多目標(biāo)
- 一種改進(jìn)的PSO算法在含高比例風(fēng)電系統(tǒng)中的應(yīng)用
條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 多目標(biāo) 機(jī)組組合中圖分類號(hào)： TM614 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1672-3791（2023）15-0010-0621 世紀(jì)以來，能源與環(huán)境問題已成為全世界共同關(guān)注的話題，面對(duì)傳統(tǒng)能源對(duì)自然環(huán)境引起的氣候變化，發(fā)展高比例可再生資源越來越備受青睞。中國(guó)能源發(fā)展相關(guān)報(bào)告指出，到2040 年可再生能源發(fā)電量將占到新增發(fā)電量的50％， 但可再生能源存在能量密度低、間歇性明顯、分布分散等特點(diǎn)，在接入傳統(tǒng)能源電力網(wǎng)絡(luò)中很難適應(yīng)現(xiàn)有機(jī)制[1]。隨著
科技資訊 2023年15期2023-09-07
- 基于改進(jìn)NSGA-II算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究
網(wǎng)；優(yōu)化調(diào)度；多目標(biāo)；NSGA-II0 引言我國(guó)“十四五”規(guī)劃及2035 遠(yuǎn)景目標(biāo)中提出的集中式與分布式能源建設(shè)綱要，對(duì)推進(jìn)我國(guó)微電網(wǎng)建設(shè)具有重大意義[1]。微電網(wǎng)是由分布式電源、負(fù)荷、儲(chǔ)能設(shè)備等組成的一種分布式能源結(jié)構(gòu)，能夠有效整合可再生能源，實(shí)現(xiàn)對(duì)負(fù)荷多種能源形式的穩(wěn)定供給[2]。微電網(wǎng)相對(duì)于傳統(tǒng)電網(wǎng)有諸多優(yōu)勢(shì)，但也有一些短處亟需優(yōu)化?？稍偕茉词艿阶匀画h(huán)境的制約，光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電都具有較大的波動(dòng)性和隨機(jī)性，如何提高可再生能源的消納率，同時(shí)降低微電網(wǎng)
電子產(chǎn)品世界 2023年6期2023-07-10
- 基于運(yùn)營(yíng)和出行成本的校車路徑問題研究
與不混載場(chǎng)景下多目標(biāo)校車路徑規(guī)劃問題（SBRP）模型．在不混載情景下，構(gòu)建以學(xué)生出行成本和校方運(yùn)營(yíng)成本為優(yōu)化目標(biāo)的融合校車服務(wù)水平的SBRP數(shù)學(xué)模型;在混載情景下，構(gòu)建考慮校車投入成本與運(yùn)營(yíng)成本的SBRP數(shù)學(xué)模型．通過對(duì)比多個(gè)啟發(fā)式算法，確定基于模擬退火算法的求解流程和基于遺傳算法求解結(jié)果的橫向比對(duì)．最后，在國(guó)際基準(zhǔn)案例上進(jìn)行了測(cè)試，基于模擬退火算法引入不同搜索算子求解不同場(chǎng)景下構(gòu)建的SBRP數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用于山東日照五蓮縣校車路徑優(yōu)化設(shè)計(jì)，結(jié)果表明不混載S
南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2023年3期2023-07-06
- “多目標(biāo)”需求下?lián)P州市土地利用布局優(yōu)化
求。因此,滿足多目標(biāo)土地利用需求,研究生態(tài)和糧食安全約束下的土地利用布局,可以為未來發(fā)展方向提供科學(xué)依據(jù)[4]。自20世紀(jì)90年代以來,土地利用變化研究已成為全球環(huán)境變化的關(guān)鍵領(lǐng)域和核心內(nèi)容,是地理學(xué)和土地科學(xué)研究的前沿與熱點(diǎn)領(lǐng)域之一[4—7]。情景分析和模型模擬則成為研究土地利用動(dòng)態(tài)變化特征、土地利用格局和土地動(dòng)態(tài)走向的有效手段。目前基于Logistic回歸分析的空間顯示模型(Spatial Explicit Model)[8]、基于經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析的CLU
生態(tài)學(xué)報(bào) 2022年19期2022-10-27
- 基于遺傳算法的城際列車停站方案
詞：遺傳算法;多目標(biāo);城際列車;MATLAB;客流OD中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2022）09-0058-021緒論1.1 研究背景及意義城際鐵路即為城市之間運(yùn)行旅客列車的鐵路線。城際列車作為新型高效環(huán)保的交通工具在部分相鄰城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人員往來中發(fā)揮著巨大的作用。在接下來的發(fā)展中，城際鐵路的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)將逐步成為我國(guó)鐵路系統(tǒng)建設(shè)和發(fā)展的重要組成部分。在交通客運(yùn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下，我國(guó)城際鐵路的建
