摘要：针对多目标流水车间调度pareto最优问题,本文建立了以最大完工时间和最大拖延时间为优化目标的多目标流水车间调度问题模型,并设计了一种基于Q-learning的遗传强化学习算法求解该问题的pareto最优解.该算法引入状态变量和动作变量,通过Q-learning算法获得初始种群,以提高初始解质量.在算法进化过程中,利用Q表指导变异操作,扩大局部搜索范围.采用pareto快速非支配排序以及拥挤度计算提高解的质量以及多样性,逐步获得pareto最优解.通过与遗传算法、NSGA-II算法和Q-learning算法进行对比实验,验证了改进后的遗传强化算法在求解多目标流水车间调度问题pareto最优解的有效性.

摘要：加工中心移动部件质量对整机动态特性、加工精度及能量损耗等至关重要。提出以加工中心移动部件为研究对象,探究其质量与整机动态特性间的联系,并基于多目标粒子群优化算法(multi-objective parti-cle swarm optimization,MOPSO)获得移动部件质量的最优配置。首先,建立加工中心参数化三维模型;其次,结合试验设计和最小二乘法,建立床身质量m_(1),立柱质量m_(2)及工作台质量m_(3)与整机前三阶固有频率f_(1)、f_(2)、f_(3)间的高精度响应面模型;接着,基于Matlab平台编写多目标粒子群优化算法,以整机前三阶固有频率f_(1)、f_(2)、f_(3)作为优化目标,获得各移动部件质量最佳pareto解;最后,以优化后移动件质量为依据,对其进行二次设计,为整机方案设计提供指导。结果表明:经质量匹配优化后,在整机移动部件总质量降低了20.34%的前提下,整机第一阶固有频率提高了45.58%,第二阶固有频率提高了21.43%,最大响应振幅降低了69.91%。

摘要：针对低压交流断路器用涡流斥力操动机构多参数、多目标优化设计最优解集分布性问题,提出一种改进型NSGA-Ⅱ算法的多目标优化设计方法。首先,分析涡流斥力操动机构原理及建立操动机构有限元分析仿真模型,根据应用需求确定涡流斥力操动机构优化目标与优化变量。其次,采用循环拥挤度排序算法替代原有的拥挤度排序算法,以提升pareto最优解集的分布性;采用基于反三角函数的自适应策略更新交叉变异概率,以提升算法的适应性;经ZDT系列函数测试,证明其具有良好的适应性和解的分布性。最后,利用改进型NSGA-Ⅱ算法对涡流斥力操动机构进行多目标优化,获取pareto最优前沿,取得了较好的效果。

摘要：The application of the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ (NSGA-Ⅱ) in designing microwave absorbers is described in this paper. To obtain high performance coatings,we put forward three cost functions,which represent three objectives of strong-absorption,broad-bandwidth and thin structure,and study the tradeoffs between each other. Numerical calculations on available materials in 2―18 GHz are implemented to construct the pareto front and pareto-optimal surface for two and three objectives respectively. Results indicate that the NSGA-Ⅱ can work more efficiently and effectively than traditional pareto genetic algorithms. Additionally,we present several particular designs from the above pareto front (surface) for potential applications in different frequency bands. For example,a four-layer absorber with thickness of 2.8071 mm is obtained to provide average reflection coefficient of -11.95 dB and average reflection bandwidth of 0.5780 in 2―18 GHz,considering arbitrary incident angles (0°―89°) and both TE and TM polarizations.

