基于多目標(biāo)遺傳算法高速公路多目標(biāo)路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化

大口徑火炮后坐阻力和炮口擾動是影響火炮射擊精度的關(guān)鍵因素,為了減小后坐阻力峰值和炮口擾動,基于剛?cè)狁詈蟿恿W(xué)理論,建立了某型火炮剛?cè)狁詈舷到y(tǒng)動力學(xué)模型。從反后坐裝置結(jié)構(gòu)和總體結(jié)構(gòu)的角度出發(fā),利用adams底層開發(fā)模塊,結(jié)合小生境遺傳算法程序建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),進(jìn)行火炮反后坐裝置結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化后的后坐阻力峰值及炮口擾動明顯降低,表明所提出的優(yōu)化方法合理可行,為火炮總體結(jié)構(gòu)和反后坐裝置結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供一定的技術(shù)參考。

由于現(xiàn)階段對資源的均衡操作大都側(cè)重于對工期-資源同時(shí)優(yōu)化,很少涉及質(zhì)量和成本,所以這里提出了一個(gè)兩階段優(yōu)化模型,第一階段是基于工期、質(zhì)量和成本三個(gè)目標(biāo)為非線性關(guān)系,建立三個(gè)目標(biāo)的綜合優(yōu)化模型;第二階段是從上階段對所得到的非劣解中由決策者選擇一個(gè)或多個(gè)滿意的解輸入到本階段進(jìn)行資源均衡優(yōu)化,兩階段均用遺傳算法求解,最后通過一個(gè)實(shí)例證明了兩階段模型的可行性與優(yōu)越性.

本文利用遺傳算法的內(nèi)在并行機(jī)制及其全局優(yōu)化的特性,運(yùn)用一種基于目標(biāo)排序計(jì)算適應(yīng)度的多目標(biāo)遺傳算法(moga),將水資源優(yōu)化配置問題模擬為生物進(jìn)化問題,通過判斷每一代個(gè)體的優(yōu)化程度來進(jìn)行優(yōu)勝劣汰,從而產(chǎn)生新一代,如此反復(fù)迭代完成水資源優(yōu)化配置。優(yōu)化結(jié)果表明,該算法應(yīng)用在水資源優(yōu)化配置中是成功的。

將挖掘機(jī)工作裝置作為一個(gè)整體,建立了工作裝置的整體優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型。分別以提升力、鋼繩與斗桿中心線夾角及幾何尺寸作為目標(biāo)函數(shù),并從設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)本身、運(yùn)動性能、結(jié)構(gòu)幾何尺寸、工作尺寸及邊界條件等方面建立合理的約束條件。應(yīng)用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優(yōu)解。結(jié)果表明,采用遺傳算法可以快捷而有效地對挖掘機(jī)工作裝置鉸點(diǎn)位置進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),是對挖掘機(jī)性能進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的一種有效方法。

從理論和實(shí)際兩個(gè)角度出發(fā),提出變電站選址決策"優(yōu)中選優(yōu)"的思想,即:首先將影響選址決策的所有因素劃分為兩類,一類是可以數(shù)學(xué)建模的,利用遺傳算法進(jìn)行初步尋優(yōu),得到理論上的最優(yōu)解和一批次優(yōu)解作為候選站址;對另外一類不能建模的,采用多目標(biāo)多項(xiàng)目決策技術(shù),以系統(tǒng)的思想結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn),對初步尋優(yōu)得到的候選站址優(yōu)化選擇,實(shí)現(xiàn)整體上的最優(yōu)。將算法優(yōu)化和決策技術(shù)巧妙結(jié)合,建立了變電站選址優(yōu)化、決策的程序流程。通過實(shí)際算例表明,該方法簡單、實(shí)用、有效、可靠。

基于多目標(biāo)的路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化模型的應(yīng)用研究——傳統(tǒng)路面養(yǎng)護(hù)決策中需要將道路使用者不同的效益換算為費(fèi)用進(jìn)行壽命周期費(fèi)用分析，這樣的換算過程不僅不合理，而且還存在很大的任意性和不確定性。通過建立路網(wǎng)中某一個(gè)路段在分析期內(nèi)所需投入養(yǎng)護(hù)資金最小和所獲...