電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年9期2022-05-10
- 考慮風(fēng)振響應(yīng)特性的多目標(biāo)等效靜力風(fēng)荷載實(shí)用分析方法
風(fēng)振響應(yīng)特性的多目標(biāo)等效靜力風(fēng)荷載實(shí)用分析方法?；诿}動(dòng)風(fēng)振背景響應(yīng)、共振響應(yīng)及其耦合項(xiàng)組合結(jié)果，利用LRC法基本原理推導(dǎo)構(gòu)造多目標(biāo)等效方程的基本向量，實(shí)現(xiàn)與脈動(dòng)風(fēng)振響應(yīng)完全協(xié)調(diào)對(duì)應(yīng)，且能夠再現(xiàn)風(fēng)振響應(yīng)特性，采用最小二乘法求解等效方程，得到多目標(biāo)等效靜力風(fēng)荷載;引入應(yīng)變能概念，考慮結(jié)構(gòu)所有節(jié)點(diǎn)響應(yīng)，根據(jù)三分量各響應(yīng)應(yīng)變能對(duì)總響應(yīng)能變能的貢獻(xiàn)，定義響應(yīng)分量貢獻(xiàn)系數(shù)，據(jù)此系數(shù)進(jìn)行大跨屋蓋結(jié)構(gòu)脈動(dòng)風(fēng)振響應(yīng)特性類型判定，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)風(fēng)振響應(yīng)特性類型判定結(jié)果，精
振動(dòng)工程學(xué)報(bào) 2022年1期2022-04-04
- 基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的風(fēng)電—抽水蓄能聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行研究
GA-Ⅱ算法對(duì)多目標(biāo)模型進(jìn)行求解，結(jié)果證明，利用改進(jìn)算法求解的風(fēng)電—抽水蓄能聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型有效提高了電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益及電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：風(fēng)電—抽水蓄能聯(lián)合;多目標(biāo);碳排放;改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法中圖分類號(hào)：TM614;TV743? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號(hào)：1671-0797（2022）04-0012-04DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.04.0040? ? 引言在碳達(dá)峰、碳中和背景下，
機(jī)電信息 2022年4期2022-03-10
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化的氫燃料電池客車車身骨架輕量化設(shè)計(jì)
率為約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過對(duì)比優(yōu)化前后，得出了客車骨架質(zhì)量有原來的1.936t減輕到1.823t，減輕了113kg.同時(shí)客車的各項(xiàng)特性也滿足設(shè)計(jì)要求。Abstract： Taking the 10m hydrogen fuel cell bus produced by a company as the research object and the finite element model of the body frame of the hydr
內(nèi)燃機(jī)與配件 2022年5期2022-02-28
- 基于大津算法連通域的松果多目標(biāo)識(shí)別定位
像連通域的松果多目標(biāo)果實(shí)識(shí)別與定位，為以后實(shí)現(xiàn)松果的自動(dòng)化采摘提供了技術(shù)基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：圖像處理;松果;多目標(biāo);連通域;識(shí)別中圖分類號(hào)： TP391.41? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2021）15-0193-05收稿日期：2020-11-11基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：C161402）;長(zhǎng)沙市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（編號(hào)：Kq2004094）;廣州達(dá)意隆包裝機(jī)械股份有限公司博士后科研工作站項(xiàng)目（編號(hào)：263805）。作者簡(jiǎn)介：牛 晗（199
