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基于非支配排序遗传算法-Ⅱ的静态换相开关优化配置方法
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作者 高靖洋 董振华 +1 位作者 杨思宇 杨健 《环境技术》 2024年第11期193-199,共7页
为应对低压配电网中光伏系统带来的电压三相不平衡问题,本文提出了一种基于非支配排序遗传算法-II的静态换相开关优化配置方法。通过考虑静态换相开关的最佳部署位置,采用NSGA-II算法优化静态换相开关的数量和位置,从而实现成本效益最... 为应对低压配电网中光伏系统带来的电压三相不平衡问题,本文提出了一种基于非支配排序遗传算法-II的静态换相开关优化配置方法。通过考虑静态换相开关的最佳部署位置,采用NSGA-II算法优化静态换相开关的数量和位置,从而实现成本效益最大化。并在IEEE 123节点测试馈线上进行了仿真实验,以验证方法的有效性。仿真结果表明,该方法在IEEE 123节点测试馈线中能够显著减少电压不平衡和网络损耗。在不同渗透水平下,沿馈线的最大电压不平衡度分别降低了80%和60%,总能量损失减少了(69.2~75.7)kWh。本文提出的方法在提高配电系统运行效率和稳定性方面展现了良好的应用前景,为智能电网和可再生能源的可持续发展提供了有力支持。 展开更多
关键词 三相不平衡 支配排序遗传算法- 换相开关 多目标优化
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基于非支配遗传算法的HLA仿真系统数据采集策略
2
作者 王佩骐 鞠儒生 +1 位作者 张淼 段伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3103-3111,共9页
数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数... 数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture, HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数据,会影响仿真正常推进,而分布式数据采集会造成大量冗余数据,且采集模块的开发不具备通适性。针对上述问题,基于弱分布式数据采集结构,利用多个采集成员实现并行数据采集,并基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)制定采集任务在多个成员间的分配策略,实现数据采集负载的均衡分布。仿真结果和真实系统上的实验结果表明,所提方法能显著提升数据采集效率,同时减少数据采集成员执行过程中的中央处理器(central processing unit, CPU)和内存消耗。 展开更多
关键词 数据采集 高层体系结构 大规模分布式仿真 支配排序遗传算法 采集效率
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惩罚策略辅助的快速非支配排序遗传算法Ⅱ研究 被引量:5
3
作者 王俊艳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第6期200-206,共7页
快速非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)是一种典型的多目标优化算法。然而,其采用的锦标赛选择策略存在着重复选择较优个体的缺陷,由此导致产生的后代分布性较差以及算法整体性能下降。为解决锦标赛选择策略的缺陷,提出惩罚策略辅助的锦标... 快速非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)是一种典型的多目标优化算法。然而,其采用的锦标赛选择策略存在着重复选择较优个体的缺陷,由此导致产生的后代分布性较差以及算法整体性能下降。为解决锦标赛选择策略的缺陷,提出惩罚策略辅助的锦标赛选择策略。具体而言,在通过惩罚策略辅助的锦标赛选择策略选择交叉个体时,在下一轮中每个被选择个体的优先级自动降低,以此降低较优个体被选中的概率。将基于惩罚策略辅助的锦标赛选择策略融入NSGA-Ⅱ算法,提出了惩罚策略辅助的快速非支配排序遗传算法Ⅱ。在ZDT和DTLZ测试集上与多个算法进行对比,结果表明:所提策略有效地解决了原锦标赛选择策略的缺陷,说明了改进策略的有效性。 展开更多
关键词 快速支配排序遗传算法 多目标优化 锦标赛 惩罚策略 概率
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OTPA结合NSGA-Ⅱ算法的产品包装系统优化设计
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作者 陆怡宇 张元标 +1 位作者 杨松平 聂楚昕 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期102-112,共11页
