液氮洗模拟分析与优化

以设计和实际生产数据为基础,应用ASPEN PLUS化工模拟软件对某厂液氮洗装置进行了模拟分析,研究了该装置在设计和实际工况下脱除CO、Ar、CH4等气体杂质的能力,并对原料气变化后的工况进行了模拟和操怍弹性分析,提出了减少粗配氮、增加细配氮的优化操作方案,可为改善操作工况、降低冷箱负荷、提高冷量利用率提供理论指导。     

板料拉深成形工艺参数的多目标遗传算法优化

拉深是板料冲压成形的关键工艺。拉深成形工艺参数优化是一个典型的多目标优化问题。该文在板料拉深成形数值模拟的基础上,确定了工艺参数多目标优化的待优化变量和优化目标,进而建立了优化数学模型,然后采用多目标遗传算法NSGA-II对该模型进行了优化。以某翼子板为例,采用NSGA-II算法对其拉深工艺参数进行优化,得到一组Pareto解,选择其中一组参数进行数值模拟,结果显示零件具有较好的成形性,说明该方法具有较好的优化效果。     

板料拉深成形工艺参数的多目标遗传算法优化

拉深是板料冲压成形的关键工艺。拉深成形工艺参数优化是一个典型的多目标优化问题。该文在板料拉深成形数值模拟的基础上,确定了工艺参数多目标优化的待优化变量和优化目标,进而建立了优化数学模型,然后采用多目标遗传算法N SGA-II对该模型进行了优化。以某翼子板为例,采用N SGA-II算法对其拉深工艺参数进行优化,得到一组Pareto解,选择其中一组参数进行数值模拟,结果显示零件具有较好的成形性,说明该方法具有较好的优化效果。     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

基于遗传算法的多目标优化方法

本文通过建立多目标问题模型,提出了运用改进的遗传算法求解多目标物流网络问题.该算法借鉴AHP方法的思想,采用将其与遗传算法混合的求解策略,并采用分阶段化的实数编码思想以及相应的遗传算子设计,对遗传算法进行适应性改进.     

基于遗传算法的多目标优化算法

本文先介绍了遗传算法的实现技术,又介绍了多目标优化问题的概念,然后使用遗传算法来求解多目标优化问题。文中使用了均匀设计方法来设计适应度函数,并设计了新的变异算子,算法结果是有效的。     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

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。     

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。     

基于多目标遗传算法的热定型工艺参数优化设计

为了解决染整后整理中热定型工艺参数难以定量设计的关键技术难题,将工艺参数优化设计问题视为以成品门幅、克重与客户要求的相应值的绝对误差最小为目标函数,温度、车速、超喂率和上机门幅为优化变量,以根据实际情况中各优化变量的取值范围为约束条件的多目标优化问题。建立多目标优化模型,并基于该模型采用多目标遗传算法,实现了热定型参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的克重、门幅与用户要求指标的偏差小于1%,完全可以满足实际生产要求。     

基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题，从耦合静电场能量关系出发，建立了系统的动态模型．在此基础上，以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标，通过目标规划法，构建了系统的多目标优化模型．利用遗传算法进行优化求解，并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析，研究结果表明，这2种算法均能成功地求解优化问题，但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解．研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础．     

基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解探讨

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,鉴于决策者事先对于各目标的重要性一般只有模糊的认识,文中对各目标进行了模糊化处理,构造了适应值函数,提出了基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解方案.     

基于多目标遗传算法的吸声覆盖层参数优化设计

针对圆柱空腔吸声覆盖层低、高频吸声的机制不同,提出了一种基于多目标遗传算法的吸声覆盖层参数优化设计方法.利用有限元软件ANSYS建立了平面波垂直入射吸声覆盖层的分析模型,并采用多目标遗传算法NSGA-II得到了多目标吸声问题的Pareto最优解集.结果表明：多目标优化设计全面考虑了圆柱空腔吸声覆盖层的低、高频吸声之间的耦合,可按需选择其满意的优化结果;比起仅优化吸声覆盖层的材料属性,考虑材料属性和结构参数的综合优化能够获得更佳的宽频吸声性能.     

多目标优化问题中一种改进的遗传算法

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。     

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。     

改进蚁群算法求解多目标优化问题

针对传统蚁群算法在多目标优化问题中容易陷入局部最优的缺点,提出一种采用直接学习机制的改进蚁群算法。该算法通过采用模拟蚂蚁用触角交流信息过程的直接通信学习机制,用以改进信息素的更新规则,从而维持群体的多样性。通过两组多目标基准函数验证算法性能,仿真结果表明该算法所获得的Pareto解具有多样性以及均匀分布性,有效地提高了蚁群算法全局寻优的能力。     

基于多目标遗传算法的路径规划

研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗传算子.实验证明,该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的多条路径供决策者选择.     

油料调度保障问题的多目标优化方法

【目的】研究油料保障活动中的调度保障问题。【方法】综合多方面因素，构建了以调度效率最大化、系统调度成本最小化以及系统调度时间最小化为目标函数的多目标优化模型。【结果】利用多目标优化的主要目标法等标量化方法将问题转化为单目标优化模型，分析该模型解的性质并提出相应的遗传算法进行求解。【结论】提出的多目标优化方法能够在保障调度效率的同时获得相应较低的系统成本和相应较短的系统调度时间，可为油料调度保障问题提供决策参考。     

采用遗传算法的离心叶轮多目标自动优化设计

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,在叶轮出口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.