多目標(biāo)優(yōu)化
- 截擊型無人機多目標(biāo)氣動外形優(yōu)化設(shè)計
A/D； 多目標(biāo)優(yōu)化中圖分類號： V221+.3文獻標(biāo)識碼：A文章編號： 1673-5048（2023）03-0074-06DOI： 10.12132/ISSN.1673-5048.2022.01210引言近年來， 各類小型偵察無人機和察打一體無人機在如敘利亞內(nèi)戰(zhàn)、 納卡戰(zhàn)爭等地區(qū)武裝沖突和局部戰(zhàn)爭中被大量使用［1］，? 其體積小、 難探測， 給陣地防空和后勤運輸造成了巨大威脅。 當(dāng)攔截中距離（約5～50 km）小型無人機時， 自動化高炮與電磁武器的射程不
航空兵器 2023年3期2023-07-20
- 某新能源汽車翼子板結(jié)構(gòu)性能優(yōu)化分析
響應(yīng)面法；多目標(biāo)優(yōu)化；遺傳算法中圖分類號：U469.720.3 DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2023.03.0010 引言汽車翼子板為遮蓋車輪的外殼板，其剛度的強弱直接影響整車的剛度。為減輕汽車質(zhì)量，通常將汽車翼子板設(shè)計成較薄的部件。因汽車翼子板結(jié)構(gòu)特征較少、厚度較薄，導(dǎo)致其在進行作業(yè)時會發(fā)生偏軟或出現(xiàn)永久變形、剛度不足等問題[1]。翼子板在剛度不足的情況下進行大載荷作業(yè)，會因自身結(jié)構(gòu)遭到破壞而導(dǎo)致周邊部件的振幅增大甚至
廣西科技大學(xué)學(xué)報 2023年3期2023-07-17
- 基于ANSYS的汽車轉(zhuǎn)向節(jié)拓撲優(yōu)化仿真分析
工藝約束 多目標(biāo)優(yōu)化 力學(xué)性能ANSYS-based Simulation Analysis of Automotive Steering Knuckle Topology OptimizationHe Jiapan，He JunyiAbstract：Based on ANSYS software， this study carried out simulation analysis for the topology optimization of aut
時代汽車 2023年13期2023-07-13
- 汽車操縱穩(wěn)定性與平順性協(xié)同控制
sight多目標(biāo)優(yōu)化平臺集成Adams/Car和Matlab，以懸架彈簧剛度、減振器阻尼系數(shù)、穩(wěn)定桿和扭轉(zhuǎn)梁扭桿為設(shè)計變量，采用含有非支配排序機制的二代遺傳算法對汽車操縱穩(wěn)定性與平順性進行聯(lián)合仿真優(yōu)化。通過試驗驗證該方法的可行性，經(jīng)過優(yōu)化后，汽車的操縱穩(wěn)定性與平順性均得到了較大的提升，有效地解決了二者之間的矛盾，縮短了產(chǎn)品的開發(fā)周期，提升了產(chǎn)品的競爭力。關(guān)鍵詞：汽車操縱穩(wěn)定性；汽車平順性；多目標(biāo)優(yōu)化；聯(lián)合仿真中圖分類號：U461.6；TP391.9? ?
企業(yè)科技與發(fā)展 2023年2期2023-05-30
- 考慮需求關(guān)聯(lián)性的多供應(yīng)商電商庫存分配研究
多供應(yīng)商；多目標(biāo)優(yōu)化；庫存容量約束中圖分類號：F 272.3文獻標(biāo)志碼：A隨著我國線上交易市場的急劇擴大，電商平臺之間的競爭也愈發(fā)激烈。庫存分配作為電商供應(yīng)鏈管理中的重要問題，代表著電商平臺的核心競爭力[1]。電商供應(yīng)鏈體系包含成千上萬種不同產(chǎn)品，在大多數(shù)情況下，產(chǎn)品之間的需求量存在關(guān)聯(lián)性，比如顧客購買手機時，會傾向于同時購買耳機、手機殼等附屬產(chǎn)品[2]。由于對未來需求的預(yù)測必然存在誤差，如果忽視不同產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的缺貨現(xiàn)象。例如，某些事
上海理工大學(xué)學(xué)報 2023年2期2023-05-30
- 基于多目標(biāo)迭代局部優(yōu)化算法的成本
子，設(shè)計了多目標(biāo)優(yōu)化算法求解問題。研究構(gòu)造了九組算例，對比了提出的算法與VNS算法、ILS算法的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)實驗驗證了算法的可行性、有效性和穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：電動車;路徑規(guī)劃;多目標(biāo)優(yōu)化;迭代局部搜索中圖分類號：F272文獻標(biāo)志碼：ATheElectricVehicleRoutingProblemConsideringCostandRouteBalanceUsingaMulti-ObjectiveLteratedLocalSearchAlgorithmWEIP
上海管理科學(xué) 2022年3期2022-07-25
- 套管射孔多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法
參數(shù)，達到多目標(biāo)優(yōu)化的目的。關(guān)鍵詞：射孔參數(shù);套管抗擠強度;射孔井產(chǎn)能;正交試驗法;多目標(biāo)優(yōu)化孔眼相位角、孔眼直徑、孔眼密度、射孔深度等為套管射孔相關(guān)主要參數(shù)?？籽巯辔唤恰⒖籽勖芏?、孔眼直徑、射孔深度等這些因素對套管強度有著重要的影響，這些影響將導(dǎo)致套管使用壽命和后期工作的復(fù)雜性。同時孔眼相位角、孔眼密度、孔眼直徑、射孔深度等這些因素對油氣井的產(chǎn)能和生產(chǎn)速率也有著重要的影響，如果射孔不當(dāng)可能會造成地層的損壞，造成地層出砂，油氣產(chǎn)率降低。1射孔套管受力分析1
裝備維修技術(shù) 2022年6期2022-06-29
- 考慮分級配送的震后應(yīng)急物流選址—路徑研究
遺傳算法;多目標(biāo)優(yōu)化中圖分類號：F252.14? ? 文獻標(biāo)識碼：AAbstract： Regarding emergency logistics location-routing problem， in order to improve the efficiency of emergency supplies distribution and achieve higher satisfaction of people in the disaster-af
物流科技 2022年5期2022-05-26
- 鉸削過程有限元仿真及優(yōu)化
限元仿真及多目標(biāo)優(yōu)化的試驗方法來得到最優(yōu)的刀片幾何參數(shù)。首先通過Python語言進行刀片和工件幾何參數(shù)化建模的二次開發(fā);其次采用單因素試驗法分析不同刀片幾何參數(shù)對切削力、切削溫度的影響趨勢;最后結(jié)合正交試驗法與響應(yīng)曲面法建立了以切削力及切削溫度為目標(biāo)的函數(shù)，通過Fmincon優(yōu)化模型得到刀片幾何參數(shù)最優(yōu)解。該研究方法有效的提高了刀具設(shè)計的效率，并對焊接式鉸刀幾何結(jié)構(gòu)設(shè)計具有重要指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞：鉸削過程;有限元仿真;刀片結(jié)構(gòu);多目標(biāo)優(yōu)化;Fmincon優(yōu)化
哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報 2022年2期2022-05-25
