结构振动控制参数多目标满意优化方法

通过引入满意度,把结构振动控制的参数优化归结为多目标决策,用非线性规划进行求解,为结构振动控制参数多目标优化提供了一种有效算法。从结构振动控制一般方程、复特征值求解出发,以多目标优化广义满意度为基础,讨论结构振动控制参数多目标优化的参数选取,给出了独立满意度函数和多目标加权满意度的表达式。以斜拉桥拉索减振为例,对长索油阻尼器系统阻尼值进行了以加权满意度为基础的参数优化分析,给出了总体满意度高、各阶模态减振均有一定满意度的结果。     

结构振动控制参数多目标满意优化方法

通过引入满意度,把结构振动控制的参数优化归结为多目标决策,用非线性规划进行求解,为结构振动控制参数多目标优化提供了一种有效算法。从结构振动控制一般方程、复特征值求解出发,以多目标优化广义满意度为基础,讨论了结构振动控制参数多目标优化的参数选取,给出了独立满意度函数和多目标加权满意度的表达式。以斜拉桥拉索减振为例,对长索油阻尼器系统阻尼值进行了以加权满意度为基础的参数优化分析,给出了总体满意度高、各阶模态减振均有一定满意度的结果。     

步行式挖掘机底盘纵向坡度适应性分析

针对步行式底盘纵向坡度地形环境适应能力问题,利用D-H矩阵建立了步行式底盘的运动学模型,构造了步行式底盘纵向坡度作业时环境适应能力分析的多目标优化模型,利用效用函数法求解建立的多目标优化模型,对步行式底盘纵向最大适应的坡度、底盘机构和作业回转平台的状态参数进行了优化分析.结果表明,该方法具有简单、可靠的特点,可为步行式挖掘机的坡度行驶、作业时的安全控制提供理论依据.     

分层方向的多目标优化模型

应用多目标优化方法,研究了快速原型制作中的分层方向选择问题。分析了目前分层方向优化模型和求解方法中的不足,讨论了影响原型制作质量、制作时间和制作成本的主要因素。建立了分层方向的多目标优化模型,该模型考虑了支撑结构、面片法向等因素,并给出了遗传算法在该模型求解中的应用,结果表明该模型和方法是可行有效的。     

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%。     

公交优先交叉口信号控制参数的多目标优化方法

公交优先交叉口的信号控制方案应平衡车辆出行者时间效益、行人出行效率和环境效益,因此,需要基于多目标优化方法优化设计信号配时参数.首先,以车辆出行者人均延误、行人过街平均延误和停车率最小为目标构建信号周期多目标优化模型;然后,基于相位乘客流量比和相位饱和度优化设计绿信比;最后,构建了多目标优化模型的粒子群算法来寻找Pareto解.应用结果表明,相比常规方法,能根据决策者喜好选择Pareto解;可尽量降低车辆出行者的人均延误,在一定程度上体现了公交优先.     

光固化快速成型中零件制作方向的多目标优化问题研究

阐述了快速成型中与制作方向相关的质量与经济性问题,对制作方向的优化目标进行了定义,并依据该目标建立了制作方向多目标优化模型,针对悬臂变形,台阶效应,过固化及制作时间,分别构造了子目标函数,利用评价函数法,把制作方向优化的多个目标函数化为一个数值目标的评价函数,并给出了优化模型的约束函数,最后,以该优化模型作为计算的理论依据,进行了应用实例的方向优化,计算结果表明：该模型准确地表达了快速成型中的制作方向优化问题,理论正确,方法可行。     

下层多人且独立的两层多目标决策问题的方向搜索算法

建立了下层多人且独立的两层多目标决策问题的数学模型和决策机制,在证明了若干定理的基础上,提出一种方向搜索算法,该方法与实际的决策过程较接近,人-机交互过程简单。     

基于多目标粒子群算法的风光水火多源AGC协调优化方法

针对高比例新能源渗透背景下的常规AGC机组和新能源AGC机组协调控制问题,提出了基于"两个细则"的风光水火多电源AGC多目标协调优化方法,该方法在确保电网调频经济性的同时兼顾了电网的调频质量和网架功率传输能力。基于某地区长期AGC历史统计数据,分析了不同类型机组的调频特性,计算其调频指标;基于华中电网"两个细则"的要求,以电网的调频成本和网损成本、调频速度和调频精度为目标,建立了含风光水火的多目标AGC有功协调优化模型;结合某内陆地区网架结构和AGC数据,采用多目标粒子群算法进行模型求解,得到了各个AGC场站的有功出力,进而验证了文中提出方法的有效性。     