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年15期2021-09-12
- 基于多目標(biāo)決策的多車場(chǎng)車輛調(diào)度干擾管理研究
立多車場(chǎng)環(huán)境下多目標(biāo)干擾管理數(shù)學(xué)模型。對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行規(guī)范化處理，將多目標(biāo)問題化簡(jiǎn)為單目標(biāo)問題。對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，引入迭代交換過程和自適應(yīng)交叉變異算子求解干擾管理模型。通過MATLAB軟件進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果與重調(diào)度法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，文中本文方法與現(xiàn)有的重調(diào)度法相比可以更好地平衡各方利益，得出擾動(dòng)較小的調(diào)整方案。【關(guān)鍵詞】? ?多目標(biāo);多車場(chǎng);干擾管理;遺傳算法Research on disruption management of multi-depo
- 基于多目標(biāo)決策的信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法思考
方法。關(guān)鍵詞：多目標(biāo);信息安全;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法計(jì)算機(jī)與科學(xué)技術(shù)在不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)化的信息量也在增大，同時(shí)也給了一些不法分子盜取信息的機(jī)會(huì)，保證信息的安全可靠難度也越來越高。因?yàn)橄到y(tǒng)的安全性存在一定的隱患，與網(wǎng)絡(luò)操作相關(guān)聯(lián)的軟件、操作系統(tǒng)、硬盤設(shè)備，不可避免的都會(huì)存在一些安全的漏洞，這也給系統(tǒng)外的安全問題有了可乘之機(jī)，給信息的安全性無意或者是有意帶來了一些問題，如果可以對(duì)系統(tǒng)的安全性有一個(gè)合理的評(píng)估，對(duì)有可能會(huì)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)有一個(gè)有效或者可靠
科技研究 2021年20期2021-09-10
- 汽車結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化方法概述
性能需求，結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法對(duì)汽車進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)已成為當(dāng)前汽車研發(fā)的重要手段。本文對(duì)汽車結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法中的性能需求目標(biāo)、多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)的方法、構(gòu)建近似模型和優(yōu)化算法進(jìn)行了總結(jié)，重點(diǎn)分析了多目標(biāo)優(yōu)化方法在汽車結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：汽車結(jié)構(gòu) 多目標(biāo) 優(yōu)化設(shè)計(jì) 近似模型Overview of Automobile Structure Multi-objective Optimization MethodXiao Yuyue Qin Junyu
時(shí)代汽車 2021年14期2021-08-09
- 面向物流倉(cāng)儲(chǔ)分揀機(jī)器人的多目標(biāo)視覺識(shí)別 與定位方法研究
儲(chǔ)分揀機(jī)器人的多目標(biāo)視覺識(shí)別與定位方法，介紹了分揀機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別與定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，以及分揀目標(biāo)的提取、識(shí)別與定位，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)于物流倉(cāng)儲(chǔ)中分揀機(jī)器人的研究及應(yīng)用有重要意義。關(guān)鍵詞：物流倉(cāng)儲(chǔ);分揀機(jī)器人;多目標(biāo);識(shí)別與定位中圖分類號(hào)：TP242? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1001-5922（2021）07-0109-04Research on Multi
粘接 2021年7期2021-04-27
