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基于改进的非支配排序遗传算法的模块化产品多目标配置优化研究 被引量:12
1
作者 魏巍 谭建荣 +1 位作者 冯毅雄 魏喆 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2092-2098,2161,共8页
在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化。由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来... 在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化。由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来满足不同客户对产品性能、成本及出货期的要求,解决了客户需求侧重点对产品设计结果的适应性处理。最后,结合项目实施,给出该方法在机床制造业中的典型应用实例,验证了文中提出方法的有效性和适应性。 展开更多
关键词 配置优化 模块化设计 产品族 多目标优化 改进的非支配排序遗传算法 PARETO最优集
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一种改进的非支配排序遗传算法INSGA 被引量:4
2
作者 关志华 寇纪淞 李敏强 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期429-434,共6页
为克服非支配排序遗传算法 (NSGA)存在的计算复杂度高 ,未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等缺点 ,介绍一种改进的算法INSGA ,克服了上述缺点 ,并通过实验验证 。
关键词 支配排序遗传算法 INSGA 计算复杂性 精英策略 多目标进化算法 收敛性 最优解
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一种改进的非支配排序遗传算法 被引量:4
3
作者 吴中元 关志华 李光泉 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期679-682,共4页
为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高,未采用精英策略,需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果.
关键词 支配排序遗传算法 NSGA INSGA 计算复杂性 精英策略 共享半径 函数优化 多目标进化算法
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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
4
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—Ⅱ) 谐波干扰 优化
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一种改进的非支配排序遗传算法 被引量:15
5
作者 王青松 谢兴生 周光临 《信息技术与网络安全》 2019年第5期28-32,36,共6页
提出了一种改进的非支配排序遗传算法。通过扩大第一代种群规模,在初期加速种群的进化;对选择算子引入概率操作来提高种群的多样性;同时引入混合交叉算子,动态调节算法的搜索空间。最后以收敛性和分布性作为性能指标,使用公开的多目标... 提出了一种改进的非支配排序遗传算法。通过扩大第一代种群规模,在初期加速种群的进化;对选择算子引入概率操作来提高种群的多样性;同时引入混合交叉算子,动态调节算法的搜索空间。最后以收敛性和分布性作为性能指标,使用公开的多目标测试函数对其进行测试,并与基本的非支配排序遗传算法和改进的多目标粒子群算法进行比较。实验结果表明,改进后的非支配排序遗传算法在收敛性和分布性两方面均有提升。 展开更多
关键词 多目标优化 支配排序遗传算法 收敛性 分布性
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基于非支配排序遗传算法的多目标轨迹优化方法
6
作者 杨丽荣 刘洋 周俊 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期31-36,共6页
机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化... 机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)。根据收敛性指标和间距指标选取Pareto最优解后进行轨迹优化,并与NSGA-Ⅱ对比。结果表明,在通过五次NURBS插值算法得到一条关节轨迹曲线后采用NSGA-Ⅲ进行轨迹优化,可以获得运行时间-能耗-冲击的Pareto最优解。相较于优化前,机械臂运行时间降低16%,最大关节角速度、角加速度及角加加速度分别降低8%、17%、19%。 展开更多
关键词 多目标轨迹优化 支配排序遗传算法 参考点机制 收敛性指标 间距指标
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基于改进非支配排序遗传算法的智能变电站状态检测方法
7
作者 崔宸昱 《技术与市场》 2024年第11期7-10,16,共5页
为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪... 为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪与降维处理;引进遗传算法,通过在知识领域与多个目标之间的迭代,找到最优平衡点,筛选出最有效的特征组合,实现对变电站中电力设备运行数据的知识集合生成与特征提取;引进深度迁移学习,构建并训练自组织映射(SOM)网络,此网络含多个神经元节点,自适应聚类输入特征,实现智能变电站设备的在线管理与异常检测。对比试验结果表明:该方法可以精准识别智能变电站在运行中的电力设备异常状态,可通过此种方式实现对变电站的智能管理。 展开更多
关键词 改进支配排序遗传算法 智能变电站 在线管理 特征提取 检测方法
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基于改进非支配排序遗传算法的多负载AGV任务调度研究
8
作者 汪莉 李兵 《物流工程与管理》 2024年第9期28-30,35,共4页
以某中小型物流配送中心进行仿真实验,以可使用AGV数量、订单任务对应的订单货架货物数量为变量,开展四个子实验。结果显示,每个子实验的优化目标随迭代次数的变化趋势都比较符合预期,随着种群每一代的更新,除了整体呈现下降且收敛的趋... 以某中小型物流配送中心进行仿真实验,以可使用AGV数量、订单任务对应的订单货架货物数量为变量,开展四个子实验。结果显示,每个子实验的优化目标随迭代次数的变化趋势都比较符合预期,随着种群每一代的更新,除了整体呈现下降且收敛的趋势外,算法在求解模型时努力尝试跳脱出局部最优。 展开更多
