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利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化 被引量:21
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作者 冯士刚 艾芊 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期115-119,共5页
为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收... 为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收敛速度快,寻优能力强,求得的Pareto最优解分布均匀。IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提出的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。 展开更多
关键词 强度pareto进化算法 pareto最优解 静态电压稳定裕度 多目标无功优化 电力系统 IEEE30节点测试系统
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基于强度Pareto进化算法的最优潮流 被引量:2
2
作者 刘耀年 于晶 +2 位作者 禹冰 王颖 张伟民 《电测与仪表》 北大核心 2011年第9期53-56,72,共5页
为更好地解决电力系统最优潮流问题,分析了当前多目标优化算法存在的缺陷,将强度Pareto进化算法(SPEA)应用于最优潮流中。SPEA是一种新型的多目标进化算法,具有收敛速度快,参数设置少,全局搜索能力强,所求的Pareto最优解分布均匀等优点... 为更好地解决电力系统最优潮流问题,分析了当前多目标优化算法存在的缺陷,将强度Pareto进化算法(SPEA)应用于最优潮流中。SPEA是一种新型的多目标进化算法,具有收敛速度快,参数设置少,全局搜索能力强,所求的Pareto最优解分布均匀等优点。通过对IEEE30节点测试系统运用SPEA和混沌粒子群方法(CPSO)的计算结果对比,表明SPEA应用于最优潮流,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解最优潮流问题的有效方法。 展开更多
关键词 电力系统 最优潮流 强度pareto进化算法 pareto最优解
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基于强度Pareto进化算法的双足机器人步态规划 被引量:1
3
作者 毕盛 庄钟杰 闵华清 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期68-73,共6页
为了获得良好的双足机器人步行模式,提出了以步行过程中机器人的稳定性、移动性和能耗为目标的步态规划多目标优化方法.该方法基于倒立摆模型产生基本步态,并使用罚函数法和改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)在可行域中求得基于基本步态... 为了获得良好的双足机器人步行模式,提出了以步行过程中机器人的稳定性、移动性和能耗为目标的步态规划多目标优化方法.该方法基于倒立摆模型产生基本步态,并使用罚函数法和改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)在可行域中求得基于基本步态的Pareto解集,从而找出最优解.最后在Matlab6.5仿真环境下进行步态仿真,并将产生的步态应用于SCUT-I型仿人机器人,实现了平均步行速度为0.26m/s的稳定行走. 展开更多
关键词 仿人机器人 步态规划 多目标进化算法 强度pareto进化算法
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基于Pareto进化算法的建筑工程多目标优化研究 被引量:1
4
作者 马黎 刘兴旺 赵胜利 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期133-137,共5页
工期短、成本低、资源均衡是建设单位追求的目标,通常各目标之间相互冲突,本文提出Pareto进化算法理论求解此类多目标优化问题,编制进化算法优化模型,采用Pareto理论和精英保留策略进行目标值选择,并引入小生境理论保持种群的多样性,产... 工期短、成本低、资源均衡是建设单位追求的目标,通常各目标之间相互冲突,本文提出Pareto进化算法理论求解此类多目标优化问题,编制进化算法优化模型,采用Pareto理论和精英保留策略进行目标值选择,并引入小生境理论保持种群的多样性,产生多种施工方案供管理者选择。通过工程实例,验证了该模型正确可行。 展开更多
关键词 pareto进化算法 多目标优化 精英保留策略 建筑工程 小生境理论
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多目标配电网故障定位的Pareto进化算法 被引量:15
5
作者 孙国强 卫志农 +2 位作者 唐利锋 李育燕 缪立恒 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期57-61,73,共6页
提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统... 提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统加权求解时权值的选择和解的偏好性。该算法采用快速非支配排序机制,计算复杂性低;同时考虑个体拥挤距离,从而保证种群的多样性;最后,提出适用于故障定位的最优解集处理方法,便于从多目标最优解集中筛选出唯一符合故障情况的解。算例测试分别模拟单点、多点故障,以及信息完备和部分信息畸变的情况,测试结果表明,所提方法均能准确地定位故障区段。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 优化 模型 pareto 非支配排序遗传算法 遗传算法 进化算法
