多目标优化问题的差分进化算法研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性.     

基于遗传算法的多目标串联水库系统优化调度方法

根据遗传算法随机产生函数变量，无需储存离散点的特点，本文应用基于目标序列的排序矩阵评价个体适应度的多目标遗传算法，求解了以发电与供水效益最大为准则的滦河大河口～西山湾串联水库系统的优化运行策略。     

基于NSGA-Ⅱ农业多水源复合系统多目标配置模型应用

基于多目标非支配排序遗传算法原理,建立佳木斯地区农业多水源灌溉系统多目标供水优化配置模型。运用非支配排序遗传算法求解,结果表明,模型可达到经济目标较大时环境目标较小效果。选取三个方案权衡分析经济和环境目标,高来水情景中方案一经济目标是88.88×10~8元,环境目标588.12×10~4kg,方案二分别是88.00×10~8元,580.55×10~4kg,方案三分别是85.56×10~8元,574.50×10~4kg。在三个不同最优解中,决策者可根据偏好或实际情况选择决策方案,为当地农业水资源规划提供依据。     

多目标柔性作业车间调度的集成算子遗传算法

柔性作业车间调度（FJSP）中，在将任务按顺序分配到各机床前，首先要为任务选择加工机床。为求解多目标FJSP，本文在分析该问题特点的基础上，提出了一种面向甘特图的串编码（GORS）及相应的的遗传算法算子的基本操作，提出了集成算子遗传算法，并给出了其具体实现。文献算例的实验及与国际最近研究成果比较表明。该算法减小了目标参数值即生产周期、最大机床负载和总的机床负载。     

带时间窗的农机调度方法研究

新三农产生的土地流转问题形成了大规模的土地,需要农机跨区域作业服务。而跨区域作业问题中,带时间窗的农机调度问题是需要解决的普遍问题。本研究首先构建了农机调度模型,然后设计了初始种群的2级多段编码生成方案,提出了单个染色体指定位置交叉SCCASP(Single Chromosome Crossover At Specific Position)的交叉算法,最后通过大量在一定范围内的随机数据进行的模拟实验比较了基于遗传算法的农机调度ASBOGA(Agricultural Scheduling Based On Genetic Algorithm)和基于优先级的农机调度ASBONP(Agricultural Scheduling Based On Nearest Priority)算法,实验结果表明:当农田数量变化时,ASBOGA比ASBONP的平均费用降低了7.87%;当农机数量变化时,ASBOGA比ASBONP的平均费用降低了11.20%;即ASBOGA优于ASBONP。     

自优化控制模拟模型在多目标水库兴利调度中的应用

随着我国工程水利正向资源水利转化,水库运用方式也由单一目标向多目标水库综合运用转变。本文通过建立自优化控制模拟模型,进行确定性模拟计算,从而求得为满足不同用户要求而设置的对水库运行进行起控制作用的调度线。在缺乏可靠的长期预报条件下,可以按调度图所规定的运行方式制定中长期调度运用的规则,这对水库的实际调度运用具有一定的指导意义。     

基于遗传算法的土地多目标规划应用

针对土地利用过程中的多目标规划问题,利用遗传算法的并行机制和全局优化性能,采用基于遗传算法的多目标求解方法,获得一定数量的非劣解,从而为决策者进行决策提供依据。通过一个实例分析,结果表明,使用该法可以得到一定数目的非劣解,为决策选择提供了可进行比较的方案,比常规的加权多目标求解法具有更好的决策效果。     

基于时间窗的农机调度技术研究进展

构建合理的跨区域多农机调度服务作业系统可以减少传统农机作业调配方式的成本,避免多区域作业农机的盲目流动,提升农业机械的作业效率.目前,跨区域多农机调度服务作业是我国农业的主要作业方式,智能调度模型和优化算法被广泛应用到农机调度中.针对基于时间窗的农机智能调度技术的特点,综述了农机调度与传统车辆调度的区别,以及国内外学者...     

基于多目标遗传算法的渠系配水优化模型

针对渠系配水传统人工调度难以统筹优化的问题,为使优化模型更加贴近实际,体现渠系配水优化的时空特点,充分考虑配水持续时间的不确定性,建立以下级渠道配水净流量、配水开始时间和结束时间作为决策变量,以保证上级渠道水流平稳和下级渠道渗漏最小为模型目标的多目标多变量渠系优化配水模型,采用向量评估遗传算法进行求解,将第一目标即上级渠道水流平稳作为优先满足目标,第二目标为次要满足目标。结果表明:在保障实际运行对于渠道流量要求和水量要求的前提下,优化结果与该时段甘州区配水计划相比,配水时间由轮期的25d缩短为15d,干渠平均配水流量由1.298m~3/s提高到1.414m~3/s,渠系水利用系数由0.651提高到0.706,田间配水量提高了14.25%。本研究模型能够实现集中、高效配水,且具有普遍适用性,可为渠系优化配水决策提供理论和技术支持。     

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.     

