基于多目标遗传算法的发动机进排气系统优化

采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对一单缸汽油发动机的进排气系统进行了优化,以解决该发动机加装触媒催化剂后中速段扭矩明显下降的问题.首先选取发动机进气和排气系统作为优化对象,分析了进、排气管长度、直径等单个变量对发动机扭矩的影响;以发动机在4 500 r/min和5 500 r/min处的扭矩最大为优化目标.运用改进的NSGA-Ⅱ方法进行了多目标优化,优化后的发动机在保证高低速扭矩的同时恢复了中速段扭矩.结果表明,进、排气管长度、直径等对发动机扭矩的影响区域和影响程度都不相同,简单地调整单个变量很难同时满足多个优化目标,而通过加入精英保持策略和去除重复个体算法的NSGA-Ⅱ方法能够在多维区域内快速有效地搜索Pareto解集,实现多目标优化.     

基于NSGA2的多目标稳健优化研究

特稳健设计优化设计理论、可靠性灵敏度技术和可靠性稳健设计方法相结,把稳定优化问题转化为多目标优化问题,采用:NSGA2优化算法结合ANSYS稳健设计模块进行多目标稳健优化分析,不需要定义各个目标之间的权重,最后得到优化问题的Patero解集,通过与规定权重的多目标优化方法对比,得出此种稳健优化方法的最优解集与权重方法的解存在重合部分,表明NSGA2方法结合ANSYS稳健优化设计方法确实可行.     

平顺移动下等量分批FJSP多目标优化研究

为解决平顺移动下等量分批柔性作业车间调度问题多目标优化的困难,对平顺移动下等量分批柔性作业车间调度多目标优化方法进行了深入研究。首先,针对平顺移动方式下等量分批柔性作业车间调度的特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。其次,提出并设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用一种基于工序及设备编码的分段编码技术进行编码,采用分段交叉和变异的特殊遗传算子实现遗传进化,应用4种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。最后,通过案例分析验证了方法的有效性。     

危险天气下改航路径网络规划

针对现有改航路径规划模型未考虑多机改航时的关联效应和路径网络特性等问题,提出了基于两阶段分析的改航路径网络规划方法。首先利用栅格法模拟改航环境,然后在单一改航路径规划的基础上形成初始路径网络,进而给出引入流量约束的网络规划模型和基于改航点布局的求解策略,最后利用NSGA Ⅲ算法对我国东南地区局部空域运输系统进行仿真分析,结果表明该规划方法能有效避免飞行冲突,提高网络综合特性,具备一定参考价值。     

一种改进的非支配排序遗传算法

为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高, 未采用精英策略, 需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果.     

基于快速MCVI算法实现CR信道接入*

在认知无线电(CR)技术中,无线网接入是一个极为重要的问题。针对这一问题,当前主流的解决思路包括博弈算法和基于部分可观测马尔科夫决策过程模型(POMDP)的算法。相比于博弈算法,基于POMDP模型的算法具有更好的环境适应性。在此背景下,本文提出了基于POMDP模型的快速蒙特卡罗值迭代算法(Fast MCVI)解决无线网接入问题。与其它解决POMDP模型的算法不同,该算法可解决值连续状态空间下的POMDP模型,具有更好的可靠性和稳定性。另外,相比于传统MCVI算法,快速MCVI算法使用非可支配排序遗传算法(NSGA2)进行优化,加快了算法收敛速度,使其在相同运行时间内能获得更好的决策结果。实验证明,通过值连续状态空间的POMDP模型对CR接入问题建模并使用快速MCVI算法进行决策,网络吞吐率比传统MCVI算法提高了1~1.7个百分点,比贪心算法提高了2.8~5个百分点。     

基于Kriging模型的大客车侧翻安全性多目标优化

建立某型客车的有限元模型,依据ECE R66法规对客车侧翻安全性进行了多目标优化.根据侧翻仿真结果,选取客车上部结构关键零件截面形状为变量,以最大质心加速度和质量为目标,以侧围立柱与地板间夹角θ为约束条件,并结合最优拉丁方试验设计法生成了高精度的Kriging模型.利用NSGA(non-dominated sorting genetic algorithm)-II算法对大客车侧翻安全性进行了多目标优化并得到了Pareto最优解集.优化结果表明利用截面形状优化法可以在质量增加较小的条件下提高整车的侧翻安全性能.     

基于功率传感器的刀具磨损量预测方法

使用功率传感器监测机床加工功率,和切削力、声发射等传感器相比,功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点.针对采集到的功率信号,在分析信号特征相关性的基础上,提出了一个多目标优化RP-SBL的刀具磨损量预测方法.对信号特征进行后处理(Re-processing,RP)消除电网波动和切削中其他偶然因素的影响,进一步提高特征对刀具磨损敏感性.基于处理后的特征,运用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)方法建立刀具磨损量预测模型.此外,使用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对SBL模型相关参数进行优化以提高预测精度.实验研究表明,该方法能够实现刀具磨损量的准确预测.不同预测方法的对比表明,通过特征后处理提高信号特征对刀具磨损的敏感性,保证了刀具磨损量的准确预测,对SBL模型参数进行优化可进一步提高预测精度,减小预测误差的最大值.     

一种改进的非支配排序遗传算法INSGA

为克服非支配排序遗传算法（NSGA）存在的计算复杂度高，未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等特点，介绍一种改进的算法INSGA，克服了上述缺点，并通过实验验证，在几个给定的函数优化问题上都取得了比较好的结果。     

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%。