基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应

为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO).该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性.通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析,并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较.结果表明,DCD-MOPSO算法收敛速度较快,且得到的Pareto集分布均匀.     

基于Kriging模型的驾驶室悬置系统多目标优化

为提高某国产自卸车行驶平顺性,采用多体动力学软件Adams建立重型自卸车整车虚拟样机分析模型,并通过行驶平顺性道路试验验证模型的正确性。选取驾驶室悬置刚度和阻尼参数为设计变量,以驾驶室地板垂向和座椅支撑面俯仰加权加速度均方根为优化目标,以驾驶室前后悬置动挠度为约束条件,结合最优拉丁方试验设计拟合Kriging近似模型,利用粒子群优化算法对自卸车行驶平顺性进行多目标优化,得到Pareto最优解集,并选取一个最优解进行整车行驶平顺性实车试验。结果表明,Kriging近似模型具有较高的拟合精度,可大幅提高自卸车行驶平顺性优化效率;基于Kriging近似模型的多目标优化结果可通过权重系数对各个优化目标进行权衡,有效改善了自卸车行驶平顺性。     

基于MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型

水库群实时防洪优化调度作为一种重要的非工程措施,可以通过较少的投入降低洪水灾害带来的损失,起到流域防洪减灾作用。考虑了各水库自身安全和下游防洪点安全,以下游防洪控制断面最大过水流量最小、各水库最高水位最低为目标函数,建立了水库群实时防洪多目标优化调度模型;引入“滤波算子”,提出一种改进多目标利希滕贝格算法（Multi-Objective Lichtenberg Algorithm,MOLA）,进行模型求解,得到水库群实时防洪调度多目标方案集,增强优化调度解在防洪调度实际应用中的可操作性;最后,提出一种基于层次聚类和Pareto前沿物理意义的综合筛选法,对Pareto前沿上的众多调度方案集进行聚集和筛选,选取有限代表解供决策者进行选择,增加防洪决策的聚焦性。研究以淮河史灌河水系为例,进行了水库群实时防洪多目标优化调度模型的应用研究,结果表明：基于改进MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型计算效率高、实用性较强;采用梯度分析法定量分析了鲇鱼山水库最高水位、梅山水库最高水位、蒋家集断面最大过水流量之间的多目标互馈关系,结果表明梅山水库水位变化对蒋家集断面的组合流量影响更为显著,梅山水库可...     

面向服务的网络化协同制造资源多目标重组优化调度

针对网络化协同制造资源重组优化调度所存在的问题,综合考虑影响网络化协同制造资源重组优化调度的4个主要因素:最小化生产作业时间、最小化生产作业成本、最优化生产加工质量、最优化资源服务质量,建立了网络化协同制造资源多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标免疫遗传算法的网络化协同制造资源重组优化调度方法,该算法综合运用了小生境技术、群体排序技术和精英保留策略,并对遗传算子进行改进,自适应地调整交叉和变异算子,结合免疫算法的免疫选择淘汰了相似个体,保证了种群多样性,避免了早熟现象的发生。免疫记忆对近似最优解进行动态邻域搜索,提高了算法的局部搜索能力。实例仿真表明了该算法的有效性。     

基于Pareto蚁群算法和3S技术的灌区水资源空间优化配置

为了解决灌区水资源配置中的信息采集方法落后和多目标模型求解易陷入局部最优等问题,通过伪随机并行搜索和最近邻域选择等策略对Pareto蚁群算法进行改进,然后将Pareto蚁群算法与3S技术耦合,以宁夏银北灌区为仿真对象,利用改进的Pareto蚁群算法计算灌区多目标、多约束的水资源空间优化配置模型,获得最优的井灌水量、渠灌水量、排水量以及最优的经济效益和灌排费用。基于Pareto蚁群算法和３S技术的灌区水资源空间优化配置,能加快算法的收敛速度,获得全局最优解,使优化结果更接近实际,对灌区的水资源宏观调度具有一定的参考价值。     

基于pareto front的多目标遗传算法在灌区水资源配置中的应用

为了解决灌区非充分灌溉时,灌区作物产量最高与供水部门收益最大之间的矛盾,建立了灌区一次灌水水资源配置的多目标优化数学模型.该模型目标函数之一为高度非线性的,为了克服传统方法在求解非线性多目标优化问题时容易陷入局部最优点的缺点,引入了基于Pareto front的多目标遗传算法来解该模型.实例应用表明,基于Pareto front的多目标遗传算法可以快速求解灌区多目标优化问题,并为之提供非劣集,以便决策者参考.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的拖拉机传动系统匹配优化