- 基于多目標(biāo)探討多階段主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃策略
。提出一種基于多目標(biāo)的多階段主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃方法，在常規(guī)負(fù)荷預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上組建接入主動(dòng)配電網(wǎng)的風(fēng)、光等間歇性分布電源可信出力模型，全面考慮需求側(cè)響應(yīng)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，構(gòu)建配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，對(duì)節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算，設(shè)計(jì)不同負(fù)荷水平下的電源最佳規(guī)劃方案，所提方法不僅能夠有效減少規(guī)劃費(fèi)用，還能夠提升規(guī)劃效果。關(guān)鍵詞：多目標(biāo);多階段;主動(dòng)配電網(wǎng);規(guī)劃方法傳統(tǒng)主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃方法未考慮到間歇性分布電源可信性出力，且配電網(wǎng)負(fù)荷分配不合理，針對(duì)這些問題，本文提出基于多目
電子樂園·上旬刊 2021年4期2021-03-07
- 基于粒子群算法的汽車多目標(biāo)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)研究
子群算法的汽車多目標(biāo)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃系統(tǒng)。硬件部分設(shè)計(jì)PID控制器和SPC5644A芯片，軟件部分設(shè)計(jì)汽車多目標(biāo)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃框架，基于粒子群算法構(gòu)建汽車自適應(yīng)動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)模型，設(shè)計(jì)汽車自適應(yīng)規(guī)劃函數(shù)，實(shí)現(xiàn)汽車多目標(biāo)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃。關(guān)鍵詞：粒子群算法;汽車;多目標(biāo);自適應(yīng);動(dòng)態(tài)規(guī)劃中圖分類號(hào)：TP273? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）16-0032-03Research on Vehicle Multi-
現(xiàn)代信息科技 2021年16期2021-02-28
- 基于多目標(biāo)導(dǎo)向的崇禮生態(tài)風(fēng)景道規(guī)劃途徑
道，規(guī)劃途徑，多目標(biāo)，張家口崇禮區(qū)DOI： 10.12169/zgcsly.2021.09.08.0003Abstract：?Under the background of the construction of ecological civilization and Beautiful China in the new era and the integrated urban-rural development， the science-based pl
中國(guó)城市林業(yè) 2021年6期2021-01-13
- 多目標(biāo)粒子群算法的影響因素及改進(jìn)策略
，粒子群算法的多目標(biāo)優(yōu)化應(yīng)運(yùn)而生，通過對(duì)算法改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了粒子群算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題，但解決多目標(biāo)優(yōu)化的同時(shí)，影響粒子群算法的因素也增多了。文章重點(diǎn)介紹了多目標(biāo)粒子群算法的影響因素和改進(jìn)策略。關(guān)鍵詞：粒子群算法;多目標(biāo);改進(jìn)策略0 ? 引言多目標(biāo)粒子群算法在解決多變量的優(yōu)化問題時(shí)也加大了算法本身的運(yùn)算難度，并且影響運(yùn)算結(jié)果的因素也多于單目標(biāo)粒子群算法。本文主要對(duì)多目標(biāo)粒子群算法的影響因素進(jìn)行研究闡述，并介紹改進(jìn)辦法。對(duì)多目標(biāo)粒子群算法運(yùn)算中遇到主要問題進(jìn)行分
無線互聯(lián)科技 2021年23期2021-01-08
- 不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的農(nóng)戶多目標(biāo)行為決策M(jìn)AUT分析