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一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法 被引量:7
6
作者 姚金涛 林亚平 +1 位作者 张明武 童调生 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期1993-1999,共7页
提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏.求解多目标背... 提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏.求解多目标背包问题的仿真结果表明,所提算法可以快速收敛到较好的Pareto前沿,有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 贝叶斯网络 pareto前沿
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基于强度Pareto进化算法的有约束并联混合动力汽车多目标优化 被引量:6
7
作者 于新宝 李少波 +2 位作者 杨观赐 璩晶磊 钟勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期3091-3093,3100,共4页
将混合动力系统多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解需要设置权系数。为避免设置权系数,研究基于强度Pareto进化算法(SPEA2)的有约束并联式混合动力电动汽车(PHEV)参数优化方法。该方法基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣... 将混合动力系统多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解需要设置权系数。为避免设置权系数,研究基于强度Pareto进化算法(SPEA2)的有约束并联式混合动力电动汽车(PHEV)参数优化方法。该方法基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,采用ADVISOR仿真PHEV,并将仿真所得的燃油消耗量与污染物排量作为候选方案的目标值。实验结果表明,该方法所获得的控制策略与传动系统参数,在提高PHEV工作效率、整车性能及降低燃油消耗与污染物排放等方面效果显著。 展开更多
关键词 带约束优化 多目标进化算法 混合动力汽车
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基于改进强度Pareto进化算法的居民用户侧源储荷协调优化 被引量:7
8
作者 冯浩洋 陈明丽 +2 位作者 潘峰 杨雨瑶 马键 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第4期86-94,共9页
为了在提高居民用户电能质量和用电可靠性的同时减少电费开支,提出了一种源储荷协调优化数学模型及其改进强度Pareto进化算法。首先,建立用户侧储能系统模型,并根据各负荷参与需求侧响应与否以及参与方式进行分类;其次,以减少用电费用... 为了在提高居民用户电能质量和用电可靠性的同时减少电费开支,提出了一种源储荷协调优化数学模型及其改进强度Pareto进化算法。首先,建立用户侧储能系统模型,并根据各负荷参与需求侧响应与否以及参与方式进行分类;其次,以减少用电费用、降低电压偏差和缩短故障停电时长为目标,综合考虑功率平衡、储能荷电状态、柔性负荷的优化范围等约束条件,构建了在分时电价和需求侧响应机制下的多目标源储荷协调优化模型;然后,提出了基于改进强度Pareto进化算法和多目标模糊综合评价决策法的优化求解策略;最后,通过一个低压网络仿真算例验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 居民用户 源储荷 需求侧响应 进化算法 协调优化
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多目标进化算法的改进在齿轮减速器中的应用
9
作者 高淑芝 任学鹏 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期190-193,197,共5页
分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群... 分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群的多样性与收敛性之间的平衡。首先,采用了一种均匀随机的权重向量生成方式进行初始化;其次,采用Tchebycheff分解方法进行子代的更新;再次,将提出的自适应方法对分解的多目标进化算法进行了改进;最后,通过在标准测试函数和齿轮减速器的优化仿真,证明了提出的算法的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 分解算法 自适应 进化算法应用
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一种进化梯度引导的强化学习算法
10
作者 许斌 练元洪 +2 位作者 卞鸿根 刘丹 亓晋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期99-105,共7页
进化算法(Evolutionary Algorithm,EA)和深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的组合被认为能够结合二者的优点,即EA的强大随机搜索能力和DRL的样本效率,实现更好的策略学习。然而,现有的组合方法存在EA引入所导致的策略性能... 进化算法(Evolutionary Algorithm,EA)和深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的组合被认为能够结合二者的优点,即EA的强大随机搜索能力和DRL的样本效率,实现更好的策略学习。然而,现有的组合方法存在EA引入所导致的策略性能不可预测性问题。提出自适应历史梯度引导机制,其利用历史梯度信息,找到平衡探索和利用的线索,从而获得较为稳定的高质量策略,进一步将此机制融合经典的进化强化学习算法,提出一种进化梯度引导的强化学习算法(Evolutionary Gradient Guided Reinforcement Learning,EGG⁃RL)。在连续控制任务方面的实验表明,EGG⁃RL的性能表现优于其他方法。 展开更多