关键词 多目标 快速支配排序 遗传算法
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基于改进非支配排序遗传算法的500 kV变电站继电保护定值校验
9
作者 黄振民 《现代工业经济和信息化》 2024年第12期247-249,共3页
针对现行方法在500 k V变电站继电保护定值校验中应用存在灵敏度较低、保护动作时间较长的问题,提出基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。以用于评估不同定值整定方案的优劣的适应度值最大为目标,结合继电保护... 针对现行方法在500 k V变电站继电保护定值校验中应用存在灵敏度较低、保护动作时间较长的问题,提出基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。以用于评估不同定值整定方案的优劣的适应度值最大为目标,结合继电保护极差约束、潮流约束、灵敏度约束,建立继电保护定值校验数学模型。利用改进非支配排序遗传算法对模型求解,得到最优继电保护定值校验方案,实现基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。经实验证明,设计方法灵敏度不低于95%,保护动作时间不超过1 s,可以实现对500 k V变电站继电保护定值精准实时校验。 展开更多
关键词 改进支配排序遗传算法 500 k V变电站 继电保护 定值校验 适应度值 灵敏度
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基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度 被引量:140
10
作者 张超勇 董星 +2 位作者 王晓娟 李新宇 刘琼 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期156-164,共9页
采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模... 采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 多目标进化算法 支配排序遗传算法 层次分析法
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复杂制造环境下的改进非支配排序遗传算法 被引量:19
11
作者 刘爱军 杨育 +6 位作者 程文明 邢青松 陆惠 赵小华 张煜东 曾强 姚豪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2446-2458,共13页
针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多... 针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题的缺点,提出改进的非支配排序遗传算法,采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善了算法的收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善了算法的搜索性能。将该算法应用于某机械公司的人机双资源多目标柔性车间模糊调度,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 柔性车间调度 多目标优化 改进支配排序遗传算法 仿真
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基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化 被引量:4
12
作者 杨慧娜 张永帅 刘钢 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第19期139-145,共7页
对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生;同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法... 对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生;同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法,建立了三维优化模型,对电子变压器进行了多目标优化设计,获得了电子变压器优化设计参数,使其体积更小、效率更高,更容易找到全局最优解。与非支配排序遗传算法(NSGA)和二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相比,改进的二代非支配排序遗传算法在电子变压器优化设计方面具有明显的优势。最后,依据优化结果,制作了一台磁芯材料为超微晶合金的高频变压器,温度校核结果表明了此优化方法的可行性。 展开更多
关键词 多目标优化 早熟收敛 改进的二代支配排序遗传算法 电子变压器
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非支配排序遗传算法的改进 被引量:11
13
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-Ⅱ 支配排序 PARETO前沿
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基于改进非支配排序遗传算法的维修资源优化配置 被引量:1
14
作者 王文双 赵建印 +1 位作者 赵建忠 张鑫 《海军航空工程学院学报》 2017年第1期121-128,166,共9页
针对在武器装备维修保障过程中出现的资源短缺、资源冲突等问题,构建了多目标的维修资源优化配置模型,并且基于加权思想将多目标转化为单目标以方便求解。针对遗传算法求解多目标优化问题存在的解空间过大、收敛速度慢、计算效率低等问... 针对在武器装备维修保障过程中出现的资源短缺、资源冲突等问题,构建了多目标的维修资源优化配置模型,并且基于加权思想将多目标转化为单目标以方便求解。针对遗传算法求解多目标优化问题存在的解空间过大、收敛速度慢、计算效率低等问题,提出了基于约束的改进非支配排序遗传算法对资源优化配置模型进行求解。实例分析结果验证了模型及算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 武器装备 维修资源 资源配置 多目标进化算法 支配排序遗传算法
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面向交通信号优化改进快速非支配排序遗传算法研究 被引量:5
15
作者 陈廷伟 高研 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1320-1324,共5页
