简介：摘要： 本文主要是针对多波束干扰系统，考虑阵面资源划分和干扰源的资源大小，建立一种多目标干扰资源调度模型，通过实验，验证系统的可行性和调度算法的有效性，同时引入设备故障信息，在次验证调度算法的有效性和稳定性。

简介：摘要:电力系统的持续可靠运行是社会可持续发展的重要基础。随着新能源和可再生能源的广泛应用,智能电网已成为电力系统发展的必然趋势。本文针对智能电网运行调度中存在的多目标优化问题,提出一种基于改进差分进化算法的多目标优化调度方法。算法采用自适应权重策略平衡多目标函数,并引入混沌映射和邻域变异操作增强种群多样性。仿真实验表明,所提方法在解的收敛性、分布性和可靠性等方面均优于经典多目标优化算法,能够为智能电网的高效、经济、环保运行提供有力支持。

简介：

简介：摘要：本文围绕“建筑工程项目多目标优化调度模型与算法研究”展开，首先分析了建筑工程项目调度的现状与挑战，强调了多目标优化在提升项目效率和质量中的重要性。接着，构建了基于多目标优化的建筑工程项目调度模型，详细阐述了模型的基本框架和多目标优化在其中的应用。在算法研究方面，对比分析了现有优化算法，并提出了针对建筑工程项目的算法改进策略，通过具体案例验证了算法的有效性和实用性。最后，通过仿真实验验证了模型与算法的可行性和优越性，并指出了研究的不足之处和未来发展方向。本文的研究成果不仅为建筑工程项目调度提供了理论支持，也为实际工程应用提供了有效的优化工具和方法。

简介：作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容,图像匹配的主要目的是寻找图形图像之间的匹配关系。因为传统的匹配方法主要是依靠点作为基本单元的一阶匹配方法和依靠线作为基本单元的二阶匹配方法,因此对采集特征点的选择和匹配方法的优化是很重要的。然而,基于局部图像信息的这两种方法的匹配效果不是很好,本文通过改进使用多目标优化算法NSGA-II,设计实现一种新的高阶图匹配算法,通过设计相关的目标函数和遗传算子,提取两幅图的特征,并在此基础上确定特征点匹配关系。实践表明,该方法在变形和噪声存在的情况下,能够正确匹配两幅图之间的特征点。

简介：运用遗传算法解多目标问题,结果往往会陷入局部最优。引入传统算法求得的外部种群,提出基于随机扰动的RDMOGA遗传算法。将新算法用标准多目标测试函数进行测验,并与韩丽霞提出的NMOGA算法进行对比,实验结果表明,新算法表现出良好的搜索性能。

简介：根据我国北方地区径流特征及供水水库调度的实际需求,构建了供水水库多目标生态调度模型。模型将下游生态需水过程分为最小生态需水及适宜生态需水两个等级,要求枯水期水库放水过程能够满足河流最小生态需水要求,确保下游生态不退化;丰水期放水过程贴近适宜生态需水过程,为下游提供良好生境。基于该模型,采用自适应遗传算法,对承德双峰寺水库生态调度问题进行了优化求解,结果表明该模型能够对北方供水水库生态调度决策提供支持。

简介：本文考虑一个周期的汽车租赁调度问题,在直接调运的前提下,首先以汽车租赁公司的总收益最大和总短缺损失最小为目标,建立多目标优化模型;然后提出了基于启发式的双层排序综合择优算法;最后对汽车租赁案例进行了实证研究。

简介：在生产制造系统中,装配线的平衡需要针对多个目标.传统的装配线平衡问题,优化单一目标,忽略了目标之间的联系.优化一个目标的同时,劣化了另外一个目标.文章研究了多目标装配线平衡问题,探讨了这些目标之间的联系,设计了禁忌搜索算法求解多目标装配线的平衡问题.文章从生产管理系统的角度优化多目标装配线平衡,与单一目标相比,具有显著的改进.

