法

给出了一类定义在离散时间(环境)空间上、自变量的维数随环境可发生改变的一类动态多目标优化问题(DDMOP)的新解法.该方法把DDMOP转化成了两个目标的动态多目标优化问题,在一种环境变化判断规则下提出了解DDMOP的一种新进化算法(DDMOEA).计算机仿真表明,新算法能有效跟踪并求出DDMOP在不同环境下数量较多、质量较好且分布均匀的Pareto最优解.     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

通过在遗传算法中引入个体浓度的选择机制和记忆机制,确保了进化过程中种群内个体的多样性,避免局部收敛,保证了算法朝优化方向进化.实验结果表明改进算法能跳出局部收敛,有效避免了早熟产生和遗传退化现象出现.     

轴辐式中国国内煤炭运输网络构建

提出轴辐式中国国内煤炭运输网络结构,构造一个同时考虑经济因素和环境因素的双目标轴辐式煤炭运输网络优化模型.应用精英策略非支配排序的遗传算法(NSGA-II),设定10个算例,并对比多目标粒子群优化算法(MOPSO)和多目标和声搜索算法(MOHS)对模型进行求解.结果表明,轴辐式煤炭运输网络优化模型有效,相比于MOPSO、MOHS算法,NSGA-II算法能够在更短的时间内生成较高质量的最优解,并且所得最优解二氧化碳的总排放量更少.     

解多目标优化问题的新粒子群存档算法

通过把Pareto优与粒子群优化(PSO)算法相结合,利用给出的粒子的序值定义对粒子群中的粒子进行分离存档,给出了一种求解多目标优化问题的新粒子群存档算法。为了提高算法的全局收敛性,对PSO算法中的惯性因子ω执行自适应调节。数据实验比较表明该算法能找到问题数量更多、分布更广、更均匀的Pareto最优解。     

基于LSSVM-MODE的水煤浆生产优化控制

水煤浆（CWM）制造过程中,存在着生产成本和水煤浆性能两者矛盾的问题。利用最小二乘支持向量机（LSSVM）对球磨机电流和水煤浆浓度进行多目标建模,并采用基于Pareto最优概念的多目标微分进化（MODE）算法,对运行工况进行寻优,然后根据模糊集理论在Pareto解集中求得满意解,获得水煤浆浓度的优化调整方式和提高水煤浆生产效益的策略,用以指导水煤浆优化生产。     

改进差分进化算法在铝电解多目标优化中的应用

针对多目标优化问题,提出一种改进的差分进化算法(DE).该改进算法首先将DE与粒子群优化算法(PSO)结合,提高DE的收敛速度,然后引入多种群进化策略,有利于维持Pareto解的多样性.同时,在综合考虑机理与工艺的基础上建立铝电解多目标优化模型,并应用改进算法进行求解.仿真结果表明:在电流效率为92％时,改进算法所得的直流功耗为14.03 MW.h/t,比NSGA-Ⅱ的直流功耗降低了1.45％,比传统DE的直流功耗降低了1.75％.表明本文改进算法有效地提高了传统进化算法的性能.     

基于遗传算法Fuzzy规则自动获取

为了实现Ｆｕｚｚｙ规则自动获取，进而坑性能智能系统和解决智能系统中的“瓶颈”问题，提出了利用遗传算法自动获取模糊规则的方法。定义了个体评估函数，说明了Ｆｕｚｚｙ规则以及遗传算法的组合优化的能力，计算机模拟结果表明这种方法有效地获取Ｆｕｚｚｙ规则。     

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.     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

多目标列车节能调度模型及模糊优化算法

在保证行车安全、满足乘客需求的基础上,以节能为目标的列车调度模型及算法得到了广泛研究与应用。伴随着欧盟制定了全球首个碳排放交易体系,碳排放指标交易费用受到越来越多的重视,并逐步成为列车运营成本的重要组成部分。本文建立了以能耗成本、碳排放成本、列车运行时间为优化目标的单线列车调度模型,并采用多目标模糊优化算法进行求解。算例以一条铁路线路为研究对象,在Lingo下对算例进行求解分析,结果表明了多目标模糊优化算法具有很好的优化能力,并能达到节能减排的效果。     