关键词 CEM⁃RL 深度强化学习 进化算法 历史梯度
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基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法
11
作者 何振宇 毛亿 +1 位作者 杨扬 陈武 《通信学报》 北大核心 2025年第2期44-58,共15页
利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平... 利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平面进行联合检测和定位。为提高投影处理效率,提出一种改进差分进化算法,该算法采用优劣势双种群协同进化策略,能够兼顾算法的收敛性和种群多样性。仿真和现场实验结果表明,所提方法在定位和速度估计精度方面与现有算法相当,但计算耗时显著减少。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 无源雷达 长时间积累 投影处理 差分进化算法
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法
12
作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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基于差分进化算法控制的太阳双轴跟踪系统
13
作者 刘二林 李杰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期147-150,共4页
针对太阳双轴跟踪控制系统中跟踪精度低、多干扰的缺点,提出了基于差分进化(DE)算法-模糊PID的复合控制策略。采用DE算法优化PID初始参数,并通过模糊控制器对PID参数进行动态修正。论述了太阳双轴跟踪系统的工作原理和DE算法的实现流程... 针对太阳双轴跟踪控制系统中跟踪精度低、多干扰的缺点,提出了基于差分进化(DE)算法-模糊PID的复合控制策略。采用DE算法优化PID初始参数,并通过模糊控制器对PID参数进行动态修正。论述了太阳双轴跟踪系统的工作原理和DE算法的实现流程,并建立了太阳高度角传动机构的数学模型,在MATLAB中进行仿真。最后,用真实的太阳轨迹验证控制效果。仿真和实验结果表明:该控制方法比模糊PID和常规PID控制速度快且超调量小。改善了系统的动态性能,提高了系统的跟踪精度,实现了在多变环境中对太阳的精确跟踪。 展开更多
关键词 太阳跟踪系统 差分进化算法 计算机仿真 模糊PID
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基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法
14
作者 李二超 吴煜 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期51-59,共9页
针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策... 针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策略提高选择压力,兼顾收敛性与多样性,同时利用十折交叉验证得到精度信息用来划分状态;最后,设计了一种自适应模型管理策略,其考虑当前种群的收敛性、多样性和不确定性,并根据不同精度状态采用有针对性的采样方式,该算法能够在保证整体性能的前提下,合理减少真实评估次数。为验证所提算法性能,将该算法与其他4种算法在MaF、WFG测试集和汽车侧面碰撞设计与驾驶室设计的实际工程问题上进行了分析对比实验,实验结果表明:所提算法在有限次评估条件下,在解决昂贵多目标优化问题时具有较好的竞争力。 展开更多
关键词 代理辅助进化算法 代理模型 昂贵多目标优化问题 模型管理
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面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法
15
作者 蔡俊创 朱庆灵 +2 位作者 林秋镇 李坚强 明仲 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期331-344,共14页
由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。 展开更多
关键词 动态取送货问题 分解方法 多目标进化算法 局部搜索 组合优化
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基于自适应形状估计多目标进化算法的低碳经济能量路由策略
16
作者 华昊辰 史珺博 +5 位作者 陈星莺 余昆 秦钰超 沈俊 丁一 贺大玮 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第4期1394-1408,I0014,共16页
随着“双碳”目标的持续推进,基于能量路由器的区域能源互联系统受到广泛关注。该文旨在研究能量路由策略,通过选择最佳供能路径,实现系统低碳、经济运行。需要强调的是,在图结构的区域能源互联系统中,网损最小的供能路径,其碳排放不一... 随着“双碳”目标的持续推进,基于能量路由器的区域能源互联系统受到广泛关注。该文旨在研究能量路由策略,通过选择最佳供能路径,实现系统低碳、经济运行。需要强调的是,在图结构的区域能源互联系统中,网损最小的供能路径,其碳排放不一定是最小的;反之亦然。为了同时降低系统的网损和碳排放,该文提出一种考虑两者博弈的能量路由策略,通过控制各微网能源出力并选择供能路径,以实现网损和碳排放的帕累托最优。首先,提出一种基于深度优先思想的无拥塞路径搜索方法,以获取供能路径;之后,利用自适应形状估计多目标进化算法快速获得帕累托最优解集;然后,通过综合权重-逼近理想解排序法从中选取最优折中解;最后进行仿真分析。结果表明,与已有能量路由策略相比,该文所提能量路由策略在网损仅提升4.73%的情况下,降低了58.24%的碳排放。且该文采用的自适应形状估计多目标进化算法在保证求解效果的同时,求解时间比已有算法缩短5.8%。 展开更多