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化的智能車輛自適應(yīng)巡航控制研究
了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)巡航控制算法。首先，通過視覺傳感器和雷達能夠準(zhǔn)確檢測到前方車輛從而得到兩車之間的相對距離和相對速度信息;其次，建立模型預(yù)測控制器，從而實現(xiàn)跟蹤控制的多目標(biāo)優(yōu)化效果。仿真結(jié)果表明：車輛自適應(yīng)巡航控制時，其跟蹤性能、乘坐舒適性和安全性都有較好的效果。Abstract： In order to improve the effect of adaptive cruise control， an adaptive cruise contr
內(nèi)燃機與配件 2021年23期2021-12-09
- 家用車制動盤的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計
制動盤進行多目標(biāo)優(yōu)化。為避免優(yōu)化的盲目性，提高設(shè)計效率，首先對建立的制動盤有限元模型進行靈敏度分析，得出制動盤各尺寸參數(shù)對制動性能的影響度。以制動盤表面溫度最低與最大等效應(yīng)力值最小作為目標(biāo)函數(shù)，建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用Ansys Workbench中的多目標(biāo)遺傳算法進行求解，優(yōu)化后進行仿真驗證。優(yōu)化結(jié)果表明，優(yōu)化后最高溫度降低了13.1%，最大應(yīng)力降低了11.5%，既節(jié)省了優(yōu)化時間又改進了制動盤的結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了制動盤的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計。該研究為盤式制動器設(shè)計提供
青島大學(xué)學(xué)報（工程技術(shù)版） 2021年4期2021-12-08
- 基于軟件分析的汽車內(nèi)部安全結(jié)構(gòu)的吸能及輕量化設(shè)計
多線程結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化求解、最優(yōu)解分布圖繪制、結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)輸出等功能，提供了讓設(shè)計人員精準(zhǔn)迅速研究單帽結(jié)構(gòu)壓潰變形情況的平臺。關(guān)鍵詞：遺傳算法 MATLAB 壓潰吸能 多目標(biāo)優(yōu)化 輕量化 軟件分析Energy Absorption and Lightweight Design of Automobile Internal Safety Structure based on Software AnalysisGuan Kaiyuan Wang Jun Bai
時代汽車 2021年18期2021-09-17
- 考慮柔性資源技能進化的多項目組合調(diào)度問題
項目調(diào)度;多目標(biāo)優(yōu)化中圖分類號：F273? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：AMulti-project Portfolio Scheduling Problem ConsideringSkill Evolution of Flexible ResourceLU Zhiqiang CHEN Cheng（School of Mechanical Engineering，Tongji University，Sha
湖南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版 2021年10期2021-09-14
- 雙目標(biāo)冷凍生鮮供應(yīng)鏈系統(tǒng)可靠性研究
題，提出了多目標(biāo)優(yōu)化模型。根據(jù)可靠性貯備系統(tǒng)的相關(guān)論述，將冷凍生鮮供應(yīng)鏈系統(tǒng)視為帶冷貯備單元的可靠性模型，得到可靠度與利潤率優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);將某銷售商的相關(guān)數(shù)據(jù)回歸處理后，使用回歸處理結(jié)果建立利潤率優(yōu)化函數(shù)。使用非支配排序遺傳算法PESA-II、多目標(biāo)遺傳算法和MOPSO對上述模型進行求解對比，根據(jù)各自的結(jié)果分析其區(qū)別以及各自的條件，為冷鏈系統(tǒng)投資者提供決策參考。[關(guān)鍵詞]多目標(biāo)優(yōu)化;冷凍生鮮;供應(yīng)鏈系統(tǒng);可靠性診斷[中圖分類號]F274;U16[文獻標(biāo)識碼
物流技術(shù) 2021年12期2021-09-13
- 多目標(biāo)優(yōu)化算法在列車運行控制中的應(yīng)用研究
操縱水平。多目標(biāo)優(yōu)化算法在諸多行業(yè)領(lǐng)域均已得到廣泛應(yīng)用，本文將對多目標(biāo)優(yōu)化算法在軌道交通列車運行控制中的應(yīng)用進行介紹，并指出下一步研究方向。關(guān)鍵詞：軌道交通;列車運行控制;多目標(biāo)優(yōu)化列車運行控制優(yōu)化問題是多屬性的，受多種因素影響且隨著時間不斷變化，對于決策者而言此問題更復(fù)雜也更為廣泛，因此多目標(biāo)優(yōu)化算法更能針對性滿足多準(zhǔn)則決策需求。一、列車運行控制常用優(yōu)化目標(biāo)列車運行控制優(yōu)化屬于多目標(biāo)、非線性、大滯后問題，常見的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為能耗最小化、舒適度最大化、停車
電子樂園·下旬刊 2021年1期2021-09-10
- 寬弦風(fēng)扇葉片空腔結(jié)構(gòu)多目標(biāo)輕量化設(shè)計
拓撲優(yōu)化；多目標(biāo)優(yōu)化；輕量化設(shè)計中圖分類號：V232.4文獻標(biāo)識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.04.009航空發(fā)動機是航空飛行器的“心臟”，將直接影響飛行器性能[1]。發(fā)動機的各項指標(biāo)中，推重比是重要性能參數(shù)之一。對發(fā)動機開展輕量化設(shè)計，不僅可以提高發(fā)動機的推重比，還可以帶來直接的經(jīng)濟效益，這使得結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計成為發(fā)動機研發(fā)過程中的重要環(huán)節(jié)。風(fēng)扇葉片是航空發(fā)動機的關(guān)鍵轉(zhuǎn)動部件之一。其中，寬弦風(fēng)扇葉片是一種被廣泛使
航空科學(xué)技術(shù) 2021年4期2021-09-09
- 黃河下游典型岸線保護與利用方法研究
生態(tài)效益的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并模擬2025年原陽岸線保護與利用情景預(yù)案。結(jié)果表明：該方法能夠從數(shù)量結(jié)構(gòu)上對原陽岸線保護與利用進行優(yōu)化配置，并給出不同側(cè)重（經(jīng)濟效益、生態(tài)效益）的情景預(yù)案，為黃河流域岸線開發(fā)利用提供一種量化的研究方法與思路。關(guān)鍵詞：岸線;保護與利用;多目標(biāo)優(yōu)化;土地利用;黃河下游中圖分類號：TV853;TV882.1 文獻標(biāo)志碼：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.08.007引用格式：屈博，馬靜，鄭涵之，等.
