数学建模——多⽬标规划模型(智能优化算法NSGA-II)摘要本篇笔记对数学建模中常见的多⽬标规划问题提供了解法:在建⽴传统的多⽬标规划的常⽤模型的基础上,使⽤智能优化算法对多⽬标规划问题进⾏求解,通过Pareto Front直观展现⾮劣解的分布情况,以解决传统的多⽬标规划问题将多⽬标转化为单⽬标...
科学的海绵城市设计方案能够在一定程度上缓解由极端暴雨引发城市内涝.以北京市海淀区某老旧小区作为研究对象,将雨洪管理模型(SWMM)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)相结合,以建设成本费用,径流削减效果以及节点超载时间为优化目标,以各项低影响开发措施(LID)按比例布置的最大面积为约束条件,迭代筛选出Pareto最优曲线,通过...
一种基于长短时记忆网络和NSGAII算法的洪水预报模型多目标优化方法,首先,确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构,将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集,测试集场次,截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等,得到训练集,测试集样本的输入降雨序列.其次,根据防洪保护对象的实际需求设计多个...
一种基于神经网络模型与nsga-ii遗传算法的射流泵多目标优化方法,其流程如图1所示,包括以下步骤:步骤1:获取射流泵设计参数,优化目标,约束条件。射流泵结构如图2所示。设计参数包含吸入室的收缩角α,扩散管的扩散角β,面积比m、流量比q。无量纲参数m和q计算公式:式中,a为流体喷嘴出口面积,q为体积流量,脚标w、s、...
然后,用NSGA-II可在gamultiobj MATLAB工具箱中的多目标优化方法包括在第3节。换热器模型,定义为一个固定的热负荷,在第四部分验证。离散和连续管的长度,直径和厚度的优化研究结果进行了比较和讨论在第5。据我们所知,这是第一次尝试,研究多目标优化的管壳式换热器面积和抽水能力为目标变量,除了提供定量结果可用于了解...
在个人电脑上进行优化,采用Intel Core 2 Duo处理器T5450为1.66和1.33 GHz,并且使用多目标遗传算法工具箱gamultiobj的求解,在matlab NSGA-II是基于2.00 GB的RAM。使用matlab工具箱gamultiobj,需要设置一些参数。这些包括的变量,目标函数和约束条件的数目。健身功能,钟特拉华换热器模型被用来返回该地区,并抽力矢量形式。决策...