摘要：为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明:利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。

摘要：提出一种具有相似比例的位移置信准则(DACSP),其与中性轴位置、自振频率联合构建新的目标函数,修正赣江大桥的初始有限元模型。给出DACSP的定义与中性轴位置的计算图示;分别构建传统目标函数与新目标函数,利用NSGA-Ⅱ在修正参数的设计空间内寻找目标函数的协调最优解,对比分析两种目标函数的修正效果。结果表明:相较于传统目标函数,新目标函数的修正效果更好,且物理意义明确;采用新目标函数进行模型修正后,各工况下桥梁变形和应力的计算值与实测值吻合良好,频率的相对误差控制在10%以内。

摘要：作为一种先进柔性密封,指尖密封结构参数对其性能的影响较为复杂,传统建模方法难以有效刻画两者间的映射关系,这导致指尖密封结构参数的优化难以实现。为此,首先利用BP神经网络构建迟滞率、平均接触压力和基圆半径、指尖梁个数等多个结构参数间的拟合关系,并在此基础上建立同时最小化迟滞率和平均接触压力(Minimize hysteresis-rate and average contact pressure,MHACP)的多目标优化问题模型;然后,设计结合pareto支配法的混合教与学优化方法(Hybrid teaching-learning-based optimization,HTLBO)对所建模型进行求解;最后,通过仿真实验对BP神经网络、MHACP和HTLBO进行验证。结果表明:BP神经网络的整体线性回归拟合度超过0.99;95%置信区间(Confidence interval,CI)下,MHACP的仿真结果在等价区间[0.7,1]上与ANSYS等效,说明MHACP可以较好地反映指尖密封结构的特性,通过对MHACP的求解可以实现对指尖密封结构参数的优化;HTLBO具有较好的稳定性和优化性能,能同时有效改善指尖密封的迟滞和磨损问题并提供多组具有不同性能偏好的解以满足实际工程需求,为机械密封领域结构参数优化提供了一种普适方法。

摘要：节能环保的出行方式得到政府的大力推广,其中燃料电池混合动力有轨电车由于可无网运行且节能环保而备受关注.为了改善燃料电池/超级电容/动力电池大功率有轨电车的燃料经济性与系统耐久性,提出一种有轨电车能量管理策略(Energy management strategy,EMS)的多目标优化方法.首先以氢燃料消耗量和能量源性能衰减率作为评价指标,建立多目标成本函数.由于两个指标很难在同一个等式中评价,设计了基于状态机与非支配排序的能量管理pareto多目标优化方法,获得了有轨电车能量管理策略pareto非劣解集,并分析了能量管理策略的目标功率参数对性能指标的影响规律,进而遴选出兼顾燃料经济性与系统耐久性的综合最优解.结果表明,与功率跟随策略和基于遗传算法优化策略相比,该能量管理优化方法的燃料经济性分别提高了29.4%和2.4%.

摘要：为提高聚焦型X射线脉冲星望远镜的探测性能,提出一种聚焦型X射线脉冲星望远镜(Focusing X-ray pulsar telescope,FoXPT)多目标优化与多场耦合分析方法。基于X射线全反射理论构建以探测灵敏度和重量最小化为目标的多目标优化模型,采用改进的pareto法获得产品的非劣解集。基于弹性力学、热传导和热辐射理论构建了结构-热耦合方程,以遴选的优化结果构建产品三维模型和有限元模型,获得产品应力与位移分布并提取X射线反射镜面形误差,基于高次多项式函数重构结构-热耦合形变后的X射线反射镜面形,并进行拟合和误差分析。采用Monte Carlo光学追踪法对产品的聚集性能进行仿真分析与评价,实现了FoXPT多目标优化与多场耦合分析的有效集成。结果表明:当嵌套层数为17层时,重量和探测灵敏度同时获得满意解,分别为3.112 kg和6.15×10-4 phs/cm2/s/keV,光机热耦合分析最大应力为262.54 MPa,X射线聚焦效率提升至86.83%,满足实际工程设计要求。

摘要：提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统加权求解时权值的选择和解的偏好性。该算法采用快速非支配排序机制,计算复杂性低;同时考虑个体拥挤距离,从而保证种群的多样性;最后,提出适用于故障定位的最优解集处理方法,便于从多目标最优解集中筛选出唯一符合故障情况的解。算例测试分别模拟单点、多点故障,以及信息完备和部分信息畸变的情况,测试结果表明,所提方法均能准确地定位故障区段。