为实现拖拉机动力传动系统的最优化匹配,提高整机动力性和燃油经济性,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的拖拉机传动系统匹配优化方法。该方法引入正态分布交叉算子,在保证解集质量的基础上,扩大空间搜索范围,同时加入差分进化变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,从而避免算法陷入局部最优,改善种群分布性。随后,以变速箱各挡传动比为输入变量,以驱动功率损失率和比燃油消耗损失率均最低为优化目标,通过分析拖拉机设计理论车速、传动比公比、驱动附着力限制等约束条件,建立了变速箱传动比匹配优化模型,利用改进算法对拖拉机变速箱传动比进行优化,并与原NSGA-Ⅱ算法及加权遗传算法进行对比。分析结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布评价指标SP优于原NSGA-Ⅱ算法,表明Pareto最优解分布更均匀,且更接近测试函数的真实Pareto前沿。经本文算法优化后,理论上拖拉机驱动功率损失率和比燃油消耗损失率分别降低了41.62%和62.8%,运输挡头挡爬坡度可提高2.35%,整机综合性能得到明显改善,且优化效果均优于对比算法,验证了本文方法的有效性,可为拖拉机传动系统设计与优化提供一定参考。     

基于PSO-BPNN和多目标优化的混凝土坝参数反演

基于监测数据的混凝土坝参数反演能够为评估大坝安全性态提供重要信息。传统的参数反演方法通常采用加权求和法以简化基于多种类型监测数据构建的多个目标函数，并结合单目标优化算法求解。由于权值的确定具有主观性以及单目标优化算法在实际应用中存在局限性，可能导致反演结果出现较大偏差。因此，考虑多种类型的监测数据以构建不同的目标函数，结合NSGA-Ⅱ算法搜寻Pareto最优解集，提出了一种基于PSO-BPNN模型和多目标优化的混凝土坝参数反演方法。研究成果依托于GD重力坝工程，并与传统参数反演方法进行了对比分析。应用表明，该方法对于混凝土坝参数反演更为合理和准确。     

PA-DDS算法在HBV模型参数优化中的应用

影响水文模型预报精度的因素有很多,其中模型参数的优化对模拟结果起到至关重要的作用,目前用于参数优化的方法包括单目标优化和多目标优化两种。随着参数率定方法研究的深入,多目标分析问题越来越受到关注。Pareto存档动态维度搜索(Pareto-Archived Dynamically Dimensioned Search,PA-DDS)作为多目标优化算法,通过在求解过程中动态存储Pareto前沿以防止最优解的丢失,在寻优速度以及解的稳定性方面比较有优势。精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)具有寻优速度快、解集收敛性能好等优点,已经成为检验其他多目标优化算法性能的标准;AMALGAM算法通过对四种相关算法分配权重从而实现信息交换同时寻优,解的收敛性能较好。因此本文将PA-DDS算法与AMALGAM算法和精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在收敛性能方面进行了对比,并将非劣解分布的均匀性及解的相似性方面与AMALGAM进行比较,利用尼泊尔巴格玛蒂河流域2005-2011年期间实测洪水日径流过程资料作为HBV模型参数率定系列,运用PA-DDS算法对模型参数进行优化,得出Pareto最优解,并利用2013年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明:PA-DDS算法比AMALGAM算法能够更快地得到Pareto最优解且解的质量较好,拟合历史洪水平均确定性系数达到0.86,模型预报精度高,表明PA-DDS优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。     

基于反向学习模型的多目标进化算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为了研究算法在求解约束问题的性能,将其应用于减速器多目标优化设计问题中,结果表明了该算法获得Pareto前端较均匀,说明其算法具有求解约束问题的能力和工程有效性。     

遗传算法在潜土逆转旋耕刀参数优化中的应用

将建立的一种基于混合选择机制的遗传机制的遗传算子和引入的小生境技术应用于潜土逆转旋耕刀片几何参数运动参数的优化设计中，给出了潜土逆转旋耕刀片组合参数的功耗模型，优化结果与实验相吻合。     

基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化设计

传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样本集中,重新训练RBF代理模型,依据动态代理模型预测子代各样本的目标函数值.以MH48-12.5型离心泵为研究对象,选取叶片的进口安放角、出口安放角及叶片包角为优化变量,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,并以扬程和效率为优化目标进行多目标优化分析.结果表明：动态RBF代理模型多目标优化方法得到的Pareto前沿要大大优于静态代理模型方法结果,静态代理模型方法得到的Pareto前沿各点均被动态模型方法得到的Pareto前沿所支配;动态代理模型对前沿解的预测精度均大于静态代理模型;动态代理模型方法得到扬程最大点比原始设计高2.86%,比静态模型高1.03%;动态代理模型方法得到水力效率最高点比原始设计效率高4.36%,比静态模型高1.32%.     

基于蚁群算法与参数迁移的机器人三维路径规划方法

为解决机器人进行三维路径规划时路径规划效率受算法影响较大的问题,以最短距离为目的,提出了一种基于蚁群算法参数迁移的机器人三维路径规划方法。在使用栅格法建立的机器人三维环境模型中,使用蚁群算法寻找最短路径。针对蚁群算法的参数选择问题,使用参数迁移算法得到最优参数。将已知的环境模型和其对应的蚁群最优参数作为源任务,将源任务映射到高维空间,通过迁移参数连接不同源任务,根据图论的知识建立参数迁移图,将参数迁移图扩展,使其包含目标任务,为随机未知环境模型分配一组蚁群最优参数。仿真实验表明,基于参数迁移的蚁群算法可以快速有效地完成机器人三维路径规划。相比传统的参数选择方法和其他智能优化方法,蚁群参数迁移算法可以大幅减少路径规划所需时间,提高了路径规划效率。     