计及V2G的最优调频功率分配研究

以合理分配调频功率为主要目标,建立了以电动汽车接入电网(V2G)调频服务收益最大化和最终电荷状态方差最小化为优化目标的数学模型,并以纽约州独立系统交易运行机构(NYISO)的实时辅助服务价格和负荷数据为例,利用粒子群优化算法优化目标函数,对比分析不同方案下的仿真结果。仿真结果表明:引入权重系数有效地避免V2G调频服务中电动汽车"高充低放"的现象;提出的多目标优化方案使得电动汽车代理商获得最大调频利润的同时,调频功率在电动汽车中的分配更加合理。     

一种求解多目标数值优化问题的实值量子演化算法

基于多目标优化原理和量子计算原理,提出了一种求解多目标数值优化问题的实值量子演化算法. 该算法除保留求解单目标优化问题的实值量子演化算法的特点外,还有三个主要特征:首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对种群进行排序和筛选;其次,应用非均匀变异算子保持解的收敛性和提高局部搜索能力;再次,使用多样性保持算子来保持解的多样性. 实验中使用多目标优化测试集并且同NSGA-II算法相比较,结果表明了算法的有效性.     

特征提取与多目标机器学习研究及应用

特征提取与多目标机器学习算法是基于多目标协同EA提出的,该算法通过对学习样本多属性进行特征提取找出其核属性,由核属性与其他非核属性组成属性组,从而提高了分类的精度。各属性组再按相似性和类标签进行有监督地聚成类簇,类簇个数和中心根据适应度矢量函数通过机器学习算法自动确定,这样类簇个数和中心就不受主观因素的影响并且保证了这两个关键要素的优化性质。待分类样本的类属是按离某个类簇中心距离最近邻法则和该类簇的类标签来判定。最后,将算法应用到UCI数据集中的Liver Disorders和Hepatitis两个数据集,以及浙江省北部地区夏天异常高温天气预测。通过实验表明,特征提取与机器学习算法优于著名的朴素贝叶斯、C4.5、SVM算法。     

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。     

基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化

针对微电网多目标优化计算量较大的问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法.首先,考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型.其次,应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点.再次,使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle的不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解.最后,通过仿真验证了本文算法可以在保证优化精度与收敛性条件下,大大降低计算成本.     

基于聚类非支配排序的电动物流车路径规划及充电策略

电动物流车电池容量有限、充电时间长以及配套设施不健全等问题制约着其在物流配送领域中有效推广.为此,提出基于聚类非支配排序算法(AP-NSGA-Ⅱ)来解决电动物流车的多目标路径优化问题,建立了一种充电策略,通过设计加权AP聚类划分配送簇,避免初始种群的随机性和盲目性,簇内配送点规模降低了非支配排序算法的运行时间和复杂度,根据充电站的分布和距离关系,电动物流车执行部分充电策略.最后,通过仿真实验证明该算法的有效性,比较了电动物流车满充和部分充电条件的差异.     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.     

基于GIS的城市快速路限速问题研究——以广州市内环路为例

在道路最高限速值的多目标优化模型基础上,结合实际路况,提出了城市快速路限速值设定方法及计算依据.以广州市内环路为研究对象,采用数学建模与回归分析方法构建广义费用函数,以死亡率为约束条件,依据实际道路参数的曲线路段和平直路段模型修正,计算得到广州市内环路的最佳限速值.应用ArcGIS软件平台分路段对内环路最佳限速值进行可视化.     

混合动力电动汽车系统参数的优化方法研究

混合动力电动汽车(HEV)的系统参数匹配影响着整车的动力性能、燃油经济性及排放性能,是HEV设计初期的一项重要工作。目前HEV的系统参数匹配多是基于仿真环境下的多变量多目标非线性优化问题。从数学模型、仿真环境和优化算法3方面介绍了HEV系统参数的优化,以ADVISOR为主要仿真工具,得出在HEV参数寻优过程中非梯度算法DIRECT的效果是最好的,并且指出遗传算法应用于HEV多目标优化问题具有较大的研究价值和发展前景。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。