農(nóng)戶行為決策的多目標(biāo)屬性。而云南邊境山區(qū)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種類繁多，行為決策差異顯著且貧困問題依然突出，因此，亟待分析不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的農(nóng)戶多目標(biāo)行為決策。基于云南邊境山區(qū)366戶農(nóng)戶的微觀問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，通過多屬性效用函數(shù)（MAUT）模型組建多目標(biāo)決策矩陣，測(cè)算收益利潤(rùn)、勞動(dòng)力和風(fēng)險(xiǎn)三大目標(biāo)的權(quán)重，并采用離差標(biāo)準(zhǔn)化歸一處理法計(jì)算農(nóng)戶多目標(biāo)行為決策總效用。結(jié)果表明，調(diào)查區(qū)域農(nóng)戶在生產(chǎn)決策過程中，利潤(rùn)目標(biāo)的權(quán)重比重較大但不是絕對(duì)目標(biāo)，其次是勞動(dòng)力目標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)。同
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年15期2020-09-22
- 關(guān)于計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分析
是沖突的。針對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問題，進(jìn)化算法被驗(yàn)證是較為高效的。本文針對(duì)進(jìn)化算法，首先概述進(jìn)化算法的特點(diǎn)，隨后再對(duì)其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)展開了簡(jiǎn)要分析?！娟P(guān)鍵詞】進(jìn)化算法;機(jī)器學(xué)習(xí);評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn);多目標(biāo)在處理許多問題時(shí)，往往需要對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行考慮，用數(shù)學(xué)的方式來說就是同時(shí)對(duì)目標(biāo)函數(shù)集合進(jìn)行優(yōu)化，這個(gè)過程稱為多目標(biāo)優(yōu)化。在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)，多目標(biāo)進(jìn)化算法是較為常用的且高效的算法。其如此受歡迎的原因主要有以下幾點(diǎn)：（1） 使用該類算法去解決問題時(shí)不需要對(duì)問題有預(yù)先只是，也就是說
學(xué)生學(xué)習(xí)報(bào) 2020年9期2020-09-10
- 車輛機(jī)械式變速器多目標(biāo)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)
機(jī)械式變速器;多目標(biāo);可靠性;優(yōu)化設(shè)計(jì)人們生活水平的提高以及科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，推動(dòng)了中國(guó)汽車行業(yè)的發(fā)展。目前在人們的日常生活當(dāng)中，汽車已經(jīng)成為了不可缺少的主要出行工具，人們對(duì)汽車的性能和使用安全等的要求也逐漸提高。而在汽車結(jié)構(gòu)當(dāng)中，變速器有著非常重要的作用，其對(duì)汽車的性能、行駛速度等有著直接的影響。因此，為了能夠保證汽車的性能，提高汽車的壽命和安全性，就必須要保證變速器的高質(zhì)量和高性能。一、機(jī)械式變速器設(shè)計(jì)的特點(diǎn)研究首先要保證設(shè)計(jì)的機(jī)械式變速器的動(dòng)力能夠
看世界·學(xué)術(shù)上半月 2020年5期2020-09-10
- 一種快速自動(dòng)多目標(biāo)圖像分割算法
要：針對(duì)進(jìn)化多目標(biāo)圖像分割算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)且依賴人工挑選最優(yōu)解的不足，提出一種快速自動(dòng)多目標(biāo)圖像分割算法。首先使用自適應(yīng)Mean-shift算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，將粗分割結(jié)果進(jìn)行二次分割以提高運(yùn)行速度;其次選擇相互排斥的指標(biāo)作為多目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)，并采用RM-MEDA框架對(duì)超像素顏色與紋理特征分別進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)對(duì)它們使用不同權(quán)值作為目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化;最后由模糊模型從眾多Pareto折中解集中自動(dòng)選擇滿足實(shí)際分割要求的PS解。引入Mean-shift進(jìn)行預(yù)分割，相