2-PUR-PSR并联机构尺度综合多目标优化

针对由外副驱动的三自由度两转一移并联机构运动学性能优化问题,提出一种尺度综合多目标优化设计方法。首先,运用螺旋理论分析机构的运动学性能;其次,将可达工作空间离散为n层,采用极坐标方法计算每层高度的最大内切圆,通过数值方法计算由每层最大内切圆构成的规则圆台工作空间体积;然后,以规则工作空间体积和全局运动/力传递指标为目标函数,以驱动限制和关节转角限制为约束条件,以机构参数为设计变量;最后,采用多目标粒子群优化算法得到目标函数的Pareto最优解集。结果显示,两个目标函数之间存在相互冲突,Pareto前沿的全局运动/力传递性能(GTI)最优值比优化前提高了57.57%,规则工作空间体积（Vr）最优值比优化前提高了37.59%,证明了优化方法的有效性。     

偏心—椭圆齿轮行星轮系栽植装置动力学优化与试验

为获得偏心-椭圆齿轮行星轮系栽植装置最优的机构参数,在建立其动力学分析模型的基础上,以一个作业循环中支座垂直方向所受作用力的峰值力和波动最小为目标建立其动力学优化模型。为验证所建立的动力学分析模型的可靠性,以该装置满足理想栽植要求的非劣解集为约束条件,运用所建立的动力学优化模型优化得到该装置最优的机构参数,进而基于最优机构参数搭建试验台进行动力学特性测试,测得了该栽植装置在工作转速为40 r/min时一个工作循环中支座垂直方向受力与行星架转角的关系,通过试验结果和理论结果的对比分析,表明其动力学分析模型是可靠的,可为其动力学优化提供可靠数学模型。     

基于正交设计模型的多目标进化算法

为提高多目标进化算法在求解复杂多目标问题上的收敛性和解集多样性,提出了一种基于正交设计模型的多目标进化算法。该算法在基于分解技术的多目标进化算法框架下,将正交实验设计方法同分解技术相融合。利用正交实验设计方法,有针对性地对父代个体进行重组,并生成多个保留优良基因的子代个体,避免了盲目性搜索以提高算法收敛性,并应用分解技术选择优秀个体来维持全局搜索和局部寻优的动态平衡。将该算法与目前典型的优异算法在18个标准测试函数集上进行对比测试,仿真结果表明所提算法相比另外4种算法具有良好的竞争力,在保持良好收敛性的同时,所获得的Pareto前端分布更加均匀,尤其在求解具有复杂Pareto解集的问题时,能保持较好的搜索性能。为了测试算法在求解含有约束问题的性能,将其应用于I型主梁多目标优化设计中,获得的Pareto前沿较均匀,且解集域较宽广,对比分析表明了算法的工程实用性。     

遗传算法的改进及其在流体机械领域的应用

对遗传算法流程进行了多方面的改进,形成了可以称为＂基于排序的轮盘赌、选优策略、启发式交叉、自适应非均匀性变异、跨世代精英选择、小生境策略＂的遗传算法.该算法弥补了基本遗传算法容易产生早熟现象而得到局部最优解的局限性,加快收敛速度,计算选取的种群较小,降低了计算工作量.应用改进遗传算法,以大型泵站钟形进水流道为研究对象,结合CFD分析了设计参数与出口流速分布均匀度的关系.研究结果表明,改进遗传算法能成功地应用于钟形进水流道的多参数优化设计,改善其水力性能,2参数和5参数的目标函数值分别达到了96.817%和97.285%,具有很好的工程实际应用价值.     

算法在多目标优化问题中的仿真应用

综合了PSO算法应用于求解多目标问题的一些思想,引入罚函数对约束条件进行处理,并利用均值的概念来计算选取PSO算法更新方程中的全局最优值,从而使算法在最优解的引导下,跳出局部最小值,更快地向Pareto最优解前沿收敛。压缩弹簧多目标优化设计实例证明了所提出算法的有效性。     

基于约束多目标粒子群算法的倒刺型流道优化

为了提高灌水器的综合性能,根据边界层分离现象,提出一种倒刺型迷宫流道,并对流道结构进行多目标优化.制作等比例玻璃试验件,采用粒子图像测速技术验证计算结果.针对水力性能和抗堵性能目标,将流道结构参数作为试验因素,以流量、流态指数及粒子通过率为性能指标进行正交试验,总结结构参数对性能指标的影响,通过回归分析得到结构参数与性能指标间的函数关系,提取25组正交组合结构单元的流速场,分析圆角区和倒刺背水区涡旋对内部流场和颗粒运动的影响.将流量函数作为约束条件,将具有极小值极性的流态指数和具有极大值极性的粒子通过率作为目标函数,采用约束粒子群算法对流道结构进行多目标优化,在等权重时从Pareto解集中得到唯一解,优化后模型流态指数为0.483,粒子通过率为0.955,流量为2.17 L/h.可见采用上述约束优化设计方法,得到的结构组合可满足流量约束并具有最优综合性能.