人民黃河 2021年8期2021-09-05
- 多目標(biāo)優(yōu)化與綜合評價視域下的海綿城市規(guī)劃設(shè)計研究
是，在執(zhí)行多目標(biāo)優(yōu)化方法與減排綜合評價視域下的海綿城市規(guī)劃建設(shè)依舊缺少足夠科學(xué)的方法。本文針對上述相關(guān)問題進行深入探討，分析水文效益高且建設(shè)成本低的建設(shè)方式，整理成功優(yōu)化經(jīng)驗，提出對應(yīng)的科學(xué)建設(shè)方案，為同行業(yè)工作者提供科學(xué)化建設(shè)意見?！娟P(guān)鍵詞】海綿城市規(guī)劃設(shè)計;多目標(biāo)優(yōu)化;減排設(shè)施【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.24.在城市化建設(shè)進程不斷深入的過程中，城市中不透水地面所占比例不斷上升，并且下墊面的抗?jié)B透能力也在不斷降
中國房地產(chǎn)業(yè)·下旬 2021年8期2021-08-27
- 基于輕量化與強度的短纖維復(fù)合材料蜂窩三明治板結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計
參數(shù)進行了多目標(biāo)優(yōu)化。分析結(jié)果表明，所建立的精細化有限元模型能夠模擬三明治板的性能突降行為，基于代理模型高效準(zhǔn)確的優(yōu)化流程，優(yōu)化后三明治板的面密度相比于優(yōu)化前降低了30%，強度滿足要求。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化;短纖維復(fù)合材料;三明治板;蜂窩結(jié)構(gòu)設(shè)計;有限元中圖分類號：TB383???????????? 文獻標(biāo)志碼：A??????? 文章編號：1009-9492（2021）12-0090-07Multi-objective Optimization of Sho
機電工程技術(shù) 2021年12期2021-08-21
- 引漢濟渭工程黃金峽水庫多目標(biāo)調(diào)度模擬研究
I算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，獲得了黃金峽水庫在枯水年的多目標(biāo)均衡解，揭示了調(diào)水和發(fā)電目標(biāo)之間是矛盾的，分析了枯水年黃金峽水庫的綜合效益。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化;水庫調(diào)度;調(diào)水;發(fā)電;綜合效益;引漢濟渭工程中圖分類號：TV213.9 文獻標(biāo)志碼：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.07.027引用格式：肖瑜，羅軍剛，燕軍樂.引漢濟渭工程黃金峽水庫多目標(biāo)調(diào)度模擬研究[J].人民黃河，2021，43（7）：141-144.Abstra
人民黃河 2021年7期2021-08-11
- 基于NSGA-II 的多機場終端區(qū)進場航班排序研究
進場排序 多目標(biāo)優(yōu)化中圖分類號：V355 ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2021）03（c）-0144-05Research on Flight Sequencing in Multi-Airport Terminal Area Based on NSGA-IIZHANG Yifeng（School of Air Traffic Management， Civil Aviation Fli
科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2021年9期2021-07-28
- 一種改進的自動倒車算法優(yōu)化模型
利用推廣的多目標(biāo)優(yōu)化理論給出尋找最優(yōu)倒車路徑的綜合目標(biāo)函數(shù)和倒車不同階段的算法優(yōu)化模型。關(guān)鍵詞：自動倒車;軟優(yōu)化;多目標(biāo)優(yōu)化;模型中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2021）16-0003-02開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：1引言隨著人們生活水平的提升和汽車工業(yè)的發(fā)展，車輛的駕駛幾乎已經(jīng)成為人們必備的生活技能。在車輛駕駛的過程中，倒車入庫對于新手駕駛員而言一直是一個難點;同時在大中型城市，由于汽車數(shù)量的
電腦知識與技術(shù) 2021年16期2021-07-25
- 基于NSGA-Ⅱ算法的應(yīng)急物資運送路徑選擇
失程度進行多目標(biāo)優(yōu)化。構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，設(shè)計專門的帶精英策略的非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ），獲得全局的Pareto最優(yōu)解集，提供大量分配方案供決策者依據(jù)實際需要選擇。兩種不同的運送模式為決策者提供了明確的應(yīng)急物資分配思路，同時也對應(yīng)急物資分配理論進行了一定的探索。關(guān)鍵詞：應(yīng)急物資;多目標(biāo)優(yōu)化;直運;轉(zhuǎn)運;NSGA-Ⅱ中圖分類號：F25???? 文獻標(biāo)識碼：A????? doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.19.00
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2021年19期2021-07-11
- 黃河下游泥沙長距離管道輸送目標(biāo)優(yōu)化方法
約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化模型。通過黃河下游管道輸沙實例，選用NSGA-Ⅱ遺傳算法進行多目標(biāo)尋優(yōu)，得到的Pareto最優(yōu)解集和最優(yōu)前沿在取值空間內(nèi)呈連續(xù)均勻分布，且輸沙量偏差向目標(biāo)函數(shù)高效收斂。根據(jù)泥沙體積分數(shù)不同將所得解集分為3組輸沙方案，以適應(yīng)動態(tài)變化的水沙條件和工程需求。關(guān)鍵詞：泥沙;黃河下游;管道輸送;多目標(biāo)優(yōu)化;遺傳算法中圖分類號：TV67;TV882.1?文獻標(biāo)志碼：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.05.006A
人民黃河 2021年5期2021-07-08
- 基于小生境中適應(yīng)度共享的改進DE算法
。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化;DE;小生境;適應(yīng)度共享;分布性中圖分類號：O224;TP301.6? 文獻標(biāo)識碼：A? 文章編號：1673-260X（2021）02-0001-052006年，Deb[1]和Brockhoff[2]指出，現(xiàn)實中的許多優(yōu)化問題是多目標(biāo)優(yōu)化問題（Multi-objective Optimization Problem， MOP），而其中的高維多目標(biāo)優(yōu)化問題（Many-dimensional Multi-objective Optimiz
