基于克里金元模型的离心泵水力性能多目标优化

提出了拉丁超立方抽样、CFD数值模拟和克里金插值等方法,以离心泵叶轮轴面形状参数为设计变量,离心泵性能参数效率和必须汽蚀余量为优化目标,构建设计变量与优化目标之间的函数关系.并选取测试点进行CFD仿真,检验建立的近似模型预测精度,结果表明克里金预测值和CFD仿真值相符合.采用二代非劣分类遗传算法(NSGA II)在设计域上求解离心泵性能多目标优化问题,并得出其Pareto最优解集.采用映射法从最优解集中挑选出一个折中解,试制出与设计变量相对应的样机泵,并进行试验验证.试验结果表明克里金预测值和试验测试值比较一致.     

多目标萤火虫算法的电力系统无功优化方法

为解决传统单目标无功优化电压偏高的问题,采用建立多目标无功优化数学模型的方法,提出一种带精英保留策略和Pareto占优及拥挤距离排序的多目标萤火虫算法对建立的无功优化数学模型进行优化.研究结果表明:多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力和全局收敛性,在减小电力系统有功网损的同时有效解决了电压偏高的问题,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法.     

多目标优化问题的差分进化算法研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性.     

考虑阻尼的抗震结构的多目标优化设计

利用抗震结构的多目标优化设计理论,考虑阻尼力对结构影响,对钢筋混凝土结构造价最低和结构应变能量大的两个目标函数进行优化设计。按照现行的混凝土结构设计规范（ＧＢＪ１０－８９）及建筑抗震设计规范（ＧＢＪ１１－８９）建立了数学模型,计算了钢筋混凝土框架结构的算例。结果表明,提出的理论及方法是合理的。     

渤海经济型抗冰结构全寿命设计框架

渤海经济型抗冰结构基本设计中存在很多缺陷,在服役期间承受着各种风险,必须从以往重点关注平台施工完成状态拓展到规划、设计、施工、管养等结构的整个寿命周期过程．提出了渤海经济型抗冰结构的全寿命设计框架,包括选型设计、性能设计、管养设计．通过对现有规范要求及基本设计的研究,突出结构抗冰性能要求,采用合理的管养,对全寿命成本效率优化设计框架进行评价,设计结果可使寿命周期内结构风险最低．     

基于生态捕食模型的多目标优化问题求解算法

根据种群生态学中的捕食模型，将多个目标的权值对应到生态系统的种群规模，利用生态捕食模型的动态周期性变化特性，提出了一种新的进化多目标优化算法．该算法通过生态捕食模型来动态调整各个目标的权值，无需人为指定，从而减少了对问题知识的依赖，快速找到非劣解集．文中给出了权值调整策略的参数选择标准，并选择几个比较困难的多目标函数优化问题做了实验．实验结果表明了新方法的有效性．     

桁架材料和结构组合多目标优化设计

同时为桁架的每个杆件确定最为合适的材料和结构尺寸属于桁架材料和结构组合优化问题．提出一种桁架材料和结构组合多目标优化的方法．为材料分配唯一的标识编码，把杆件所用材料直接作为设计变量，并且和杆件截面积一起构成设计变量空间．考虑结构重量、成本和节点位移3个目标以及应力约束，建立了桁架材料和结构组合优化问题的数学模型．应用多目标遗传算法进行求解．算例结果表明，采用多目标遗传算法可以为桁架设计参数的确定提供多种选择方案，决策者可以根据目标的重要程度确定最后设计方案．算例分析结果验证了该方法的有效性．     

一种改进的RBF神经网络多目标优化算法

针对RBF网络训练中的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto方法的改进的非支配排序遗传算法INSGA(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).通过对某企业的订单数据进行预测的实验结果表明,它可以有效地解决以训练误差和测试误差为优化准则的RBF网络的参数确定问题,验证了改进的NSGA算法与RBF网络结合的可行性.     

海绵城市低影响开发设施多目标优化设计

低影响开发技术设计中,为了能够有效地降低经济成本并使得低影响开发技术的效果最大化,以低影响开发方案的总费用作为经济性判断的目标函数,以年径流总量控制率作为控制目标函数,以低影响开发雨水设施的面积作为约束条件,建立低影响开发设计的多目标优化数学模型,并采用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该多目标数学模型进行求解分析.最后以一个实际区域的低影响开发项目作为案例加以分析,得出总费用和年径流总量控制率的帕累托最优曲线,可为设计决策者提供多套不同的优化方案.不同低影响开发技术的组合方案,更加科学,使决策更加清晰合理.     