利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系... 利用工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法分析随机振动不同激励谱型、不同振动等级下产品包装系统的振动传递特性,结合非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行包装系统优化设计。试验结果表明:产品关键元件实测振动加速度响应曲线与OTPA方法合成的加速度响应曲线吻合良好,验证了OTPA方法的正确性;通过OTPA方法量化各传递路径的振动贡献量,对比识别出产品包装系统的主要振动传递路径;保持非主要传递路径的缓冲衬垫材料不变,应用NSGA-Ⅱ算法优化产品包装件系统中主要振动传递路径处的缓冲衬垫分配,有效降低了关键元件的加速度响应,减少在振动过程中的能量聚集,促使各传递路径的振动贡献量趋于均衡。实现了以缓冲性能为主导,同时兼顾环保性能与成本的包装系统优化设计,验证了优化方法的有效性,为产品包装系统设计提供参考。 展开更多
关键词 随机振动 工况传递路径分析(OTPA) 振动贡献量 支配排序遗传算法(nsga-) 减振优化
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非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权的水体富营养化多维联系云评价
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作者 晏嘉辉 汪明武 +1 位作者 陈光耀 金菊良 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期86-91,共6页
用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模... 用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模糊特征,同时能高效准确地寻优求解指标权重,并能适用于多种不同类型水体的评价。扩展的多维联系云也提升了计算效率,集成联系度定量表征了富营养化等级与指标间的多重模糊随机性,实现了对水体富营养状况及其变化趋势的精确评价。 展开更多
关键词 支配排序遗传算法-组合赋权 水体富营养化 评价 多维联系云 多目标优化模型
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非支配排序遗传算法的改进 被引量:11
6
作者 付立 窦明罡 +1 位作者 朱建凯 宋志明 《计算机与数字工程》 2011年第2期11-15,共5页
NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法针对多目标优化问题,提出了非劣分类分层,引进拥挤度和拥挤度比较算子,通过精英选择策略,这样可使非劣前沿向Pareto前沿靠近,同时使解集具有更好的多样性。笔者对NSGA-Ⅱ算法的原... NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法针对多目标优化问题,提出了非劣分类分层,引进拥挤度和拥挤度比较算子,通过精英选择策略,这样可使非劣前沿向Pareto前沿靠近,同时使解集具有更好的多样性。笔者对NSGA-Ⅱ算法的原理进行了系统的学习和研究,结合国内外最新的研究情况,实现了该算法并进行了一些改进,以期获得更好的效果,最后用多目标标准测试函数进行了实验分析。 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 nsga- 支配排序 PARETO前沿
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基于非支配排序遗传算法的振动主动控制优化方法
7
作者 孟祥众 石秀华 杜向党 《鱼雷技术》 2008年第4期27-30,共4页
非支配排序遗传算法是一种基于Pareto前沿的低计算需求、有精英策略、约束处理简单的多目标优化算法。该算法能够搜索到Pareto解集,由专家根据具体要求进行客观的筛选,根据各个目标函数不同的加权进行合理选择最优解,满足了不同研究目... 非支配排序遗传算法是一种基于Pareto前沿的低计算需求、有精英策略、约束处理简单的多目标优化算法。该算法能够搜索到Pareto解集,由专家根据具体要求进行客观的筛选,根据各个目标函数不同的加权进行合理选择最优解,满足了不同研究目的对同一系统的不同要求,这是单目标优化算法不可比拟的。以结构振动系统的结构振动能量和系统控制能量作为多目标优化函数,建立了振动主动控制系统的控制增益以及传感器和作动器位置、数量和长度的多目标优化配置数学模型,首次利用非支配排序遗传算法作为优化策略,并以悬臂梁作为算例,进行了仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 振动模态 优化配置 支配排序遗传算法(NSGA—) 多目标优化
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基于改进的非支配排序遗传算法的无源滤波器设计 被引量:2
8
作者 郑强 卢建刚 《计算机测量与控制》 CSCD 2007年第1期135-137,共3页
工业中的电网谐波不但降低了电能的质量,还可能引起故障甚至事故,因此有必要对电网谐波进行有效地滤除;实际的工程实践中,无源滤波器常被用来滤除该谐波,而其滤波参数的确定是个关键;基于带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II,文中提... 工业中的电网谐波不但降低了电能的质量,还可能引起故障甚至事故,因此有必要对电网谐波进行有效地滤除;实际的工程实践中,无源滤波器常被用来滤除该谐波,而其滤波参数的确定是个关键;基于带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II,文中提出了一种新的无源滤波器的参数优化方法,克服了传统的凭个人经验选择滤波器参数的缺陷。利用NSGA-II对无源滤波器进行参数优化,不仅能节省初始投资,还能更有效地消除谐波干扰;仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 无源滤波器 支配排序遗传算法(NsGA—) 谐波干扰 优化