一种多目标混合进化算法的研究

针对遗传算法的不足,提出将禁忌搜索方法、免疫算法、遗传算法融和的多目标混合进化算法。该算法引入禁忌搜索法,避免了传统遗传算法早熟现象的发生;引入基于浓度的自适应变异操作,克服算法由于变异概率不变导致的求解过程长,解的多样性差的缺陷;引入外部精英集,避免最优解的丢失,通过ZDT系列测试函数的仿真实验并与NSGA-Ⅱ算法进行比较,验证了算法的有效性。     

基于多目标规划的盐城市土地利用结构优化研究

以盐城市为例,综合考虑经济效益、生态效益和社会效益,采用多目标规划方法,通过构建土地利用结构多目标优化体系,设置土地利用结构利用优化约束条件和目标函数,提出土地利用结构多目标优化方案和决策选择,对盐城市土地利用结构进行优化研究.结果表明:运用灰色多目标方程,利用WIN-QSB中的GOAL Programming模块进行优化,共得到6个方案,方案3是土地利用结构熵与综合利用效益分析优化选择方法下最合理的优化方案,方案1是序参量指标体系灰关联分析优化选择方法下最合理的优化方案.利用序参量指标体系进行灰色关联分析,对方案1和方案3进行对比分析得出,方案1是6种方案中的最优方案.     

数据挖掘中关联规则的小生境遗传算法

根据关联规则挖掘的要求与特点,提出了一种新的基于小生境遗传算法的关联规则挖掘方法,该算法可以有效解决传统遗传算法搜索过早收敛的缺陷,实验结果显示,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

一种基于汽车CPS的服务调度算法

产业化语境下我国影视生产状况,其美学选择呈现为以下几个显著的特点：一是审美内容由同质化向多元化发展,二是影视叙事的线性化向非线性化发展,三是人物形象从简单化向复杂化发展,四是审美表现上呈现为单一化向杂糅化发展。这种美学上的变化和发展有其深刻的历史原因和产业背景。更为深刻的是,这种美学上的变化呈现出鲜明的标准化和伪个性化特点,其背后渗透着商业运作、精心计算和资本增值的意识形态。     

基于逐步寻优算法的单库洪水优化调度

介绍了逐次寻优算法在水库洪水调度系统中的应用,主要包括水库洪水调度模型的建立、模型解算过程、洪水调度计算机系统软件的开发等。     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现“早熟”,同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

玉米新组合对茎腐病的抗性鉴定

采用田间人工土壤埋接法,测定了18份玉米新组合对禾谷镰孢菌茎腐病的抗性。结果表明,玉米组合接种禾谷镰孢菌后,都有不同程度的茎腐病发生。经鉴定,抗性组合为2个,占鉴定组合总数的11.1%;中抗组合为4个,占22.2%;感病组合为2个,占11.1%;高感组合为10个,占55.6%,其中B36和B38的田间发病率为8.3%,对茎腐病达到抗性水平。分析比较各个组合未接种和接种的产量,B36和B38组合未接种时的产量分别为8 691.0和8 362.5 kg/hm2,接种后的产量分别为6 760.5和7 012.5 kg/hm2,是较好的抗茎腐病高产、稳产组合。     

基于Multi-agent技术的露天矿山生产调度系统的优化实现

针对动态变化、复杂非线性的露天矿山生产调度系统引入多智能体技术进行建模优化,将系统分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent以及破碎Agent五个单智能体。在任务Agent中给出矿山的矿石需求量,运用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和遗传算法（GA）对爆破Agent进行建模优化;破碎Agent根据破碎能力以及破碎需求量对运输Agent进行约束,引入自适应变异程序改进粒子群算法(PSO)对运输Agent进行优化;生产调度Agent协调处理矿石需求量与各生产工艺Agent生产能力之间的矛盾,运用MATLAB软件对模型进行模拟实现。以某露天矿山为例构建露天矿山生产调度系统,建模优化结果表明该方法可行。