基于人工神经网络的建筑多目标预测模型

为得出一种能快够速且准确预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法,提出应用人工神经网络来预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法,并通过遗传优化算法对神经网络的连接权进行优化;其次,对影响建筑能耗和室内热舒适状况的主要因素进行分析,并针对这些主要因素建立基于GA-BP网络的建筑能耗和室内热舒适状况的预测模型;结合EnergyPlus模型计算所得出的144组样本数据,训练和测试所建立的住宅建筑能耗和室内热舒适状况的GA-BP网络模型,测试结果表明该模型有较高的预测精度.该预测方法的建立使建筑师在设计阶段能够简单且准确地获得设计建筑的能耗和室内舒适状况,从而使设计向着有利于建筑节能和改善室内热环境的方向发展.     

基于BPNN/NSGA-Ⅱ的居住建筑节能改造多目标优化

为进一步推进居住建筑节能改造的发展，提出一种基于耦合BP神经网络和非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多阶段多目标优化框架，以提高节能效益并使经济效益最大化，并将该方法应用于西安某高层住宅能耗与经济性优化研究之中.在优化过程中利用BP神经网络预测建筑性能，将其作为响应面近似模型集成到多目标优化过程中能减少总仿真时间.同时分析算法参数对帕累托优化结果的影响，得到了可持续、成本最优、低投资的节能改造方案，为寒冷地区居住建筑节能改造多目标优化研究提供了一定的理论参考.     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

考虑能耗优化的多目标原油短期调度问题研究

针对在原油管道运输过程中的能耗优化问题,该文提出了一个以最小化管道转运能耗、供油罐使用个数、蒸馏塔使用供油罐的切换次数、原油在供油罐和管道中的混合成本为目的的多目标优化模型.然后,针对原油短期调度问题的特点,提出了一种改进的交叉和变异算子.最后,该文对比分析了8种综合性能较好的多目标进化算法.实验结果表明:NSGA-III算法在求解该问题时的性能较优.与现有研究对比,该算法在减少调度过程中的能耗和原油混合成本方面具有显著效果.     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

目标空间分割多目标进化算法研究综述

进化算法具有求解多目标优化问题的优点。本文首先对多目标优化问题进行了描述;然后讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法;最后介绍了基于目标空间分割的多目标进化算法的研究现状以及面临的问题。     

多目标优化量子进化算法及其在PID控制器中的应用

目前量子进化算法主要应用于单目标优化问题.本文结合量子进化算法和经典多目标优化算法中常用的非支配排序技术,提出一种解决多目标优化问题的多目标优化量子进化算法(Multi-objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm,MOQEA),并将其应用于PID控制器参数整定.经过实验证明,无论是解的质量还是解的分布均匀性,MOQEA都优于经典多目标优化算法NSGA-II.     

动态多目标优化进化算法研究综述

动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题.本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题.     

多目标动态加权差分算法及在电力经济调度模型上的应用

考虑多目标动态加权进化策略不能有效处理高维变量多目标函数的缺点，本文利用差分算法代替进化策略，提出一种多目标动态加权差分算法．最后，通过优化典型多目标优化问题以及电力经济调度模型优化，验证了所提算法的有效性。     

寒冷地区近零能耗建筑参数优化研究

针对寒冷地区近零能耗建筑的围护结构在夏季会增加室内制冷能耗的问题,提出在夏季和过渡季采用空调与自然通风系统相结合的节能方法,运用EnergyPlus软件模拟研究窗墙面积比、外窗太阳得热因数、窗户传热系数、外墙传热系数、外遮阳悬挑梁长度等5个参数对建筑能耗的影响,通过正交试验确定最优因素水平组合.研究结果显示,优化建筑与既有建筑相比,全年供暖制冷综合能耗可节约43.7%.     

基于决策空间划分模型的多目标进化算法

为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能.     

基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法

针对如何确定污水处理优化控制中关键变量的最优设定值,以满足出水水质达标的同时尽可能降低能耗的问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理多目标优化控制方法.首先,通过对污水处理过程的分析,建立基于神经网络的污水处理能耗和出水水质模型;其次,利用改进多目标布谷鸟算法同时对污水处理能耗和出水水质模型进行优化,得到溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的最优设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程的多目标优化控制.仿真实验结果表明,与其他几种方法相比,所提出的方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低了污水处理过程的能耗,实现节能降耗和保护环境的目的.     

复杂建筑火灾中的人员疏散路径多目标规划

针对复杂建筑火灾中的人员疏散动态路径优化策略问题,以火灾情境下的动态疏散网络数据模型为基础,结合网络流优化和群智能方法,构建以最短时间、最小风险水平和最大疏散容量为目标的路径优化模型.通过改进的自适应果蝇算法,实现了节点和路径容量受限的动态疏散路径规划.通过对所建模型的性能测试和疏散过程实验,验证了多目标路径优化模型的有效性.实验结果也反映了多目标路径规划策略更加贴近复杂建筑火灾中的人员疏散实际情况,对于规划不确定因素影响下的复杂空间疏散路径具有可行性.     

基于进化规划的网络多目标路由算法

多目标路由问题要求极小化网络带宽资源消耗 ,它与图论中 NP完全的 Steiner问题等价 ,不存在多项式时间算法 ,只能采用近似算法或启发式算法 .进化算法是一类有效求解优化问题的新算法 .应用进化算法中的进化规划方法 ,求解 Steiner问题 ,提出了一种新的多目标路由算法 .仿真结果显示 ,该算法性能高于启发式方法     

考虑能耗的混流装配线物料配送多目标调度方法

为了提高混流装配线物料配送的能源利用效率，考虑采用“转运”概念的送料机器人和线边集成超市配送模式，构建了存在换电情形的物料供应模型.结合送料机器人的能耗特点，以最小化送料机器人的使用数量和配送能耗为优化目标，建立了数学模型.在此基础上提出了变邻域搜索策略的改进型离散差分进化算法(VNS-MDDE)，用以解决多目标优化问题；该算法以最近邻启发式方法构建初始解，并引入变邻域策略进行局部搜索以提高解的质量.最后通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性.     

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。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

基于进化规划的多目标投资组合选择模型研究

在Markowitz的均值－方差模型的基础上，讨论了股票价格中偏度的重要性，并由此引出了一个同时考虑均值、方差和偏度的多目标投资组合选择模型。提出了对该模型进行求解的进化规划算法，同时也说明了用进化规划方法处理多目标优化问题的合理性。用一个算例验证了采用进化规划技术求解多目标投资组合选择模型是有效的。     

一种用于多目标优化的克隆选择算法

多目标进化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的Pareto最优前沿面.为此,在比较与分析已有多目标进化算法的基础上,借鉴免疫系统中的克隆选择原理,提出了一种用于多目标优化的克隆选择算法.该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,并选用一种简单的多样性保护机制来保证Pareto最优解具有良好的分布特征.'实验结果表明该方法能够很好地达到Pareto最优前沿面,较好地保持解的多样性,并且具有很快的收敛速度.     

智能家庭用电多目标优化方案研究

分析了家庭用电的微电网系统,研究了粒子群算法以及多目标优化理论. 在此基础上,设计了一种面向家庭用电的多目标优化模型,利用人工智能粒子群算法处理多维目标函数,制定了用电优化策略. 计算机仿真结果表明,该策略有效优化了家庭能耗,达到了节能减排的目的.