軟件導(dǎo)刊 2020年11期2020-01-05
- 基于改進(jìn)蟻群算法的多目標(biāo)路徑規(guī)劃研究
短的基礎(chǔ)上提出多目標(biāo)路徑規(guī)劃，豐富了蟻群算法的實(shí)用性和現(xiàn)實(shí)意義。最后經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)優(yōu)化算法進(jìn)行驗(yàn)證，證明了上述優(yōu)化的可行性。關(guān)鍵詞：蟻群算法;避障;多目標(biāo);柵格法;路徑規(guī)劃中圖分類號(hào)：TP242? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AMulit-objcctive Path Planning Basedon Improved and Colony AlgorithmMA Xiao-ming ，JIN Wu
計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化 2020年4期2020-01-05
- 考慮新能源接入的電力多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度
能源接入的電力多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度。關(guān)鍵詞：新能源;接入;電力;多目標(biāo);優(yōu)化調(diào)度中圖分類號(hào)：TK89 ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言在國(guó)民經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展的過程中，生活與工業(yè)用電呈現(xiàn)持續(xù)上漲趨勢(shì)，逐步顯現(xiàn)用電需求和電力供應(yīng)兩者的矛盾。長(zhǎng)期以來應(yīng)用的供電模式將火力發(fā)電作為主體，因?yàn)榻┠昝禾抠Y源越來越少，并且日益加重因煤炭燃燒而導(dǎo)致的環(huán)境污染，所以目前正逐步向復(fù)合模式發(fā)展。多樣性已成為電力來源的重要特征，盡可能減少火力發(fā)電，全面發(fā)展各項(xiàng)新能源，主要包括
中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品 2019年18期2019-11-27
- 基于多目標(biāo)蝗蟲優(yōu)化算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃
為此，提出一種多目標(biāo)蝗蟲優(yōu)化算法（MOGOA）來解決這一問題。根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃要求將路徑長(zhǎng)度、平滑度和安全性作為路徑優(yōu)化的目標(biāo)，建立相應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型。在種群的搜索過程中，引入曲線自適應(yīng)策略以提高算法收斂速度，并使用Pareto最優(yōu)準(zhǔn)則來解決三個(gè)目標(biāo)之間的共存問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提出的算法在解決上述問題中尋找到的路徑更短，表現(xiàn)出更好的收斂性。該算法與多目標(biāo)粒子群（MOPSO）算法相比路徑長(zhǎng)度減少了約2.01%，搜索到最小路徑的迭代次數(shù)減
計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2019年10期2019-11-15
- 綜述智能電網(wǎng)條件下的多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃
漸擴(kuò)大。在規(guī)劃多目標(biāo)輸電網(wǎng)的過程中，需要在智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)上展開，這種方式能夠提升多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃的中智能性，進(jìn)而提升多目標(biāo)輸電網(wǎng)的運(yùn)行質(zhì)量，本文將在智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)上研究多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃方法。關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)；多目標(biāo)；輸電網(wǎng)規(guī)劃一、智能電網(wǎng)的概述智能電網(wǎng)的發(fā)展是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)智能化的重要途徑，其構(gòu)建主要依托具有傳感技能、操控技能、量測(cè)技能的科學(xué)設(shè)備，以及現(xiàn)代化的通訊網(wǎng)絡(luò)。與之前傳統(tǒng)的電網(wǎng)相比較，智能電網(wǎng)有很多優(yōu)勢(shì)。例如，智能電網(wǎng)具有十分可靠的抗攻擊和抗干擾能力，實(shí)