关键词 能源互联网 能量路由策略 网损 碳排放 进化算法
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融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法
17
作者 张金鼎 张凯 +2 位作者 张黎明 刘丕养 陈旭 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第2期152-162,共11页
差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应... 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。 展开更多
关键词 油藏数值模拟 自动历史拟合 差分进化算法 自适应方法 分位数变换
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基于差分进化算法的PMSM模糊反步控制
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作者 黄伟 马家庆 +2 位作者 陈昌盛 何志琴 吴钦木 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期1-7,共7页
为了提升永磁同步电机的控制性能,针对模糊PID控制下永磁同步电机变速时超调较大,抗干扰性能差等问题,提出了一种基于差分进化算法的永磁同步电机模糊反步控制策略。首先,将模糊控制策略与反步控制理论相结合,对转速环和电流环的结构参... 为了提升永磁同步电机的控制性能,针对模糊PID控制下永磁同步电机变速时超调较大,抗干扰性能差等问题,提出了一种基于差分进化算法的永磁同步电机模糊反步控制策略。首先,将模糊控制策略与反步控制理论相结合,对转速环和电流环的结构参数进行调整。接着,在此基础上用差分进化算法对模糊控制器中的结构参数进行优化。最后,通过仿真和实验对所提控制策略进行验证。实验结果表明,在所提控制策略下,电机突加负载时转速降落减小了1.78%;空载下,降速时转速超调量减小了22.9%、升速时转速超调量减小了3.5%,提升了系统的抗干扰能力。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模糊控制 反步控制 差分进化算法
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基于半监督迁移学习的动态多目标进化算法
19
作者 刘阚蓉 李岩 +2 位作者 谭树彬 刘圆超 刘建昌 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
动态多目标优化问题中的目标函数随系统运行环境的动态变化而改变,这将导致其Pareto最优前沿发生动态变化.在大多数动态多目标优化问题中,不同环境之间存在一定相关性,也就是说动态多目标优化算法可以利用以往环境信息对动态变化的Paret... 动态多目标优化问题中的目标函数随系统运行环境的动态变化而改变,这将导致其Pareto最优前沿发生动态变化.在大多数动态多目标优化问题中,不同环境之间存在一定相关性,也就是说动态多目标优化算法可以利用以往环境信息对动态变化的Pareto最优前沿进行实时追踪.为充分利用环境信息去实时追踪动态变化的Pareto最优前沿,本文提出一种基于半监督迁移学习的动态多目标进化算法(SSTL-DMOEA).SSTL-DMOEA包括两个核心组成部分,首先采用一种半监督知识迁移机制将历史环境有利信息迁移至当前环境,以帮助算法在当前环境生成较好的初始种群,从而可以提高算法在当前环境中的搜寻效率;其次,通过利用历史Pareto最优解集的中心点和新环境的进化信息在目标域中生成一系列样本点,这些点可以帮助算法建立更准确的预测模型.与4种先进的动态多目标优化算法相比,SSTL-DMOEA在处理动态多目标优化问题上具有一定的优越性. 展开更多
关键词 动态多目标优化 进化算法 知识迁移
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采用智能进化算法的管壳式换热器详细设计
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作者 李海东 张奇琪 +4 位作者 杨路 AKRAM Naeem 常承林 莫文龙 申威峰 《化工学报》 北大核心 2025年第1期241-255,共15页
管壳式换热器是石油、化工等过程工业中应用最广泛的热量回收设备,其数学模型通常是十分复杂的非线性优化问题,现有的商业求解器和优化算法存在运算时间长、收敛困难、易陷入局部最优等难题。针对这些难题,参考管壳式换热器制造标准,将... 管壳式换热器是石油、化工等过程工业中应用最广泛的热量回收设备,其数学模型通常是十分复杂的非线性优化问题,现有的商业求解器和优化算法存在运算时间长、收敛困难、易陷入局部最优等难题。针对这些难题,参考管壳式换热器制造标准,将换热器内构件尺寸定义成离散变量,分别以最小化换热面积、年度总费用、环境影响因子及最大化传热效率为目标函数,建立管壳式换热器详细设计的混合整数非线性规划模型。同时,对传统智能进化算法包括遗传算法、粒子群算法及模拟退火算法进行改进,使得换热器设计变量能够在一系列离散值中自由选择,不需要对优化结果进行人工圆整处理。案例测试结果表明,改进的智能进化算法能在1.0 s内得到最优设计方案,相对于全局求解器,优化时间节约99%以上,提高了优化求解效率;相对于局部求解器,改进的智能进化算法能够获取全局最优解,换热面积节约15.4%~56.6%,年度总费用节约15.8%~77.8%,保证设计质量。通过多目标优化在不同目标函数之间进行权衡,通过灵敏度分析展示了不同设计变量对目标函数的影响趋势。 展开更多
关键词 传热 管壳式换热器 优化设计 智能进化算法 多目标优化
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