針對目前大多數(shù)電梯群控系統(tǒng)都以單一目標(biāo)為基礎(chǔ)來調(diào)度電梯,提出了一種基于遺傳算法的多目標(biāo)群控算法,該算法不僅考慮了候梯時(shí)間和乘梯時(shí)間,還考慮了系統(tǒng)能耗。通過應(yīng)用仿真系統(tǒng)對算法進(jìn)行了驗(yàn)證,運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了此方案的可行性和優(yōu)越性。

瀝青路面養(yǎng)護(hù)決策的多目標(biāo)優(yōu)化模型的研究——路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化模型是整個(gè)路面管理系統(tǒng)的核心。通過對費(fèi)用和效益的分析，提出了效益的計(jì)算方法，由此建立了以路面狀況指教(pci)和路面行駛質(zhì)量指數(shù)(rqi)所產(chǎn)生的效益為目標(biāo)。資金為約束奈件的多目標(biāo)優(yōu)化模型。這為...

在高層建筑方案概念設(shè)計(jì)階段,同時(shí)考慮了建筑、結(jié)構(gòu)、設(shè)備等多種因素,并運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法及matlab編程,對高層建筑概念設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化.算法中的隨機(jī)變權(quán)重因子可以更好地體現(xiàn)不同決策的側(cè)重傾向,從而更好地符合實(shí)際需要.以高層辦公建筑為例,提出了具體的方法和實(shí)施步驟,所得結(jié)果可為工程設(shè)計(jì)人員提供有益的借鑒.

針對ppp項(xiàng)目政府部門和私營企業(yè)的雙向資金流入和收益來源的多樣化,文章從如何選取最優(yōu)方案獲得最大收益的角度分析收益的多目標(biāo)性,建立了一個(gè)新的基于多目標(biāo)0-1規(guī)劃的ppp項(xiàng)目決策數(shù)學(xué)模型,并給出蟻群算法求解方式,最后將其運(yùn)用到ppp項(xiàng)目算例中,得出ppp項(xiàng)目決策的一個(gè)較好方案,證實(shí)了模型的可行性。

進(jìn)度、費(fèi)用和質(zhì)量為工程項(xiàng)目的3大主要控制目標(biāo),工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化就是要盡可能實(shí)現(xiàn)3大目標(biāo)的和諧統(tǒng)一。利用多目標(biāo)優(yōu)化理論建立了面向工程項(xiàng)目的多目標(biāo)優(yōu)化模型,給出了利用向量評價(jià)遺傳算法對工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解設(shè)計(jì)思路,闡述了算法的實(shí)現(xiàn)流程,并通過實(shí)例驗(yàn)證了該模型有效解決工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化的可行性。

瀝青路面在使用過程中,其路用性能會逐漸衰退。由于材料、結(jié)構(gòu)、施工、地質(zhì)和水文條件等差異,路面的病害發(fā)展程度也會產(chǎn)生一定差異,該文利用數(shù)學(xué)規(guī)劃中的多指標(biāo)多屬性決策排序方法,根據(jù)瀝青路面的平整度、破損狀況及路面抗滑性能進(jìn)行綜合比較,從而確定路面的養(yǎng)護(hù)順序。

項(xiàng)目管理工作中成本、工期、質(zhì)量和資源構(gòu)成互為約束條件的基本要素,各個(gè)要素之間有多種組合模式可以實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目目標(biāo)。但如何在多種組合模式、多種約束條件和多種資源之間取得平衡,以達(dá)成項(xiàng)目目標(biāo)是本文論述的重點(diǎn)。本文提供一種模型用于綜合考慮成本、工期和資源,并使用基本遺傳算法建立解決問題的數(shù)學(xué)模型,最后通過實(shí)際應(yīng)用說明該模型在項(xiàng)目管理多目標(biāo)決策中的有效性。

