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1.
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。 相似文献
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在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规模对算法性能的影响,结果表明新算法的邻域规模为20时性能最优;将其与MOEA/D-DE和NSGA-II算法进行对比分析,结果显示该算法的分布性、收敛性和多样性均优于另外两种算法。为了验证其求解含有约束问题的性能,将其应用于滑动轴承多目标优化设计问题中,获得的Pareto前沿分布均匀,表明算法具有工程实用性,是求解复杂高维多目标问题的有效方法。 相似文献
3.
侯景伟 《中国农村水利水电》2014,(3):166-168
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。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(12)
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。 相似文献
6.
电力系统的无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种新的改进差分进化算法。该算法通过动态交换、多群体分组和调节自适应参数的方式,增强个体间的信息交换,保持解的多样性,进而实现跳出局部最优解的目的。在此基础上,将该算法应用于电力系统的无功优化中,对IEEE 57节点测试系统进行无功优化仿真,证明该改进差分进化算法是求解电力系统无功优化问题的一种有效工具。 相似文献
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多邻域结构多目标遗传算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解决应力约束类桁架结构的尺寸优化多目标问题,提出一种多领域结构的多目标遗传算法应用于尺寸优化设计。利用个体之间欧氏距离信息,将种群划分为多个领域以形成多个小生境种群。该算法为每个个体提供一定数量的邻居个体,并规定只能同邻居个体进行交叉变异操作,通过实验分析了不同邻居规模对算法性能的影响。将新算法与其他经典算法在18个标准测试函数上进行了仿真分析,结果表明,所得到的Pareto前端分布更加均匀且更加逼近真实Pareto前端,具有良好的收敛性和多样性。将该算法应用于经典的25杆空间桁架结构优化的求解,获得Pareto前端更均匀,收敛性更好,相对于其他的优化算法具有更好的优化效果。该算法在程序设计、求解空间及其方法通用性等方面表现出良好的性能,并且简单、实用,更加适合于工程实际应用。 相似文献
8.
为了提高多目标粒子群算法求解多目标问题的性能,改善算法的收敛性,提出一种多邻域链式结构的多目标粒子群优化算法。首先,以一种环形链式拓扑结构,将种群划分为多个邻域,每个邻域之间相互交叉重叠,并针对不同位置的粒子,进行不同的速度和位置更新策略。其次,对所有粒子采用速度钳制策略,并引入差分进化策略对粒子进行扰动,从而进一步提高算法的多样性。通过14个无约束和3个有约束函数仿真实验,表明该算法相对于NSGA-II、SPEA2、MOEA/D-DE、SMPSO和OMOPSO算法,获得Pareto解集分布更加均匀,算法的收敛性和多样性也更好。为了进一步验证算法的可行性和有效性,将其应用于72杆桁架结构尺寸设计,并与其他优化方法进行了比较,结果表明该算法获得的Pareto前端更均匀,收敛性更好。 相似文献
9.
基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应 总被引：3，自引：2，他引：1
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. 相似文献
10.
针对传统蝙蝠算法全局搜索能力不足的问题，提出一种改进蝙蝠算法(IBA-FCS)，通过设计脉冲变频策略、自适应局部搜索策略和变异机制，有效提升了算法的全局搜索能力。基于经典测试函数的寻优结果表明，与粒子群算法、传统蝙蝠算法和其他改进蝙蝠算法相比，IBA-FCS算法具有更好的寻优性能。针对农业无人机的航迹规划问题，结合山地果园飞行环境的三维地形数据，构建了农业无人机安全航迹规划模型，设计了多因素约束的飞行成本函数；同时，将航迹规划模型的求解空间由笛卡尔坐标系变换到圆柱坐标系，进一步提升IBA-FCS算法的寻优效率，从而获取更好的航迹规划方案。仿真实验结果表明，在具有不同数量障碍物的多个飞行任务中，IBA-FCS算法较传统蝙蝠算法的飞行成本函数适应度平均下降20.3355%，并且基于圆柱坐标系的IBA-FCS算法求解的飞行成本函数适应度较基于笛卡尔坐标系的规划结果平均下降4.6127%。实地场景实验结果表明，基于IBA-FCS算法的规划方案能够收敛于最优航迹，进一步验证了山地果园静态障碍环境下应用改进蝙蝠算法和圆柱坐标系进行农业无人机安全航迹规划的可行性和有效性。 相似文献
11.
突破传统的零部件设计方法,将基于变密度法的连续体结构拓扑优化方法应用到发动机支架结构设计中,以结构刚度作为约束条件,重量最小化为目标函数,对三种工况载荷下的发动机支架进行了拓扑优化设计,在保证结构强度的前提下,获得优化模型中材料分布的最佳形式,结合工程实践设计出刚度高重量轻的发动机支架合理结构,避免了设计过程中的盲目性和主观性,提高了设计效率。 相似文献
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针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能. 相似文献
14.
利用OptiStruct的尺寸和形状优化方法,对某车型的仪表板横梁的厚度和管状横梁的形状进行优化设计,保证一阶垂向模态和一阶侧向模态性能的同时,进行最大化减重。结果表明,仪表板横梁总共横梁减重1.445 kg,减重百分比为19.3%,实现了轻量化设计。 相似文献
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改进微粒群算法及其在水库优化调 总被引：10，自引：1，他引：10
介绍了一种新的集群智能算法—微粒群算法（PSO），该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点。针对其易于陷入局部最优的缺陷，文中通过引入遗传算法中的“杂交”算子，并采用自适应的惯性权重，对原算法进行了改进，并将其应用于水库长期优化调度问题。文中用实际算例验证了该算法的有效性，从而为水库优化调度问题提供了一种新的求解途径。 相似文献
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大型泵站运行优化方法及其应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了掌握适于求解具有多变量的大型泵站运行优化问题的现代优化方法,阐述了遗传算法（GA）、基本粒子群算法（PSO）与模拟退火粒子群算法（SA-PSO）的基本原理,分析了算法的异同点,从理论上得出PSO算法较GA算法更简单、更高效.以南水北调东线工程江都泵站系统为例,当泵装置扬程一定时,以各座泵站开机台数和水泵叶片角度为变量,运行费用最少为目标函数,并且满足总抽水流量、单机允许抽水流量以及开机台数等约束条件,建立运行方案优化数学模型,确定各座泵站开机台数、机组运行工况和日运行费用.分别采用遗传算法、基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法求解,可行性规则处理约束条件,应用Matlab语言编制优化计算程序.结果表明：SA-PSO算法求解的泵站变角优化运行方案,较在设计角度运行的方案节省运行费用0.99%～4.22%,较GA,PSO算法最优解方案分别节省运行费用0.22%～2.80%和0.02%～0.40%;3种算法的运算时间分别为30,52,25 s.因此,SA-PSO算法较为适合于大型泵站运行优化问题的求解. 相似文献