针对快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象问题,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(I-NSGA-Ⅱ),并将其应用于交通信号多目标优化问题。I-NSGA-... 针对快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略会使大量冗余的高排序级别个体同时作为精英保留到下一代,极易发生早熟收敛现象问题,提出了改进的快速非支配排序遗传算法(I-NSGA-Ⅱ),并将其应用于交通信号多目标优化问题。I-NSGA-Ⅱ采用了冗余个体标记方法,之后的精英保留策略会通过该标记来判断去除冗余个体并将其并入临时层级,最后在生成的新种群规模不足时,会从临时层级中取出相应规模的冗余个体,对其进行变异操作后并入新种群。实验表明,I-NSGA-Ⅱ在保证停车率和排队长度基本不变的情况下,减少了车辆及行人延误,证明所提出的算法可提高交通路口综合交通效益。 展开更多
关键词 快速支配排序遗传算法 早熟收敛 去冗余 信号控制 多目标优化
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基于非支配排序遗传算法的页岩气压裂工艺参数优化研究
16
作者 丛颜 《石油化工自动化》 CAS 2024年第6期38-42,共5页
为了提高页岩气开采效率和经济性,提出基于非支配排序遗传算法的页岩气压裂工艺参数优化研究。综合考量压裂液注入体积流量、支撑剂用量、压裂段长度及其他相关参数,设计多目标函数。在此基础上,设定涵盖地质条件、工艺参数及经济效益... 为了提高页岩气开采效率和经济性,提出基于非支配排序遗传算法的页岩气压裂工艺参数优化研究。综合考量压裂液注入体积流量、支撑剂用量、压裂段长度及其他相关参数,设计多目标函数。在此基础上,设定涵盖地质条件、工艺参数及经济效益的详尽约束条件。通过非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合独特的实数编码方案,对复杂工艺参数组合进行精确表征与优化,最终输出一系列帕累托最优解,实现页岩气压裂工艺参数的自动优化。实验结果表明,该研究方法能够自动找到最优的工艺参数组合,显著提升页岩气的开采效率并降低开采成本,增强整体经济性。 展开更多
关键词 支配排序遗传算法 页岩气 压裂工艺 参数优化 自动优化
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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
17
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-Ⅱ 换相开关 多目标优化
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基于改进非支配排序遗传算法的重载列车长大下坡运行策略 被引量:1
18
作者 何静 乔多 贾林 《湖南工业大学学报》 2023年第3期42-49,共8页
选择合适的制动缓解时机是重载列车长大下坡安全运行的关键,而列车循环制动要综合考虑线路坡度、区间限速、副风缸再充风时间等多种因素,现有的列车驾驶优化算法存在收敛速度慢和局部搜索能力不足等问题。因此,对非支配排序遗传算法(NSG... 选择合适的制动缓解时机是重载列车长大下坡安全运行的关键,而列车循环制动要综合考虑线路坡度、区间限速、副风缸再充风时间等多种因素,现有的列车驾驶优化算法存在收敛速度慢和局部搜索能力不足等问题。因此,对非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行改进,以最短空气制动距离和最高运行效率为优化目标,构建基于INSGA-II(改进NSGA-II)的重载列车长大下坡循环制动优化模型。一方面,采用动态拥挤度和精英保留方式选择个体,同时加入劣质种群自动修复策略,保证解的多样性的同时保留优秀个体;另一方面,在NSGA-II中引入变邻域搜索策略(VNS),以解决NSGA-II局部搜索能力不足的问题。最后选取朔黄铁路一段长大下坡道实际线路数据,仿真得到最优的工况转换序列,并生成列车驾驶曲线,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 支配排序遗传算法 重载列车 长大下坡 动态拥挤度 变邻域搜索
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基于改进遗传算法的机器人装配线平衡研究
19
作者 高忠顺 周杰 《中国新技术新产品》 2025年第4期36-39,52,共5页
针对机器人装配线平衡问题,本文构建以最小化节拍时间和能耗为目标的数学模型,并提出了一种基于改进遗传算法的优化方法。首先,建立数学模型来描述机器人装配线平衡问题。其次,优化算法引入Pareto前沿排序、精英策略和拥挤距离计算等方... 针对机器人装配线平衡问题,本文构建以最小化节拍时间和能耗为目标的数学模型,并提出了一种基于改进遗传算法的优化方法。首先,建立数学模型来描述机器人装配线平衡问题。其次,优化算法引入Pareto前沿排序、精英策略和拥挤距离计算等方法来提升算法的综合性能。最后,试验结果表明,本文算法在不同规模的实例问题中的优化效果均较好,与传统算法相比,本文算法效率更高,能耗更低。本文算法为提高装配线的生产效率和节能效果提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 机器人装配线平衡 双目标优化 支配排序遗传算法 能耗
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多目标炼钢—连铸生产调度的改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法 被引量:20
20
作者 袁帅鹏 李铁克 王柏琳 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期115-124,共10页
针对炼钢连铸调度的特殊工艺要求,在考虑炉机匹配原则和多重精炼的情况下,建立了以炉机匹配度、炉次间等待时间、浇次的开浇提前/拖期时间为评价指标的多目标约束满足优化模型,并针对其多目标特征,提出一种基于自适应网格法的择优策略... 针对炼钢连铸调度的特殊工艺要求,在考虑炉机匹配原则和多重精炼的情况下,建立了以炉机匹配度、炉次间等待时间、浇次的开浇提前/拖期时间为评价指标的多目标约束满足优化模型,并针对其多目标特征,提出一种基于自适应网格法的择优策略来改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法,有效克服了使用传统Pareto支配法择优策略在解决离散问题时容易丢失有用信息的缺陷。基于多种规模的实际生产数据进行仿真实验,结果表明所提算法在收敛性、最优解集多样性和计算效率方面优于传统带精英策略的快速非支配排序遗传算法。 展开更多
关键词 炼钢—连铸 生产调度 多目标优化 自适应网格技术 遗传算法 带精英策略的快速支配排序遗传算法
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