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基于改进遗传算法的切削加工参数优化方法 被引量:2
9
作者 宋守斌 《模具技术》 2024年第3期70-76,共7页
针对金属切削参数优化问题,提出一种基于改进遗传算法的多目标优化方法。考虑不同加工阶段的要求,构建了基于最大材料去除率和最小表面粗糙度的目标函数,然后利用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)对目标函数进行求解。仿真结果表明... 针对金属切削参数优化问题,提出一种基于改进遗传算法的多目标优化方法。考虑不同加工阶段的要求,构建了基于最大材料去除率和最小表面粗糙度的目标函数,然后利用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)对目标函数进行求解。仿真结果表明:在粗加工中,当主轴转速为6 904.3 r/min、进给量为2 670.4 mm/min、铣削深度为4.0 mm和铣削宽度为17.8 mm时,得到的航空Al7050合金材料的去除率最优;在精加工中,当主轴转速为7 344.6 r/min、进给量为2 815.6 mm/min、铣削深度为1.0 mm和铣削宽度为4.0 mm时,获得的材料表面粗糙度结果最优。使用优化后的最佳参数组合的模拟结果与实际铣削测试结果相差较小,粗加工时实测表面粗糙度与优选值的误差仅为5.92%,精加工时实测表面粗糙度与优选值误差仅为3.12%,表明经过求解得到的最佳参数可在实际生产加工中运用,能对金属切削加工给予一定指导。 展开更多
关键词 金属切削 参数优化 目标函数 约束条件 支配排序遗传算法(nsga-)
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基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究 被引量:1
10
作者 杨昊霖 王茹芸 +2 位作者 罗利敏 贡林欢 楼应侯 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期651-658,共8页
旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究... 旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究。首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验。实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%。研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考。 展开更多
关键词 机械传动 旋转矢量(RV)减速器 改进支配占优排序遗传算法(nsga-) 多目标优化 平均传动压力角 传动效率
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NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究 被引量:26
11
作者 陈婕 熊盛武 林婉如 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第19期42-45,共4页
带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选... 带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选择策略。在典型的测试函数集上的数值实验结果表明,根据这些策略改进的算法得到的非劣解集具有较好的分布性,同时收敛速度更快。 展开更多
关键词 多目标优化算法 带精英策略的支配排序遗传算法(nsga-) PARETO最优
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基于NSGA-Ⅱ的滑油泵叶轮结构优化设计 被引量:1
12
作者 孙永国 金欣 +2 位作者 薛冬 单建平 石晓春 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期559-569,共11页
滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,... 滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,利用NSGA-Ⅱ算法对滑油泵叶轮几何参数进行寻优,对优化前后的滑油泵效率、扬程进行对比分析。采用CFD流体仿真及实验方法对优化结果进行对比验证。结果表明:所选优化参数对滑油泵性能有较大影响,优化后的滑油泵叶片位置附近流动更加平稳,高低压区域过渡平缓,能量损失更小,且降低了汽蚀发生的可能性;优化后的滑油泵设计点扬程提高2.6 m,效率提高2.86%。 展开更多