赤峰學(xué)院學(xué)報·自然科學(xué)版 2021年2期2021-07-06
- 基于Spark計算框架的多目標(biāo)優(yōu)化算法實現(xiàn)
計算框架;多目標(biāo)優(yōu)化;MOEA/D算法中圖法分類號： TP391? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A文章編號：2096-4706（2021）22-0066-05Abstract： In order to reduce the running time cost of decomposition algorithm for solving large-scale problems， a master-slave distributed multi-objecti
現(xiàn)代信息科技 2021年22期2021-05-16
- 基于改進遺傳算法的帶時間窗城市配送路徑多目標(biāo)優(yōu)化
;時間窗;多目標(biāo)優(yōu)化;城市配送中圖分類號：F272.14??? 文獻標(biāo)識碼：AAbstract： The distribution needs of urban residents， such as small batch， individualization， convenience， high efficiency and increasingly congested urban traffic， pose a higher challenge to
物流科技 2021年11期2021-05-12
- 基于大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)法的水資源優(yōu)化配置研究
分解協(xié)調(diào);多目標(biāo)優(yōu)化;邢家渡灌區(qū)中圖分類號：TV213.9：TV882.1 文獻標(biāo)志碼：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.04.015引用格式：董曉知，徐立榮，徐征和.基于大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)法的水資源優(yōu)化配置研究[J].人民黃河，2021，43（4）：82-88.Abstract： Aiming at the problems of water shortage and contradiction between suppl
人民黃河 2021年4期2021-04-27
- 基于群體智能和遺傳算法的WSNs能耗優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究
能耗優(yōu)化;多目標(biāo)優(yōu)化中圖分類號：TP393? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2021）07-0190-02Abstract： Node energy consumption is an important parameter to determine the lifetime of wireless sensor networks （WSNs）. A good network communication protocol can
電腦知識與技術(shù) 2021年7期2021-04-20
- 某大兆瓦風(fēng)電機組主機架多階段多目標(biāo)優(yōu)化
期的多階段多目標(biāo)優(yōu)化方法進行研發(fā)設(shè)計。在概念設(shè)計階段側(cè)重于獲得主機架初始構(gòu)型，以機架材料分布為設(shè)計變量，以材料體積為約束條件，以各工況極限強度為目標(biāo)進行拓撲優(yōu)化;在詳細設(shè)計階段側(cè)重于機架的輕量化，以主機架結(jié)構(gòu)尺寸為設(shè)計變量，以疲勞性能為約束條件，以各工況極限強度和機架質(zhì)量最小為目標(biāo)進行參數(shù)優(yōu)化。分析結(jié)果表明：通過該方法得到的主機架不僅能滿足設(shè)計要求，而且可以大大縮短研發(fā)周期、提高研發(fā)效率。關(guān)鍵詞： 大兆瓦風(fēng)電機組;主機架;多目標(biāo)優(yōu)化;拓撲優(yōu)化;輕量化Abs
計算機輔助工程 2021年1期2021-04-14
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化與雞群算法的跨境電商物流配送優(yōu)化研究
目標(biāo)，基于多目標(biāo)優(yōu)化方法構(gòu)建一個跨境電商物流配送優(yōu)化模型，并基于雞群算法求解該優(yōu)化模型。最后，以某個客戶所購的一批商品為例進行仿真分析。仿真結(jié)果表明，在滿足客戶期望時效性的前提下，實際物流配送成本明顯低于客戶期望物流配送成本，驗證了所提出方法的有效性。關(guān)鍵詞：跨境電商;多目標(biāo)優(yōu)化;雞群算法;物流配送優(yōu)化中圖分類號：F252? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）03-0034-04引言跨境電商的迅速發(fā)展，客戶從經(jīng)濟
經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2021年3期2021-04-12
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化與遺傳算法的公交調(diào)度模型
束條件建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，構(gòu)建城市公交調(diào)度模型。然后采用遺傳算法進行求解，并以黃驊市6路公交進行模型檢驗。研究表明，優(yōu)化后的公交調(diào)度機制能夠有效降低公交公司的運營成本和乘客出行的時間成本。關(guān)鍵詞：遺傳算法 多目標(biāo)優(yōu)化 公交調(diào)度 調(diào)度優(yōu)化1 引言當(dāng)前我國的公交系統(tǒng)逐步完善，然而公交系統(tǒng)依然存在票價不合理、乘客滿意度較低、乘客等車時間過長等問題，因此亟需構(gòu)建適合地域特點的公交調(diào)度模型，實現(xiàn)統(tǒng)籌調(diào)度。本文從乘客和公交公司雙重角度出發(fā)，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，并通過遺
時代汽車 2021年6期2021-04-09
- 基于遺傳算法的多目標(biāo)貨物配載研究
關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化;貨物配載;遺傳算法中圖分類號：TP311?????? 文獻標(biāo)志碼：A DOI： 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.05.016Research on multi-objective cargo allocation based on animproved genetic algorithmYU Ping， HU Huiqi， QIAN Weining（School of Data Science and En
華東師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2021年5期2021-03-14
- 直線磁場調(diào)制電機功率因數(shù)優(yōu)化設(shè)計