基于精英重组的混合多目标进化算法

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性.     

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉培训规划多目标优化

针对柔性制造单元的员工交叉培训规划问题,从人性化和经济效益的角度考虑,提出了将多能工水平和任务覆盖水平等培训策略作为约束条件,以培训员工平均满意度最大化和任务平均支付工资最小化为目标的多目标优化方法.针对多目标优化模型,采用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,并采用了Pareto解集过滤器技术.实验结果表明,改进的算法在一定程度上提高了运算效率和改善了Pareto解的多样性.     

小样本分散数据的回归建模和多目标优化

小样本分散数据上的回归对建模有一定挑战, 利用高斯过程对其回归进行建模, 即采用极大似然估计进行核函数的超参数学习, 通过后验来计算回归结果并预测出目标函数的均值和方差. 在此基础上结合方差的多目标优化, 在进行材料逆向设计的同时能对设计结果的不确定性进行估计. 对 1215MS 非调质钢和三点弯混凝土数据集进行了实验验证. 实验结果表明, 对于三点弯混凝土平均有 50% 实验数据落在预测的 95% 置信区间内, 高斯过程回归 (Gaussian process regression, GPR) 模型可以较好地度量分散小样本数据的不确定性, 进行合理预测. 对于 1215MS 非调质钢数据集, 在高斯过程回归模型的基础上, 运用带精英策略的非支配遗传算法 (elitist non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-Ⅱ) 进行多目标优化, 将材料的力学性能以及所对应的方差作为优化目标, 在考虑最优力学性能的同时兼顾不确定因素对实验结果的影响, 得到最优帕累托解集, 以此作为下次实验的候选点, 辅助材料设计和制备优化.     

轨道养护计划多目标模型及求解

建立了包括轨道几何状态最优和成本费用最小两个目标函数的轨道养护计划模型.为了求解轨道养护计划多目标模型,通过编码改进、约束条件全过程控制以及遗传系数自适应的方法,对带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II算法)进行了改进,使其在求解轨道养护计划多目标问题时能更好地保持种群多样性,避免"早熟",并在后期加速收敛得到全局最优解,解决了大型养路机械最佳作业时间和地点的决策问题;沪昆上行线案例表明:所建立的计划编制方法的计算效率高,且养护计划效果明显,各区段轨道不平顺均未超过事后养护维修限度.     

基于遗传算法的多目标优化配矿

为综合衡量配矿效果,基于多目标优化理论,以磨浮入选原矿组分指标、入选原矿品质稳定及最大限度利用原矿为目标,构建磷矿堆场多目标优化配矿模型,并采用改进的多目标遗传算法求解该模型。经约束多目标优化算例测试结果表明：改进的多目标遗传算法可以找到多目标优化问题分布广泛、均匀的Pareto最优解集。并针对磷矿浮选堆场开展多目标优化配矿,现场测试结果显示,矿石混配后P2 O5含量23.052％,MgO含量4.195％,混配原矿30654 t,比常规优化方案资源利用率提高0.31％。研究结果表明,该多目标优化配矿技术可实现稳定矿石品质的同时最大限度地利用原矿。     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

基于Isight的增程式电动汽车控制参数多目标优化

文章以某款增程式电动汽车(range-extended electric vehicle,REEV)为研究对象,设计了整车控制策略,借助整车性能仿真软件CRUISE和多学科设计优化软件Isight搭建了整车性能仿真和优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)对增程器控制参数进行多目标优化。优化结果表明,在满足整车能量需求的前提下,优化后的增程器总发电量减少了7.34%,汽车百公里燃油消耗量降低了8.28%。     

结构最优设计问题的一种新方法

给出了结构优化设计参数识别的一种新方法——格雷码加速遗传算法。研制了格雷码加速遗传算法实施的详细步骤，并对格雷码加速遗传算法的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。结果表明，格雷码加速遗传算法具有直观、简便、快速、适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的非线性优化方法，可广泛应用于各种结构优化设计中。     

基于非支配排序遗传算法的塔机有限元模型修正

为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立了满足工程精度要求的可靠的有限元模型.给出了某型塔机有限元模型修正的工程算例,将修正后的计算结果与实测数据相比较,说明了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法对于有限元模型修正具有理想的效果,修正后的有限元模型能准确反映结构力学特性.     

多目标模糊优化方法及其在工程设计中应用

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.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.