針對風(fēng)電場并網(wǎng)運(yùn)行的多目標(biāo)無功優(yōu)化和電壓穩(wěn)定問題,建立了基于異步發(fā)電機(jī)內(nèi)部等值電路的含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型,提出了風(fēng)電場無功優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束條件。結(jié)合非支配排序思想、精英保留策略、改進(jìn)的小生境技術(shù),得到了一種將向量模適應(yīng)度函數(shù)作為淘汰準(zhǔn)則的改進(jìn)pareto遺傳多目標(biāo)優(yōu)化算法。以某風(fēng)電場接入ieee14節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)為例,將改進(jìn)算法用于含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,應(yīng)用改進(jìn)的遺傳多目標(biāo)優(yōu)化算法可以同時(shí)得到多組pareto最優(yōu)解,為決策者提供了更多的選擇余地,使風(fēng)電場并網(wǎng)點(diǎn)母線電壓在允許范圍內(nèi)。

區(qū)域水資源優(yōu)化配置是社會、經(jīng)濟(jì)及環(huán)境綜合效益最佳的大系統(tǒng)多目標(biāo)規(guī)劃問題,根據(jù)榆林地區(qū)特點(diǎn),基于區(qū)域水資源可持續(xù)利用理論,研究了以經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境的綜合效益最大為目標(biāo)的優(yōu)化配置模型建立的方法,討論了基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化求解的可行性,為榆林地區(qū)及其他地區(qū)水資源多目標(biāo)配置求解奠定了理論基礎(chǔ)。

采用改進(jìn)遺傳算子操作策略的遺傳算法以解決起重機(jī)三維空間多目標(biāo)吊裝路徑的規(guī)劃問題.首先建立起重機(jī)作業(yè)場景和位姿空間的數(shù)學(xué)模型,將起重機(jī)的空間多自由度路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化成平面路徑點(diǎn)的求解問題.然后確定以吊裝路徑最短、安全性最好和運(yùn)動形式變化最少為優(yōu)化目標(biāo),通過添加記憶算子為插入算子和變異算子選取合適的方向和步長進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化操作.實(shí)驗(yàn)證明該算法能綜合考慮多種因素,并能同時(shí)提供不同特點(diǎn)的路徑供決策者選擇.

目的以可持續(xù)發(fā)展的總體要求為基礎(chǔ)，構(gòu)建符合社會、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)三者為目標(biāo)的水資源優(yōu)化配置模型，達(dá)到三者效益的最大化．方法針對傳統(tǒng)將多目標(biāo)轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)求解中權(quán)重和指標(biāo)等賦值受主觀因素影響的問題，使用遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化．以沈陽市為例，依照其水資源實(shí)際情況確定模型中的各項(xiàng)參數(shù)，借助matlab軟件對水資源優(yōu)化配置模型進(jìn)行計(jì)算求解．結(jié)果由遼西北（lxb）供水工程竣工前水資源配置方案，結(jié)合未來lxb供水工程相關(guān)規(guī)劃得出了2020年和2030年規(guī)劃水平年不同保證率下的水資源優(yōu)化配置方案；各水源和用戶的供水量均有下降，地下水的供水量明顯減少，優(yōu)化配置結(jié)果相對合理可靠．結(jié)論筆者所提出的方案為沈陽市節(jié)水型城市的建設(shè)提供了一定的理論支撐，同時(shí)也證明該研究方法在解決多目標(biāo)規(guī)劃問題有一定優(yōu)勢．

