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针对电力系统多目标无功优化(MOORPD)问题,建立了两个双目标无功优化模型:最小化网络损耗和电压稳定性指标以及最小化网络损耗和电压偏移量模型,提出了一种基于全序排序帝国主义算法(TRICA)的多目标无功优化方法。通过非劣排序和拥挤距离计算实现所有国家的层级排序和全序排列,以改进国家权力度量方法,实现帝国主义算法在多目标问题中的应用;然后通过模糊群决策方法,找到帕累托前沿中的最优折衷解。选取IEEE30节点系统进行仿真测试,并将实验结果与多目标粒子群算法(MOPSO)所得结果进行比较分析,结果表明了MOTRICA能够找到更优解,体现了改进算法的有效性和优越性。通过该仿真试验可加深学生对智能算法的理解,引导学生解决多目标优化问题。 相似文献
2.
多目标进化优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
张一倩 《济南职业学院学报》2008,(4)
多目标进化优化算法可以一次性求解多个非劣解,并具有全局优化能力,成为近年来求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。 相似文献
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张一倩 《济南教育学院学报》2008,(4):58-58
多目标进化优化算法可以一次性求解多个非劣解,并具有全局优化能力,成为近年来求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。 相似文献
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针对现有的多目标粒子群算法易陷入局部最优、难以平衡收敛性和多样性等方面的问题，提出一种协同控制多目标粒子群算法(CCMOPSO)。首先，算法脱离Pareto支配关系采用成就标量函数更新pbest。其次，提出了一种平均角度和最低距离相结合的协同策略，以删除外部存档中性能不好的非劣解。从而对存档进行维护，平衡收敛性和多样性，有利于非支配解逼近Pareto前沿。最后，将CCMOPSO算法与几个多目标优化算法在15个测试问题上进行仿真实验。实验结果分析表明CCMOPSO算法的有效性可以很好地平衡收敛性和多样性，避免陷入局部最优。从而说明CCMOPSO算法在处理多目标优化问题表现出较强的竞争力。 相似文献
5.
基于PSO的电力系统环境经济负荷调度 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
6.
针对排序选择法中广泛采用的线性选择方法的缺陷,提出了一种非线性选择方法。这种选择方法既充分体现了非劣解集对劣解集的优先选择权,又考虑到了非劣解集和劣解集中个体的平等性。理论分析和仿真计算表明,这种新的排序选择法不仅能得到分布广泛的Pareto最优解,而且进化速度极快,一般只需30-50代。 相似文献
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针对排序选择法中广泛采用的线性选择方法的缺陷,提出了一种非线性选择方法。这种选择方法既充分体现了非劣解集对劣解集的优先选择权,又考虑到了非劣解集和劣解集中个体的平等性。理论分析和仿真计算表明,这种新的排序选择法不仅能得到分布广泛的Pareto最优解,而且进化速度极快,一般只需30-50代。 相似文献
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分析了线性选择方法的两个缺陷,提出了一种基于聚集密度的非线性自适应选择方法。算法基本思想是：首先将每代种群划分成Pareto劣解集和Pareto非劣解集,然后依照个体的聚集密度分别在劣解集和非劣解集中构造一种偏序集,分别按照不同的等概率在这两个偏序集中选择个体,其中劣解偏序集的个体选择概率远小于非劣解偏序集的个体选择概率,根据两个偏序集中的容量自动计算出两个选择概率。这种非线性选择方法既体现了劣解集和非劣解集中个体的绝对平等性及非劣解集对劣解集的相对优先选择权,又充分考虑到了Pareto最优解的分布性。理论分析和数值计算表明,这种新的选择机制不仅能改善排序选择法的收敛性,而且能得到分布性良好的Pareto最优解。 相似文献
9.
Jin CHENG ;Gui-fang DUAN ;Zhen-yu LIU ;Xiao-gang LI ;Yi-xiong FENG ;Xiao-hai CHEN 《浙江大学学报(A卷英文版)》2014,(10):774-788
研究目的：为改善实际工程结构在不确定性条件下的多性能指标,提供一种高效的区间多目标优化方法。创新要点：建立一个目标和约束均为区间不确定性参数函数的区间约束多目标优化模型,提出并实现基于径向基函数、区间分析和非支配排序遗传算法（NSGA-II）的区间多目标优化算法。研究方法：首先,利用区间序关系将每个区间目标转换为同时优化其中点和半径的确定性双目标,利用区间可能度法将区间约束转换为确定性约束,并在此基础上,利用加权法和罚函数法将每个区间目标的约束优化问题转换为相应的无约束优化问题;然后,利用拉丁超立方实验设计和有限元分析构建预测各待优化结构性能指标值的径向基函数;最后,将径向基函数、区间分析法与NSGA-II相结合,快速求出转换后确定性无约束多目标优化问题的所有Pareto最优解,并通过考虑材料不确定性的高速压力机滑块机构设计实例验证该方法的有效性。重要结论：目标和约束均为不确定性参数函数的区间多目标优化模型能有效反映实际工程中同时改善结构多性能指标的需求。基于径向基函数、区间分析和NSGA-II相结合的区间多目标优化算法将传统区间优化模型求解中的嵌套优化过程简化为单层遗传优化过程,大大提高了求解效率,并可获得多目标优化问题的所有Pareto最优解。 相似文献
10.