简介：摘要：多目标优化是现代优化算法领域的一个重要分支，它涉及到多个优化目标的协调和权衡。多目标算法的原理和应用研究对于许多实际问题具有重要意义。本文将探讨多目标算法的原理，并对其在各种应用领域的研究进行综述。

简介：为了提高遗传算法在多目标梯级水库优化调度中的应用效果，在标准遗传算法的基础上引入了免疫机制，并将其应用到周公宅一皎口水梯级水库优化调度中。计算结果表明，免疫遗传算法较好地克服了标准遗传算法收敛速度慢、易陷入局部极值、早熟等弱点。

简介：摘要：早期采取的火力发电方式，虽然产能稳定，但对环境和能源问题的影响不可忽视。因此，电力生产方式由原本的单一模式转变为复合模式，新能源技术被不断应用于电力生产领域中，并表现出了较好的生态效益和社会效益。但同时，新能源技术应用中存在的弊端也逐渐显现，即会加大电网调度的难度。基于此，下文首先分析新能源在电网工程中的应用现状以及其对电网调度的影响，在此基础上，探究新能源多目标优化电网调度模式建设的可行性，希望能够有效解决新能源技术应用方面存在的问题。

简介：摘要：早期采取的火力发电方式，虽然产能稳定，但对环境和能源问题的影响不可忽视。因此，电力生产方式由原本的单一模式转变为复合模式，新能源技术被不断应用于电力生产领域中，并表现出了较好的生态效益和社会效益。但同时，新能源技术应用中存在的弊端也逐渐显现，即会加大电网调度的难度。基于此，下文首先分析新能源在电网工程中的应用现状以及其对电网调度的影响，在此基础上，探究新能源多目标优化电网调度模式建设的可行性，希望能够有效解决新能源技术应用方面存在的问题。

简介：本文分析了多目标线性规划中'min'算子的非补偿性和'算术平均'算子的不平衡性,并在此基础上论述了两阶段模糊算法与经典折衷算法之间的内在联系.

简介：摘要：在这个电子信息时代，各个领域都有对应的融合，在建筑方面通过研究发现 BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程，大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间，对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代，它化简了许多过程，在多方面领域对它的青睐程度很高，所以对于我们而言，我们很有必要去研究，开发和应用这个方法，将它的能力开发到极致，尤其是在建筑方面

简介：提出了一种基于多目标的玩具产品风险分析算法,利用该算法对风险信息进行整合量化处理及S值计算,得到产品风险值排序。实验表明,对于设定的检测项目和技术要求,经过多目标算法计算,能够得到样品的风险值,进而得到样品的风险排序,为玩具产品风险监测提供依据。

简介：作为一种简单而有效的新兴计算技术，差分演化算法（DE）已受到学术界和工程界的广泛关注，并且已经在多峰函数优化，数据过滤，多目标优化等十九个大方向上取得了许多成功应用。为此，对围绕差分演化算法的相关背景，原理、特点、改进等方面进行简单介绍．HookeandJeeves方法是一种经典的局部搜索算法，将其与差分演化算法结合来求解多目标优化问题，提高了解的收敛质量，因而从整体上提高了算法的性能，并且测试结果也说明了该算法的可行性。

简介：雷达分布式检测的融合准则一般采用的是Neyman-Pearson准则,首先简单分析融合规则和各局部传感器判决规则之间的关系,并利用遗传算法实现融合准则和各局部传感器判决规则的最优搜索,但目前分布式检测各种融合算法只适用于单目标,因此,提出利用区域映射法将检测区域进行分区检测,使单目标分布式检测融合算法与多目标区域检测联合检测,同时单个区域分布式检测采用遗传算法进行优化,最终达到对多目标的分布式检测最优融合。最后给出了数值仿真,仿真结果表明,该方法具有一定的可行性。

简介：

简介：摘要随着经济的快速发展，生活用电和工业用电的逐渐增加，用电需求与电力供应之间的矛盾已经凸显出来。我国传统的以火力发电为主体的供电模式，由于煤炭资源的日益减少，和大量煤炭燃烧后产生的氮氧化物的造成严重的环境污染等问题，已在逐渐发展为复合模式。电力来源多样化，寻求降低火力发电的比例，大力发展水电、风电以及太阳能发电等新型能源，进行新能源替代，以期改变目前的电力供给现状。