關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化;功率因數(shù);平均推力;直線磁場調(diào)制電機 中圖分類號：TM359.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)志碼：APower Factor Optimization Design of Magnetic-geared Flat Linear MachineLIU Xiao1，LIU Lei2，WANG Yutong1，3?，HU Chunfu1，HUANG Shoudao1（1. College of Electr
湖南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版 2021年12期2021-01-07
- 基于VISSIM仿真的 交叉口公交專用道適用性分析
號控制建立多目標(biāo)優(yōu)化配時模型，在優(yōu)化配時的基礎(chǔ)上使用vissim仿真軟件輸出不同類型車輛的延誤數(shù)據(jù)，對不同流量水平和轉(zhuǎn)向比例下設(shè)置交叉口公交專用道的可行性進行分析。選取交叉口進口總流量以及轉(zhuǎn)向比例作為主要影響因素，通過對比分析發(fā)現(xiàn)在進口道總流量1600pcu/h時交叉口公交專用道具有較好的適用性，同時相比常規(guī)交叉口渠化對于不同的轉(zhuǎn)向比具有更好的魯棒性。關(guān)鍵詞：交叉口公交專用道;多目標(biāo)優(yōu)化;仿真分析;信號優(yōu)化模型中圖分類號：U491? ? ? ? ? ? ?
中國水運 2021年12期2021-01-04
- 一種求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的改進蟻群算法
對帶約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題，提出一種改進的蟻群算法（Ant colony optimization，ACO）。在基本算法的基礎(chǔ)上，通過對初始信息素進行混沌處理，動態(tài)調(diào)整參數(shù)α（信息啟發(fā)式因子）和β（期望啟發(fā)式因子）值，引入最大-最小螞蟻系統(tǒng)來對算法進行改進，利用Pareto 的排序機制對搜索到的可行解進行分類排序，得出可行解。對4個經(jīng)典測試函數(shù)的仿真結(jié)果表明，文中算法在均勻性、尋有能力均優(yōu)于另兩種算法。關(guān)鍵詞：約束問題;多目標(biāo)優(yōu)化;蟻群算法;仿真中圖分類號：
電腦知識與技術(shù) 2020年32期2020-12-29
- 基于GA-BFO的城鎮(zhèn)住宅家庭用能多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略
能量管理;多目標(biāo)優(yōu)化;日前調(diào)度;細菌覓食算法;實時調(diào)度中圖分類號： TM73? ? 文獻標(biāo)識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.015本文著錄格式：于軍琪，葉子雁，趙安軍，等. 基于GA-BFO的城鎮(zhèn)住宅家庭用能多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略[J]. 軟件，2020，41（10）：5965【Abstract】： Aiming at the characteristics of energy consumption
軟件 2020年10期2020-12-23
- 智慧學(xué)習(xí)資源進化框架、模型研究
文章提出從多目標(biāo)優(yōu)化視角綜合考慮學(xué)習(xí)者個性化和智慧化學(xué)習(xí)過程中對資源的多種需求，建立了一種面向?qū)嶋H智慧學(xué)習(xí)場景的學(xué)習(xí)資源進化框架和學(xué)習(xí)者—資源多目標(biāo)優(yōu)化模型，依據(jù)學(xué)習(xí)者的認知水平、媒介類型偏好、學(xué)習(xí)內(nèi)容偏好、學(xué)習(xí)時間預(yù)期等需求，進行最優(yōu)化求解;利用智能優(yōu)化算法實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源進化過程中的動態(tài)調(diào)整。[關(guān)鍵詞] 資源進化; 智慧學(xué)習(xí); 進化模型; 多目標(biāo)優(yōu)化[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標(biāo)志碼] A[作者簡介] 趙玲朗（1990—），女，吉
電化教育研究 2020年12期2020-12-21
- 響水鎮(zhèn)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究
;農(nóng)作物;多目標(biāo)優(yōu)化[中圖分類號]F344.5[文獻標(biāo)識碼]A響水鎮(zhèn)作為玉米優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)和重點產(chǎn)區(qū)，長期以來以玉米種植為主，隨著收儲制改革的推進和農(nóng)業(yè)技術(shù)傳播的加速，當(dāng)?shù)剞r(nóng)民利用區(qū)位優(yōu)勢追求更大收益的意愿日益增強。目前，響水鎮(zhèn)部分農(nóng)戶已經(jīng)具備調(diào)整種植結(jié)構(gòu)的需求和能力，且該地也已出現(xiàn)了種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的現(xiàn)象。然而.該種植結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢是否具備合理性？究竟什么樣的種植結(jié)構(gòu)能帶來最大綜合效益？種植結(jié)構(gòu)調(diào)整又是否會影響糧食供給？這些問題對種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化的研究提出了要求。關(guān)于種
農(nóng)村經(jīng)濟與科技 2020年19期2020-12-21
- 多目標(biāo)優(yōu)化下基于分析圖像的二氧化硅熔融表征模型
融合特性的多目標(biāo)優(yōu)化模型。首先，建立平面直角坐標(biāo)系。基于Python定位的色塊識別原理在1500攝氏度的熔融狀態(tài)下定位111個質(zhì)心位置。經(jīng)過聚類分析，得到了以（x，y）表示的三組數(shù)據(jù)集。然后用最小二乘多項式擬合。然后引入跟蹤方程進行分析。再者，利用先進的CAD計算機繪圖工具，經(jīng)過精確處理，得到了111組的熔化區(qū)和周長的具體數(shù)據(jù)。對于形狀，經(jīng)過系統(tǒng)采樣后，采用CAD進行圖像處理。觀察形狀隨時間變化。最后，通過多目標(biāo)分析比較，得出我國觀測區(qū)的特征變化是觀察的最
科學(xué)導(dǎo)報·學(xué)術(shù) 2020年49期2020-12-06
- 一種基于營養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)的個性化幼兒套餐推薦方法
FTRL;多目標(biāo)優(yōu)化;個性化推薦;營養(yǎng)均衡引言近幾年也有基于營養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)和食物個性推薦算法的相關(guān)研究，如利用協(xié)同過濾并且使用引入差分變 異策略算子的NSGA-2個性化健康飲食推薦方法[1]，基于情境感知的校園餐飲推薦方法[2]，利用粒子群，聚類和Slope one等算法的基于營養(yǎng)飲食推薦系統(tǒng)研究[3]，食材搭配推薦算法 研究[4]則是利用了基于NSGA-2改進的MOGA-UP算法和BP算法。本文則在經(jīng)典的協(xié)同過濾推薦算法LMF和Item CF的基礎(chǔ)上，又利用G