多目标粒子群算法具有收敛速度快、原理简单和易于实现等优点，被广泛应用于解决多目标优化问题。然而，它存在容易过早收敛、陷入局部最优等缺点。针对上述问题，提出了一种嵌入Circle映射的混合策略多目标粒子群算法(CMEMOPSO)。当粒子当前位置与其个体历史最优位置互不支配时，在一定概率下，利用Circle映射调整粒子位置，使其找到更优的解。同时，若外部存档达到预定阈值，则使用结合个体密度和拐点距离的混合评价指标评估非劣解的综合性能，去除较差的非劣解以实现对外部存档的更新，提高算法的综合性能。最后，利用所提出的算法在12个典型测试函数上进行实验。实验结果表明CMEMOPSO具有良好的收敛性和更快的收敛速度，它在大多数测试函数上优于其他比较算法。 相似文献
11.
流水车间调度问题属于NP完全问题。为了更高效地求解多目标流水车间调度这一问题,提出了一种新的混合多目标遗传算法,采用小生境技术、双重精英策略及非劣解局部搜索,并且可根据适应度来自动调节交叉和变异概率。实验表明,该算法具有更快的收敛速度和优化效果。 相似文献
12.
《福建师范大学学报(哲学社会科学版)》1993,(3)
法国经济学家帕累托是西方新福利经济学的先驱者。他最先提出了效用序数论,并采用和发展了英国资产阶级经济学家埃奇沃思的无差异曲线分析方法,提出了判断社会福利最大化的新标准——帕累托最优化原理。以帕累托最优化原理为核心的消费者福利最大化理论构成了帕累托经济学说的重要内容。本文拟就帕累托消费者福利最大化进行一番评述,并对我国经济体制改革中如何注意利益问题,减少改革阻力,从而增进社会福利谈点看法。 相似文献
13.
尹洪禄 《山东教育学院学报》2013,(5):70-74
通过分析帕累托思想转变及社会背景,认为他与传统社会学家有所不同,帕累托将情感因素看作是人类行为的内驱力,将其视为人类普遍存在的＂非逻辑行为逻辑化＂现象的动因,而精英主导的社会运行态势亦与此有关。同时还探讨了帕累托学术影响起伏的原因。 相似文献
14.
《实验室研究与探索》2017,(10):104-109
在电力系统有功优化这个复杂的全局优化问题上,差异进化(Differential Evolution,DE)算法可以增加其种群多样性但搜索效率低,于是在其基础上提出了一种改进的差异进化算法(Improved Differential Evolution,IDE)。IDE算法保留了DE算法的三大步骤:变异、交叉以及选择,优化了传统的变异策略,同时引入了Logistic映射改变系统参数,使固定取值的搜索步长和交叉算子在一定范围内随机取值,以此扩大种群搜索范围,加快收敛速度;IDE算法最后运用了考虑系统约束的非贪婪选择,以确保算法在可行域里探索最优解。为验证算法的实用性,利用Matlab软件,将DE和IDE算法在IEEE30节点测试系统上进行目标函数为电网功率损耗的有功优化仿真。仿真结果表明,IDE算法增加了种群多样性,加快了收敛速度并且提高了搜索效率。通过此次仿真,加深了学生对电力系统有功优化以及DE算法的认识和理解,同时引导学生利用计算机技术改善算法的搜索性能并且求解优化问题。 相似文献
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针对基于 Pareto 支配的低维多目标进化算法在求解 3 个以上目标的高维多目标时出现收敛压力不足等问题,将调和模型中面向排序的 ELECTRE-III 引入高维多目标进化方法中,提出一种新的锦标赛选择算子。该算子包含两层操作,分别是快速非支配分层操作和同一非劣层中的赋值级别高于关系排序操作。将这种赋值级别高于关系构造的 ELECRE-III 排序法嵌入 NSGA-II 中并应用于高维多目标进化个体的优劣排序。对典型高维测试集 WFG 函数进行仿真实验,验证该高维多目标调和进化算法的有效性。 相似文献
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微小卫星构成的星座在气象、军事等领域发展极为迅速。针对成像卫星星座多目标任务规划问题,以成像目标等级、资源消耗和成像效果为目标函数,建立了成像卫星星座任务规划的问题模型。将非劣排序遗传算法2 (NSGA2) 应用于求解成像任务规划问题中,通过MATLAB仿真验证了NSGA2 算法求解多目标成像问题的可行性和有效性。 相似文献
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《中学政治教学参考》2014,(9)
帕累托改进是博弈论中比较重要的理论,该理论由意大利经济学家帕累托提出并命名。很少有学者把该理论应用到教育学中并用它来解决励志教育中的相关问题。其实,帕累托改进具有极大的普适性,本文把帕累托改进理论和励志教育结合起来,给励志教育研究提供一个新视角。从帕累托改进理论来研究励志教育不仅可以提高励志教育研究的重要性和必要性,还可以促使励志教育达到效益最大化状态。如果励志教育能达到帕累托最优,这将为实现中国梦提供坚实的理论基础和思想基础。 相似文献
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帕累托原则是博弈论中的重要概念,又称帕累托效应、80：20原理、最省力法则、不平衡原则、帕累托法则,它在管理学、经济学等学科中都得到了广泛的应用。在教育领域也存在着许多的帕累托现象,特别是学生管理领域,运用好帕累托原则将会极大地提高学生管理工作的效率和效果。 相似文献
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马颖 《山西财经大学学报(高等教育版)》2005,8(1):76-80
帕累托法则反映了“关键的少数,次要的多数”这一规律及其事半功倍的效益,它着眼于少数关键因素的决定作用,追求资源的最佳配置。在现代成本会计中引入帕累托法则,有助于解决传统成本会计中的问题,帮助企业优化职能价值链,实现资源的最佳配置。 相似文献