简介：OptimizationofantennaarraypatternusedinaspaceborneSyntheticApertureRadar(SAR)systemisconsideredinthisstudy.Arobustevolutionaryalgorithm,Non-dominatedSortingGeneticAlgorithms(theimprovedNSGA-Ⅱ),isappliedonaspaceborneSARantennapatterndesign.Thesystemconsistsoftwoobjectivefunctionswithtwoconstraints.Paretofrontsaregeneratedasaresultofmulti-objectiveoptimization.AfterbeingvalidatedbyatestproblemZDT4,thealgorithmsareusedtosynthesizespaceborneSARantennaradiationpattern.ThegoodresultswithlowAmbi-guity-to-SignalRatio(ASR)andhighdirectivityareobtainedinthepaper.

简介：快速的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）可以使每次进化过程中得到的个体分布均匀，具有较好的收敛性和鲁棒性。本文分析了当前遗传算法（GA）的缺陷，将NSGA-Ⅱ应用到配电网的故障恢复重构中，并提出通过一种Pareto寻优路径（POP）控制选择操作的方法，一方面可以扩大搜索面积、避免陷入局部最优；另一方面可以适时地停止进化、减少多余的计算。另外，本文根据模糊集理论确定故障恢复重构的最终解决方案，使NSGA-Ⅱ算法适用于恢复重构问题。算例结果表明，POPNSGA-Ⅱ算法与GA、NSGA-Ⅱ算法相比具有更强的寻优能力，是一种解决配电网故障恢复重构问题的新方法。

简介：摘要：电力系统中，配电网的故障发生率较高，多故障抢修是一项复杂且关键的任务。传统抢修方法通常依赖于抢修人员的主观判断，不具有科学依据，容易出现判断失误，导致抢修资源难以得到充分利用，无法保证及时恢复供电。为了解决这一问题，自适应NSGA-Ⅱ算法逐渐得到应用，通过构建多故障抢修优化模式，能够实现无决策人员干扰下的最佳抢修方案选择。本文基于对配电网多故障抢修模型及自适应NSGA-Ⅱ算法的阐述，结合配网多故障抢修实例，进一步分析NSGA-Ⅱ算法的应用价值，以期为配网故障抢修提供有益参考。

简介：摘要：电力系统中，配电网的故障发生率较高，多故障抢修是一项复杂且关键的任务。传统抢修方法通常依赖于抢修人员的主观判断，不具有科学依据，容易出现判断失误，导致抢修资源难以得到充分利用，无法保证及时恢复供电。为了解决这一问题，自适应NSGA-Ⅱ算法逐渐得到应用，通过构建多故障抢修优化模式，能够实现无决策人员干扰下的最佳抢修方案选择。本文基于对配电网多故障抢修模型及自适应NSGA-Ⅱ算法的阐述，结合配网多故障抢修实例，进一步分析NSGA-Ⅱ算法的应用价值，以期为配网故障抢修提供有益参考。

简介：摘要 为解决地铁车辆顶部横梁常与灯体结构干涉等问题，本文对顶棚横梁进行多目标优化设计。参数化建立其几何模型，选取多重设计变量，采用网格变形法及有限元仿真计算得到计算样本与对应的应力计算结果，构造响应面模型得到设计变量与优化目标的响应关系。结果表明，优化设计变量相互耦合共同影响优化目标。在进行多目标优化后，得到更优的横梁结构，其强度提高了6.1%，重量也得到有效地控制。