理論與創(chuàng)新 2020年17期2020-11-16
- 液壓互聯(lián)懸架參數(shù)全局靈敏度分析與多目標(biāo)優(yōu)化
敏度分析和多目標(biāo)優(yōu)化. 建立7自由度“機-液”耦合整車頻域動力學(xué)模型，以四輪隨機路面為輸入，以反映車輛平順性、穩(wěn)定性和抗俯仰抗側(cè)傾性能的各項性能指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)，采用Sobol指數(shù)法對HIS系統(tǒng)參數(shù)進行了全局靈敏度分析，獲得影響HIS系統(tǒng)性能的關(guān)鍵參數(shù). 基于參數(shù)靈敏度分析結(jié)果，使用NSGA-II算法對HIS系統(tǒng)進行了多目標(biāo)優(yōu)化. 結(jié)果表明：管路阻尼閥和蓄能器阻尼閥線性損失系數(shù)對車輛各性能有較大影響，參數(shù)間的交互效應(yīng)對車輛抗側(cè)傾性能影響明顯.優(yōu)化后，通過權(quán)重
湖南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版 2020年10期2020-11-09
- 基于狀態(tài)評估的輸電線路巡視周期優(yōu)化研究
資源消耗的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并設(shè)計可行多目標(biāo)求解方法對該模型進行求解，以獲得優(yōu)化后的輸電線路巡視周期。通過文章研究為輸電線路工作安全穩(wěn)定高效運行提供有效的保障。關(guān)鍵詞：輸電線路;巡視周期;多目標(biāo)優(yōu)化;狀態(tài)估計中圖分類號：TM755? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）29-0080-04Abstract： In the current high reliability of transmission line
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年29期2020-10-20
- 基于改進遺傳算法排課系統(tǒng)應(yīng)用研究
課問題; 多目標(biāo)優(yōu)化; 數(shù)學(xué)模型; 適應(yīng)度函數(shù); 自適應(yīng)參數(shù)中圖分類號： TP311.52; G642.0??文獻標(biāo)識碼： A收稿日期： 20200114; 修回日期： 20200225基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目（61461046）;甘肅省教育廳創(chuàng)新能力提升項目（2019B129）;甘肅省天水師范學(xué)院中青年教師科研資助項目（YB201702）作者簡介：馬小姝（1979），女，甘肅天水人，碩士，講師，主要研究方向為智能信息處理。 Email： max
青島大學(xué)學(xué)報（工程技術(shù)版） 2020年3期2020-10-14
- 基于TIPSO的水電站優(yōu)化調(diào)度研究
陸渾水電站多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題，計算結(jié)果表明雙層改進粒子群算法具有較好的收斂性能;通過與動態(tài)規(guī)劃算法計算結(jié)果對比，表明該算法求解高維、復(fù)雜、多約束問題的可靠性和有效性。關(guān)鍵詞：水電站;優(yōu)化調(diào)度;多目標(biāo)優(yōu)化;粒子群算法中圖分類號：TV213.4文獻標(biāo)志碼：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.06.012Study on Hydropower Station Optimal Operation Under Electricity
人民黃河 2020年6期2020-10-12
- 考慮員工加班和間接成本的多項目活動調(diào)度研究
約束，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型。通過設(shè)計充分利用員工可用加班時間的算法，得到各活動可選加班方案，求解多目標(biāo)模型的帕累托解集。用無量綱化目標(biāo)加權(quán)在所得的帕累托解集中選擇滿意解，以達到平衡項目工期和成本的目的。實例表明，該模型能有效確定工期短費用低的調(diào)度方案集合，為調(diào)度決策提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：項目調(diào)度;員工加班;間接成本;多目標(biāo)優(yōu)化;遺傳算法一、前言項目管理的意義在于合理利用資源，在保證項目的順利實施的前提下，使企業(yè)的相關(guān)利益最大化。在新環(huán)境下，企業(yè)競爭越來越激勵，競
中國集體經(jīng)濟 2020年25期2020-10-12
- 計算機圖像處理中多目標(biāo)優(yōu)化應(yīng)用分析
圖像處理中多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)展趨勢，并總結(jié)出一些相應(yīng)的應(yīng)用創(chuàng)新策略。關(guān)鍵詞 計算機;圖像處理;多目標(biāo)優(yōu)化;應(yīng)用分析引言在計算機技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，各行各業(yè)的專業(yè)技術(shù)也都得到了顯著提高，在信息系統(tǒng)圖像處理方面，傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)已經(jīng)不能滿足人們對圖像質(zhì)量的要求，因此，有關(guān)工作人員應(yīng)將計算機技術(shù)合理地應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化的圖像處理中，并根據(jù)圖像內(nèi)容，結(jié)合實際目標(biāo)優(yōu)化情況，不斷創(chuàng)新圖像處理模型，優(yōu)化圖像處理程序，建立健全統(tǒng)一的圖像評價系統(tǒng)，合理利用存儲資源，從而使圖像處
科學(xué)與信息化 2020年26期2020-10-09
- 基于概念設(shè)計的框架車身多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)
建多工況、多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)FVO，其中包括車身幾何建模、有限元分析、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。該系統(tǒng)可以快速建立參數(shù)化框架車身幾何模型，自動生成滿足多工況要求的高精度有限元模型，利用多目標(biāo)優(yōu)化算法對車身的梁和板結(jié)構(gòu)進行多工況優(yōu)化計算，為用戶提供滿足眾多約束條件的優(yōu)化設(shè)計方案。在闡述FVO系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)和具體方法的基礎(chǔ)上，通過簡單設(shè)計實例證明系統(tǒng)的有效性和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞： 正向設(shè)計; 優(yōu)化設(shè)計; 多目標(biāo)優(yōu)化; 多工況; 車身概念設(shè)計中圖分類號： TP391.92; U463.
