NSGA-II由Deb等人在1992年提出，是一种经典的多目标优化算法。它使用非支配排序和拥挤度计算来维持种群...
1、 关于nsgaii算法的研究 高小艳摘 要 遗传算法通过模拟生物自适应选择过程和自适应进化过程,通过不断迭代逼近最优解,可以将其用于求解高度复杂的非线性最优值问题,多目标遗传算法在优化多目标问题时具有良好的效果。本文在简单遗传算法的理论基础上,主要着重的介绍了nsga与nsga-ii算法,得出,改进后的算法时间开销有...
nsga算法多目标pareto分级排序算子 关于NSGAII算法的研究高小艳摘要遗传算法通过模拟生物自适应选择过程和自适应进化过程,通过不断迭代逼近最优解,可以将其用于求解高度复杂的非线性最优值问题,多目标遗传算法在优化多目标问题时具有良好的效果。本文在简单遗传算法的理论基础上,主要着重的介绍了NSGA与NSGA-II算法,得出,改...
2、Zapotecas-Martínez等提出了一种基于分解的多目标粒子群优化算法(MOPSO)，并将ε约束方法融入其中求解...
遗传算法通过模拟生物自适应选择过程和自适应进化过程,通过不断迭代逼近最优解,可以将其用于求解高度复杂的非线性最优值问题,多目标遗传算法在优化多目标问题时具有良好的效果.本文在简单遗传算法的理论基础上,主要着重的介绍了NSGA与NSGA-II算法,得出,改进后的算法时间开销有所降低,既保证了种群的多样性,同时引入拥挤...
建立了基于条件似然下界搜索方法的高斯过程回归模型,并结合卡方检验对模型精度进行全局优化。其次,在模型达到精度后,以最大输出转矩为约束条件,通过NSGA-II算法求出Pareto前沿。最后,通过引入基于再插值模型的最大约束改进期望(CEI)优化方法,将约束优化问题转...
基于NSGA-II算法的激光熔覆单道成形工艺参数多目标优化 郭星星,帅美荣,王建梅,李亚杰,马承睿 2023,36(3):87-100 摘要: 激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计 L1...
如云 译客,孪 成熟度 已投入规模化应 用并持续优化改 进中 已投入规模化应 用并持续优化改 进中 技术概况及先进性 量,成本等多维条件约束下,采用 NSGA-II 算法,实现多目标决策优化, 并根据应用反馈信息持续迭代,满足产 能资源的优化配置.目前在中小客户业 务的应用中已经实现 98%的自动流转 率,准确性超过 ...
2、不保密瓯 (请在以上相应方框内打“√’’) 作者签名:趋及刃 日期:缈7J年∥月3日 跏签名“刁叶洲1日期:知f『年6月)日 I 基于开关电流技术的模拟小波变换实现理论与方法研究 摘要小波变换因具有优良的时频局部性而成为处理非平稳信号的理想工具,已广 泛应用于信号处理领域。为满足信号处理的实时性要求,近...
摘要:保温措施是既有建筑节能改造中最有效的节能措施之一.在墙体节能改造设计中,保温材料种类及其厚度的确定是至关重要的,受到多个目标参数的制约和影响.基于反问题的研究方法,建立数值计算方法和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ相结合的优化模型,以单位面积墙体全年总能耗和保温材料成本为目标参数,对成都地区某既有建筑墙体节能改...