结构多目标模糊优化初探

将结构设计中的多目标优化和模糊优化结合起来,试图寻找一种处理这类问题的数学模型及求解的方法。     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

一种新的求解多目标问题的分组粒子群优化算法

用粒子群优化算法求解多目标问题容易陷入局部最优,为此本文提出了一种分组粒子群多目标优化算法。该算法将决策空间分成Q个子空间,每个子空间随机的分配N个粒子,这Q个粒子群分别在各自的空间进行独立搜索。为保证每个种群的搜索多样性和遍历性,用混沌序列对各组粒子位置进行初始化,同时对各组进行基于聚集距离的粒子择优进化。由典型多目标函数的优化实验结果表明,经过适当的分组,该算法能迅速逼近非劣最优解集,效果令人满意。     

求解非凸两分块优化问题的Majorized Bregman交替方向乘子法

针对一类两分块非凸优化问题，提出Majorized 带Bregman距离的交替方向乘子法。为了使问题的子问题更易求解，对目标函数中的光滑项进行极大化线性处理，并对x子问题和y子问题同时添加一个Bregman距离。在适当的假设条件下，建立了算法的全局收敛性。同时，在效益函数满足KL性质时，建立了算法的强收敛性。数值实验结果验证该算法的有效性。     

解全局优化问题的有向演化算法

提出了一种新的求解全局优化问题的演化逼近。这种技巧是基于一类搜索和优化的演化策略，计算结果表明，该算法能有效地找到整体最小点，具有高精度和计算时间短的特点。     

多目标凸规划问题有效解集的求法

利用组合同伦内点法研究了多目标凸规划的求解问题,得到了多目标凸规划问题的有效解集,证明了同伦内点算法的全局收敛性.数值例子表明此算法是可行并且有效的.     

求经验公式的最优化模型方法

建立了以误差的平方和为目标的求解经验公式的最优化模型,同时给出了相应的数值算例,结果表明该方法的确有效.     

求解多目标优化问题的改进遗传机器学习方法

将遗传算法与机器学习相结合, 在分类器系统的基础上, 引入增强因子、 排挤因子、 合并因子等改进因子, 完善信度分配机制, 提出了改进的遗传机器学习方法. 并将算法应用于投资的收益与风险双目标优化模型, 数值结果表明, 改进算法能够寻求到数量更多、 分布更广的Pareto最优解, 并且具有较好的稳定性, 避免了非成熟收敛.     

求解高维凸二次规划的可行方向法

介绍一种求解高维凸二次规划的可行方向法。该方法的可行下降方向可由低维线性互补问题求得，最优步长由简单公式给出，无需精确的线性搜索。计算结果表明，采用本法具有计算量小和节省机器时间的优点。     

鲁棒多目标优化问题的约束标量化方法

【目的】研究带约束多目标优化问题的鲁棒有效解和鲁棒弱有效解的标量化性质。【方法】利用K?bis等人提出的鲁棒标量化方法将带约束的确定性多目标优化问题推广到鲁棒多目标优化问题,在此基础上建立了多目标优化问题的鲁棒有效解和鲁棒弱有效解的标量化结果,并利用具体例子对主要结果进行解释。【结果】将带约束的确定性多目标优化问题推广到鲁棒多目标优化问题,引入了一类带鲁棒松弛和剩余约束的标量化问题,得到了鲁棒标量化问题的有效解和弱有效解的标量化结果。【结论】得到的结果是对最近的一些研究工作的改进与推广。     

具有模糊系数的多目标模糊正项几何规划的解法

多目标几何规划是解决一些最优化问题的强有力工具,当问题中的参数为模糊数时,目标值也应该是模糊数。本文提出求解系数是模糊数的多目标模糊正项几何规划的算法,首先利用线性加权的方法将问题转化为单目标模糊正项规划问题,再利用Zadeh的扩张原理与对偶原理将单目标模糊正项规划问题转化为两个普通的正项几何规划。