計算機輔助工程 2020年3期2020-09-26
- 基于多目標(biāo)動態(tài)規(guī)劃的電熱絲自動布線方法研究
決策，通過多目標(biāo)優(yōu)化獲得電熱絲在指定區(qū)域中的最大排布量及最優(yōu)排布間隙，生成最優(yōu)布線策略，并實現(xiàn)布線圖的自動繪制。該布線方法能有效提高布線效率，降低布線誤差，保證布線質(zhì)量。關(guān)鍵詞：動態(tài)規(guī)劃算法;多目標(biāo)優(yōu)化;自動布線0 ?引言柔性薄膜加熱器可以為半導(dǎo)體設(shè)備制造廠和半導(dǎo)體集成電路元器件生產(chǎn)廠提供管道外圍加熱。該類加熱器由發(fā)熱膜、電極、絕緣層和保溫層組成。其中發(fā)熱膜中的電熱絲是加熱器的核心，而電熱絲的排布是影響加熱器發(fā)熱作用的重要因素之一。當(dāng)前，設(shè)計員通過計算每片
內(nèi)燃機與配件 2020年6期2020-09-10
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化的柴油機EGR率決策方法研究
選擇是一個多目標(biāo)優(yōu)化的問題，以往對于EGR率的選擇通常是基于經(jīng)驗和大量試驗的基礎(chǔ)上，針對不同的目的進行優(yōu)化。然而這種方法需要豐富的經(jīng)驗支持，且依賴主觀判斷，缺乏客觀性。多目標(biāo)優(yōu)化方法的應(yīng)用可以解決這樣的問題，本文采用多目標(biāo)灰色局勢決策方法和Pareto前沿分析方法分別對EGR率進行了優(yōu)化，并對結(jié)果進行了比較。結(jié)果表明，受到EGR率對發(fā)動機NOx排放抑制效果的影響，多目標(biāo)灰色局勢決策的結(jié)果會更偏向?qū)Υ诵阅艿膬?yōu)化，而Pareto前沿分析可以根據(jù)非劣解靈敏比的偏
內(nèi)燃機與配件 2020年17期2020-09-10
- 云計算任務(wù)調(diào)度策略與優(yōu)化算法研究
任務(wù)調(diào)度;多目標(biāo)優(yōu)化;云計算;分布估計1.課題的研究意義任務(wù)調(diào)解和資源的分派在云計算里面起到了兩個重要的作用。在系統(tǒng)的工作流調(diào)度算法，沒有辦法在多個時間內(nèi)求解。這是一個完整的NP問題。事實證明，針對解決云計算調(diào)度問題，啟發(fā)式比定性算法更合適。因為如果采用不適合解決云計算調(diào)度問題的方式，會降低工作效率同時還會增加成本，在云計算中的云服務(wù)中會使得經(jīng)濟效益減弱，在滿足用戶的質(zhì)量的同時要提升服務(wù)的目標(biāo)是一個宗旨，為此研究科學(xué)工作流下的云計算調(diào)度優(yōu)化算法是極其重要的
天府?dāng)?shù)學(xué) 2020年1期2020-09-10
- 基于充電設(shè)備利用率的電動汽車充電路徑多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度概述
車充電路徑多目標(biāo)優(yōu)化的調(diào)度模型。利用細菌趨化的改進粒子群算法為該模型進行了求解計算。計算結(jié)果顯示，利用該種算法，電動汽車車主可以利用區(qū)域內(nèi)充電站的利用率來進行充電站的選擇，可以讓充電站利用率實現(xiàn)均衡化合理化。關(guān)鍵詞 電動汽車;充電路徑;多目標(biāo)優(yōu)化;充電設(shè)備利用率前言目前，由于能源匱乏問題嚴(yán)重，是困擾國家發(fā)展的重要問題，因此，環(huán)保又節(jié)能的電動汽車成為各國大力推廣扶持的重點項目。然而，由于車載蓄電池的容量限制問題，讓大多數(shù)的電動汽車的行駛里程數(shù)有了局限性，所以
科學(xué)與信息化 2020年23期2020-09-06
- NSGA-II在發(fā)動機尾氣排放多目標(biāo)優(yōu)化問題中的應(yīng)用
機尾氣排放多目標(biāo)優(yōu)化問題中的應(yīng)用以應(yīng)對各國日漸嚴(yán)格的燃油消耗政策和汽車排放法規(guī)。文章對雙燃料（柴油和富氫壓縮甲烷）反應(yīng)性控制的壓縮著火（RCCI）系統(tǒng)進行優(yōu)化，建立數(shù)學(xué)模型，將發(fā)動機排放和性能特性對發(fā)動機負荷、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、當(dāng)量比和燃料百分比等因素的響應(yīng)進行關(guān)聯(lián)。最后，利用所建立的模型和NSGA-II（非支配排序遺傳算法II）方法，對各因素進行了優(yōu)化。用NSGA-II法優(yōu)化發(fā)動機參數(shù)的結(jié)果令人滿意，并提出了不同試驗條件下的帕累托前沿。研究結(jié)果表明，在使用雙燃
汽車實用技術(shù) 2020年16期2020-09-06
- 基于NSGAII的帶時間窗生鮮品配送路徑優(yōu)化
品配送; 多目標(biāo)優(yōu)化; 非支配排序遺傳算法（NSGA）; 帶時間窗的車輛路徑問題（VRPTW）中圖分類號： F252 ? ?文獻標(biāo)志碼： AOptimization of fresh food distribution route withtime window based on NSGA IILI Shanjun， CHEN Huaili（Institute of Logistics Science & Engineering， Shanghai Mar
上海海事大學(xué)學(xué)報 2020年2期2020-09-01
- 基于基因庫和DNA重組技術(shù)的帶鋼層流冷卻系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化