关键词 滑油泵叶轮 优化设计 支配排序遗传算法nsga- 扬程 效率
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基于改进NSGA-Ⅱ算法的港口堆位分配问题研究 被引量:3
13
作者 宋昕 黄磊 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第33期34-39,共6页
散杂货港口堆位分配问题是一个典型的组合优化问题。在对此问题分析和建模的基础上,采用NSGA-Ⅱ算法进行求解。针对问题搜索空间大、约束条件复杂等特点,对传统NSGA-Ⅱ算法进行了改进,以提高算法的处理效率、收敛性和多样性。应用Java... 散杂货港口堆位分配问题是一个典型的组合优化问题。在对此问题分析和建模的基础上,采用NSGA-Ⅱ算法进行求解。针对问题搜索空间大、约束条件复杂等特点,对传统NSGA-Ⅱ算法进行了改进,以提高算法的处理效率、收敛性和多样性。应用Java编程语言,融合JESS推理机,进行了改进NSGA-Ⅱ算法的仿真研究。 展开更多
关键词 堆位分配 多目标优化 带精英策略的快速支配排序遗传算法(nsga-) 随机修复算子
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基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化 被引量:6
14
作者 阎志伟 田菁 李汉铃 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期43-50,共8页
对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进,与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合,提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法,并利用多属性决策中的字典序法,根据目标的重要程度,在得到的Par... 对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进,与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合,提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法,并利用多属性决策中的字典序法,根据目标的重要程度,在得到的Pareto解中进行选择.最后,利用STK和Mat1ab工具对遥感卫星星座进行了仿真,仿真结果表明该算法可以找到多个Pareto解,避免了传统的多目标优化求解方法的权值选择问题,并且比简单遗传算法具有更好的灵活性,从而解决了多目标优化的星座设计问题. 展开更多
关键词 nsga-算法 卫星星座 区域覆盖 优化设计 劣性分层遗传算法
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改进的多目标遗传算法在营养决策中应用 被引量:7
15
作者 王高平 王永骥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期198-200,206,共4页
将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于营养决策优化。采用多维实数向量的编码方式,使用状态转移表对遗传算子进行描述。对NSGA-Ⅱ算法进行改进,在进化操作中增加了随机变换运算和删除运算,加快了算法的收敛并避免了早熟。仿真结果证明该算法... 将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于营养决策优化。采用多维实数向量的编码方式,使用状态转移表对遗传算子进行描述。对NSGA-Ⅱ算法进行改进,在进化操作中增加了随机变换运算和删除运算,加快了算法的收敛并避免了早熟。仿真结果证明该算法能逼近Pareto域,并在该域中均匀分布,经一次运行便可提供更多科学合理的营养决策优化候选方案。 展开更多
关键词 营养决策 支配 多目标优化 遗传算法 nsga-
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基于响应面模型和NSGA-Ⅱ算法的注塑成型工艺优化 被引量:15
16
作者 余世浩 何星明 张国英 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期15-19,141,共6页
以某安全箱箱体为例,将最大缩痕指数和最大翘曲变形作为优化目标,以模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力和保压时间为设计变量,通过正交试验设计及有限元模拟,获取试验样本;基于Isight参数优化软件,建立安全箱箱体注塑成型工艺参数... 以某安全箱箱体为例,将最大缩痕指数和最大翘曲变形作为优化目标,以模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力和保压时间为设计变量,通过正交试验设计及有限元模拟,获取试验样本;基于Isight参数优化软件,建立安全箱箱体注塑成型工艺参数与优化目标之间的响应面近似模型;利用非支配排序遗传算法在响应面模型内自主寻优,获取一组安全箱注塑成型的最优工艺参数;根据数值分析结果设计了注塑模具,按最优工艺参数试模,一次性试模成功。结果表明该方法可快速、有效实现注塑成型工艺优化。 展开更多
