《汽车工程》2024年第11期发表了福建理工大学查云飞教授团队研究成果“基于NSGA-II的纯电动汽车悬置系统隔振率优化”一文。针对纯电动汽车悬置隔振率不足的问题,论文分析了引起悬置系统隔振率不足的主要因素,采用第二代非劣排序遗传多目...
nsgaii的改进算法研究学士学位论文.docx,nsgaii的改进算法研究学士学位论文 一、内容概览 引言:简要介绍研究背景、目的、意义以及进化算法的基本原理和发展现状。着重指出NSGAII算法在解决实际问题中的优势和存在的问题,引出本文研究的核心内容。 NSGAII算法概述:详细介
一种快速而精英的多目标遗传算法:NSGA-II 摘要: 使用非支配排序和共享的多目标进化算法(MOEAs)主要受到以下三方面的批评:(1)其计算复杂度为O(MN^3)(其中M是目标数量,N是种群大小);(2)其非精英主义的方法;(3)需要指定共享参数。在本文中,我们提出了一种基于非支配排序的MOEA,称为NSGA-II(非支配排序遗传算法...
《汽车工程》2024年第11期发表了福建理工大学查云飞教授团队研究成果“基于NSGA-II的纯电动汽车悬置系统隔振率优化”一文。针对纯电动汽车悬置隔振率不足的问题,论文分析了引起悬置系统隔振率不足的主要因素,采用第二代非劣排序遗传多目标寻优算法(NSGA-II)对被动侧支架安装点动刚度目标值进行寻优,并根据寻优结果对被...
NSGA—II的改进算法研究毕业论文 下载积分: 2000 内容提示: NSGA—II 的改进算法研究毕业论文 目录 摘要 ... 错误!未定义书签。 Abstract ... 错误!未定义书签。 第 1 章 绪论 ...
在这篇论文中,我们提出一个非支配多目标进化算法,成为非支配排序进化算法2(NSGA-II),减轻了前三种问题。特别地,提出了一个时间复杂度为O(MN2)快速的非支配排序方法。并且, 结合亲代和子代种群创造匹配池的选择运算符,选择最优解(考虑适应度和传播)。在复杂测试问题上模拟结果,展示了提出的NSGA2,在大多数问题,是...
nsgaii的改进算法研究毕设论文 本科毕业设计(论文) NSGA—II的改进算法研究 2013年6月 本科毕业设计(论文) NSGA—II的改进算法研究 学 院: 专 业: 自动化 学生姓名: 学 号: 指导教师: 答辩日期: 2013年6月 学院:电气工程学院 系级教学单位:自动化系...
特别地,本文证明当NSGA-II的种群规模是问题Pareto前沿面规模的常数倍时,NSGA-II在优化OneMinMax和LOTZ问题时可以得到与SEMO和GSEMO(简单的多目标演化算法)同样的渐进时间复杂性(该结论对于两种变异策略和三种父代选择策略均成立)。本文同时证明,当种群规模仅仅与问题的Pareto前沿面规模相同时,NSGA-II无法有效地搜索到...
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(NSGA-II) is established based on the inverse problem research method. The total energy consumption of the unit area wall and the transformation cost are selected as the objective parameters, and the synergic design for type and thickness of the insulation material is made for the existing ...