速率的二維多目標(biāo)優(yōu)化問題，提出基于基因庫和DAN重組技術(shù)優(yōu)化的多目標(biāo)遺傳算法來獲取粗調(diào)區(qū)集管的最佳開閉模式群。該算法利用Pareto前沿面的交集建立基因庫，從中挖掘出集管開閉的較優(yōu)模式，將其耦合至下一代種群，最大限度地消除了種群進化的隨機性和漫游性?；驇斓膬?yōu)勝劣汰機制，有利于保持種群個體在搜索空間的分布多樣性，使算法可以在更廣闊的空間搜索出更佳的集管開閉模式?；驇斓碾S機抓取策略保證了Pareto前沿面在全局搜索空間的均勻分布性，增強了控制系統(tǒng)對多目標(biāo)的
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年11期2020-07-14
- 基于能耗的柔性作業(yè)車間調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化算法
一種改進的多目標(biāo)優(yōu)化算法。首先，在傳統(tǒng)的NSGA?Ⅱ算法中融入粒子群算法的思想，提高解集的搜索能力;其次，將機器和工序部分進行分層編碼，保證解集的合法性;然后，使用一種改進的密度估計方法計算平均距離，保證解集的分布性。為了驗證算法的有效性，使用mk01～mk07標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)對NSGA?Ⅱ算法及改進的多目標(biāo)優(yōu)化算法進行對比實驗。結(jié)果顯示，改進后算法得到的Pareto最優(yōu)解集在解的多樣性及收斂性方面優(yōu)于傳統(tǒng)多目標(biāo)算法。關(guān)鍵詞： 柔性作業(yè)車間調(diào)度; 多目標(biāo)優(yōu)化;
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年7期2020-06-15
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù)均衡分配方法
，需要完成多目標(biāo)優(yōu)化下的網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù)均衡分配工作，基于此才可以讓最終獲得的工作結(jié)果具有更高的精準(zhǔn)度。本文分析了該項技術(shù)的核心內(nèi)容，全面探討了在具體的技術(shù)方案使用過程中的分析思路和運用流程，讓最終獲得的工作結(jié)果可以滿足多目標(biāo)狀態(tài)下的通信要求。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化;網(wǎng)絡(luò)通信;任務(wù)均衡引言：基于多目標(biāo)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù)均衡分配工作中，需要根據(jù)該目標(biāo)的本身參數(shù)以及整個通信體系的調(diào)整方案，研究具體工作方案的相關(guān)工作內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上讓最終獲得的專業(yè)化工作結(jié)果具有更高的可
中國新通信 2020年1期2020-05-25
- 基于MOPSO算法的斜拉橋索力優(yōu)化分析
優(yōu)化算法;多目標(biāo)優(yōu)化;有限元中圖分類號：U448.27? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ?文章編號：2096-6717（2020）02-0107-08Optimization of cable tension of cable-stayed bridges based on multi-objective particle swarm optimization algorithmZhang Yuping， Liu Xuesong， Li Chuanxi（Schoo
土木建筑與環(huán)境工程 2020年2期2020-05-19
- 城鎮(zhèn)污水處理自動控制策略研究進展
學(xué)除磷以及多目標(biāo)優(yōu)化控制方面的研究進展，分析了目前研究中存在的挑戰(zhàn)和機遇，發(fā)現(xiàn)理論研究與工程實踐相結(jié)合是加快城鎮(zhèn)污水處理廠自動化進程的必要途徑。關(guān)鍵詞：自動控制;活性污泥數(shù)學(xué)模型;曝氣;化學(xué)除磷;多目標(biāo)優(yōu)化中圖分類號：X703.1 文獻標(biāo)志碼：R 文章編號：2096-6717（2020）01-0126-09Abstract：Urban wastewater treatment plants are oriented to the entire proces
土木建筑與環(huán)境工程 2020年1期2020-04-17
- 汽車結(jié)構(gòu)耐撞性設(shè)計與優(yōu)化研究綜述
撞性設(shè)計;多目標(biāo)優(yōu)化;代理模型中圖分類號：U462.1 ?文獻標(biāo)識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）05-104-03Abstract： The automotive crash safety problem is one of the issues that have been highly concerned in automotive industry. Conducting the crashworthiness design fo
汽車實用技術(shù) 2020年5期2020-04-10