关键词 安全箱 多目标优化 响应面模型 支配排序遗传算法-
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基于病毒进化遗传算法的复杂产品设计任务规划 被引量:2
17
作者 张永健 钟诗胜 王瑞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期350-356,共7页
为提高复杂决策环境下产品设计任务规划的科学性,针对设计项目中资源以知识型员工为主的特点,综合考虑项目时间最短、完成质量最高及设计人员负载均衡等问题建立多目标优化的数学模型.在此基础上,为提高横向搜索能力以获得多样性解,提... 为提高复杂决策环境下产品设计任务规划的科学性,针对设计项目中资源以知识型员工为主的特点,综合考虑项目时间最短、完成质量最高及设计人员负载均衡等问题建立多目标优化的数学模型.在此基础上,为提高横向搜索能力以获得多样性解,提出了基于病毒进化机制的求解算法,其中引入多种群思想以使算法适用于多目标问题,并采用非支配排序保证算法全局搜索能力.最后通过仿真分析对文中算法进行了验证. 展开更多
关键词 设计任务规划 多目标优化 病毒进化遗传算法 支配排序遗传算法
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基于NSGA-Ⅱ-WPA的综合能源系统多目标优化调度 被引量:4
18
作者 李云 周世杰 +2 位作者 胡哲千 梁均原 肖雷鸣 《综合智慧能源》 CAS 2024年第4期1-9,共9页
针对复杂多能流综合能源系统(IES)运行调控难以兼顾经济性与低碳性的问题,提出了结合非支配遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)与狼群算法(WPA)的NSGA-Ⅱ-WPA算法,以实现IES在多目标条件下的优化调度。首先依据IES多能流的系统特性建立具有强耦合关系... 针对复杂多能流综合能源系统(IES)运行调控难以兼顾经济性与低碳性的问题,提出了结合非支配遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)与狼群算法(WPA)的NSGA-Ⅱ-WPA算法,以实现IES在多目标条件下的优化调度。首先依据IES多能流的系统特性建立具有强耦合关系的运行调度模型,主要包括电能供应子系统、热能供应子系统以及制冷供应子系统;其次,构建IES的多目标运行策略,包括实时电价下的电池储能运行策略、分层能源供应策略以及碳排放权交易策略,以实现多目标因素影响下的IES协同运行控制调度优化模型;最后,提出了基于NSGA-Ⅱ-WPA的多目标优化求解算法,实现对多能流IES的优化调度。通过仿真试验对IES运行成本以及碳排放量进行评估,试验结果证明该算法能切实提高IES的综合能效,并且结果优于一般的NSGA-Ⅱ算法。 展开更多
关键词 综合能源系统 支配遗传算法 狼群算法 帕累托最优前沿 电池储能 碳排放权交易 优化调度
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求解多目标最小生成树的一种新的遗传算法 被引量:1
19
作者 余荣祖 王唯良 陈冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期48-49,65,共3页
在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于... 在改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明:对于多目标最小生成树问题,边集合编码具有较好的遗传性和局部性,而且基于此繁殖算子的遗传算法在求解效率和解的质量方面都优于基于PrimRST的遗传算法。 展开更多
关键词 多目标最小生成树 改进的支配排序遗传算法(NSGA—) 最小生成树 PARETO最优解
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基于自适应NSGA-Ⅱ算法的配电网多故障抢修优化决策 被引量:7
20
作者 陈楚昭 孙云莲 《电力工程技术》 北大核心 2022年第3期125-132,共8页
传统配电网多故障抢修依赖决策人员的主观判断,缺少科学依据,容易出现判断失误,造成抢修资源无法得到合理应用或者不能第一时间恢复供电。为解决该问题,建立了考虑任务分配和抢修顺序的配电网多故障抢修多目标优化模型,设计了自适应参... 传统配电网多故障抢修依赖决策人员的主观判断,缺少科学依据,容易出现判断失误,造成抢修资源无法得到合理应用或者不能第一时间恢复供电。为解决该问题,建立了考虑任务分配和抢修顺序的配电网多故障抢修多目标优化模型,设计了自适应参数的非支配排序遗传算法(NSGA)-Ⅱ,得到Pareto前沿后利用基于角度选择的拐点决策算法,在无决策人员参与的情况下能够直接求解出一个相对理想的抢修方案。最后使用Matlab对某镇实际的配电线路进行仿真,仿真分析表明自适应参数的调整策略可以提高种群进化前期的全局搜索能力及进化后期的局部搜索能力,基于角度选择的拐点决策算法可从多个可行方案中直接选择最终的决策方案,减轻决策人员的负担,且适用于实际抢修工作。 展开更多
关键词 配电网 多故障抢修 多目标优化 支配排序遗传算法(NSGA)- 自适应参数 拐点决策
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