非支配排序遗传算法NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是多目标优化领域中一个非常重要的算法,尤其适用于解决那些具有多个冲突目标函数的问题。在综合能源优化调度的研究中,NSGA-II能够有效地帮助决策者找到不同目标之间的最优权衡方案,比如成本最小化、能源效率最大化、环境污染最小化等。 研究背景 ...
遗传算法是一种受生物进化启发的全局优化搜索算法,它通过模拟种群的进化过程来寻找最优解。NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种基于遗传算法的多目标优化方法,它引入了帕累托最优集合的思想。NSGA-II算法主要由三个部分组成:快速非支配排序方法、拥挤比较算子和主程序。快速非支配排序方法是将...
1.程序功能描述 基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图,完工时间:,延期,机器负载,机器能耗。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) 3.核心程序 f…
目前已有多种算法被用于GI多目标优化研究当中,其中非支配排序遗传算法NSGA-II(fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm)作为进化算法的一种,其基于帕累托的优化模式及快速收敛的特性使之成为应用最为广泛的多目标优化算法。基于帕...
NSGA - II策略亮点 NSGA-II制动转矩分配策略具有明显优点。在WLTC工况中，其分配系数更贴近理想I曲线的系数。这种特性使得车辆在制动时更接近理想状态，从而有效增强了制动效果。该策略提升了电机制动的高效工作点，增加了9.51个百分点。同时，再生制动能量的回收效率也提高了4.71个百分点。这样一来，车辆在制动过程中...
查云飞,郑利渊,邱胤原,陈越. 基于NSGA-II的纯电动汽车悬置系统隔振率优化[J]. 汽车工程, 2024, 46(11): 2091-2099. Yunfei Zha,Liyuan Zheng,Yinyuan Qiu,Yue Chen. Optimization of Vibration Isolation Rate of Pure Electric Vehicle Mounting System Based on NSGA-II[J]. Automotive Engineering, 2024, ...
针对该问题,基于现有的算法,提出一种基于聚类学习机制的多目标进化算法KMCNSGA—II。利用K均值聚类对目标函数和个体分别进行聚类,对聚类后的个体进行局部学习,以提高适应度。将该算法应用于经典的多目标约束和非约束测试函数中,通过收敛性指标世代距离和多样性指标△进行性能评价。实验结果表明,与NSGA—II算法相比,该...
专利摘要显示，本发明涉及一种基于改进NSGA‑II算法的电动汽车充电调度优化算法，包括以下步骤：步骤1、初始化输入：随机生成城市电动汽车充电过程中电网端和电动汽车端相关参数；步骤2、建立电动汽车充电调度优化模型，以电动汽车端充电成本最小化和电网端负荷方差最小化为目标，构建双目标决策优化模型；步骤3、算法求解...
本发明涉及一种基于NSGA‑II遗传算法的磁共振超材料磁场增强器优化方法,包括:初步构建超材料增强器模型结构;提取超材料增强器等效电路模型;构建射频线圈、超材料增强器和被测模型系统;提取射频线圈和超材料增强器的等效电路模型;计算超材料增强器的等效电阻和等效电感;计算射频线圈电流和超材料增强器感应电流;得到目标区...
摘要:微通道热沉因其优越的散热性能,在高性能电子器件散热领域备受青睐。为有效提高交错内肋微通道热沉的散热性能,本文面向交错内肋微通道的多目标优化问题,将非支配排序遗传算法II(NSGA-II)与响应面法相结合,在满足微通道进出口压降最小和换热...