基于傳統(tǒng)最優(yōu)化理論及經(jīng)驗(yàn)估計(jì)法的機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)存在局部極值、對目標(biāo)函數(shù)的可微性有嚴(yán)格要求、優(yōu)化結(jié)果與初始值有較大的相關(guān)性等。以五自由度機(jī)械臂桿件長度優(yōu)化設(shè)計(jì)為例,建立以機(jī)械臂各桿件長度為變量的總功率、各關(guān)節(jié)角加速度和結(jié)構(gòu)緊湊性的目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法結(jié)合模糊判斷策略的智能優(yōu)化方法,并與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的求解計(jì)算進(jìn)行對比分析,表明智能優(yōu)化方法對機(jī)械臂桿件長度的優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果更加滿足經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性和結(jié)構(gòu)空間的要求。

基于多目標(biāo)和多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化算法對鋼桁架橋進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。在規(guī)范要求內(nèi),以結(jié)構(gòu)的最大單元有效應(yīng)力、最大節(jié)點(diǎn)位移和結(jié)構(gòu)體積作為目標(biāo)函數(shù),梁截面尺寸作為設(shè)計(jì)變量,并使用離散變量的形式進(jìn)行描述,采用多目標(biāo)和多目標(biāo)協(xié)同兩種優(yōu)化方法對其設(shè)計(jì)。計(jì)算結(jié)果表明,多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化方案效果更優(yōu),研究結(jié)果可為今后鋼桁架橋的設(shè)計(jì)提供參考。

隨著經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展,水資源短缺和水環(huán)境污染問題變得日益嚴(yán)重.通過建立水資源優(yōu)化配置模型,運(yùn)用多目標(biāo)遺傳-蟻群算法（mogacha）對配置模型進(jìn)行求解,并將所配置模型及求解方法應(yīng)用于優(yōu)化中牟縣水資源配置.結(jié)果表明,配置模型及其參數(shù)、約束條件的處理是可行的.從配置結(jié)果來看,2015年和2020年在不同的保證率（50%、75%、95%）下各需水部門的需水要求均能被滿足,系統(tǒng)協(xié)調(diào)度也都大于0.8,從而有效協(xié)調(diào)各部門之間的用水競爭問題,實(shí)現(xiàn)水資源質(zhì)與量的高效統(tǒng)一和社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境的綜合效益最大化,促進(jìn)水資源的可持續(xù)利用和經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展.

針對如何從電網(wǎng)建設(shè)上報(bào)的大量輸變電工程中,選擇需要的且以一種有效方案實(shí)施的立項(xiàng)決策關(guān)鍵問題進(jìn)行研究,提出了一種基于雙層多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的輸變電工程立項(xiàng)決策評價(jià)模型。該模型包括2個(gè)階段——立項(xiàng)和決策,采用雙層多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對模型進(jìn)行求解pareto最優(yōu)解,并使用5個(gè)評價(jià)指標(biāo)——電網(wǎng)的安全性、適應(yīng)性、環(huán)境友好性、經(jīng)濟(jì)與協(xié)調(diào)性綜合選出最優(yōu)方案。最后對所提出的算法模型進(jìn)行算例分析驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果證明了本算法模型的有效性。

為了使3pl企業(yè)在物流業(yè)務(wù)分包時(shí)不僅能降低分包成本,并且能促進(jìn)物流服務(wù)質(zhì)量,提出多目標(biāo)的規(guī)劃模型,描述了3pl企業(yè)與物流服務(wù)供應(yīng)商之間的博弈關(guān)系,兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)分別以總分包費(fèi)用最小為目標(biāo)和以分包商服務(wù)質(zhì)量最大為目標(biāo),引入\"綜合表現(xiàn)度\"來衡量物流服務(wù)供應(yīng)商的服務(wù)質(zhì)量,并應(yīng)用基于pareto多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對多目標(biāo)模型進(jìn)行求解。最后,利用算例進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明該算法的有效性,并且得出結(jié)論:此方法在長期的作用下能有效的協(xié)調(diào)物流服務(wù)質(zhì)量與成本之間的平衡,促進(jìn)物流服務(wù)供應(yīng)鏈的整體效益。