名城繪 2019年11期2019-10-21
- 基于改進(jìn)螢火蟲算法的水資源優(yōu)化配置
過線性加權(quán)法將多目標(biāo)模型化為單目標(biāo)模型，在螢火蟲算法的基礎(chǔ)上引入一種自適應(yīng)型慣性權(quán)重，將固定步長(zhǎng)改進(jìn)為可變步長(zhǎng)，求解優(yōu)化配置模型，并結(jié)合實(shí)例，得到了不同水平年不同保證率下的山西省盂縣水資源優(yōu)化配置方案。研究結(jié)果表明：盂縣供需水量基本平衡，配置方案科學(xué)合理，基于改進(jìn)螢火蟲算法的水資源優(yōu)化配置模型在孟縣具有較強(qiáng)的有效性與適用性。關(guān)鍵詞：改進(jìn)螢火蟲算法;水資源;優(yōu)化配置;多目標(biāo);山西省盂縣中圖分類號(hào)：TV213.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Adoi：10.3969/j.iss
人民黃河 2019年5期2019-10-21
- 基于協(xié)同的水庫(kù)汛限水位控制多目標(biāo)分析
庫(kù)汛限水位控制多目標(biāo)決策問題進(jìn)行研究，定義了水庫(kù)汛限水位控制決策目標(biāo)與汛限水位之間的協(xié)同貢獻(xiàn)度函數(shù)、系統(tǒng)協(xié)調(diào)度函數(shù)及各目標(biāo)之間協(xié)同貢獻(xiàn)度置換率函數(shù)，建立了汛限水位控制多目標(biāo)協(xié)同決策模型。將豐滿水庫(kù)汛限水位控制方案離散化，分別計(jì)算了各汛限水位方案對(duì)應(yīng)的發(fā)電效益和防洪風(fēng)險(xiǎn)，建立了發(fā)電效益、防洪風(fēng)險(xiǎn)與汛限水位方案之間的協(xié)同貢獻(xiàn)度函數(shù);在發(fā)電效益與防洪風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同貢獻(xiàn)度目標(biāo)空間中，進(jìn)行了發(fā)電效益與防洪風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同貢獻(xiàn)度置換率分析和汛限水位控制決策。利用協(xié)同貢獻(xiàn)度置換率信息
人民黃河 2019年5期2019-10-21
- 基于多目標(biāo)的電動(dòng)車機(jī)艙布置方法研究
艙;布置方法;多目標(biāo)1 基于多目標(biāo)的電動(dòng)車機(jī)艙典型布置方案1.1 動(dòng)力總成與高壓電器件分離布置因?yàn)閯?dòng)力總成與高壓電器件等都布置在機(jī)艙里，一般按照兩層布局，主要特征是采用大支架支撐上層的高壓電器件，大支架下層布置動(dòng)力總成。為了實(shí)現(xiàn)輕量化的目標(biāo)，支架通常是由鋁合金或PP+玻璃纖維塑料。分層布局的優(yōu)點(diǎn)是清晰的層次結(jié)構(gòu)，各高壓電器件可獨(dú)立開發(fā)與裝配，且不受動(dòng)力總成的振動(dòng)影響，但是管線路較復(fù)雜，機(jī)艙美觀性差，也不利于保安防災(zāi)的設(shè)計(jì)。1.2 動(dòng)力總成與高壓電器件集成布
汽車世界·車輛工程技術(shù)（下） 2019年6期2019-10-21
- 救援車輛多目標(biāo)實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃模型
車輛路徑選擇的多目標(biāo)屬性，文章從路徑安全性、最小化行程時(shí)間、行程時(shí)間可靠性的角度出發(fā)，構(gòu)建實(shí)時(shí)環(huán)境下救援車輛的多目標(biāo)實(shí)時(shí)路徑選擇模型。采用加權(quán)求和法對(duì)將多維目標(biāo)聚合為單個(gè)目標(biāo)，提高路徑搜索效率。模型所求得的最優(yōu)路徑為綜合最優(yōu)路徑，反映了救援車輛路徑選擇的多目標(biāo)屬性，克服了以往路徑規(guī)劃單目標(biāo)屬性的缺陷。給出算法，通過算例驗(yàn)證模型的有效性。關(guān)鍵詞：多目標(biāo);路徑選擇模型;加權(quán)求和法;A*算法中圖分類號(hào)：F506文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A0引言由于物流供應(yīng)鏈的重要性，對(duì)于最短
物流科技 2019年9期2019-10-18
- 基于灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度的車貨雙邊匹配決策研究
距離偏差最小的多目標(biāo)灰色雙邊匹配模型，有效地設(shè)計(jì)車貨供需匹配方案，提高雙方主體的滿意度和匹配率，運(yùn)用線性加權(quán)法將多目標(biāo)匹配模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，并通過MATLAB軟件求解出最優(yōu)匹配方案，利用算例驗(yàn)證了其可操作性和實(shí)用性。本文為車貨供需匹配領(lǐng)域的研究提供了方法支撐，對(duì)提高我國(guó)公路貨運(yùn)物流效率具有現(xiàn)實(shí)意義。Abstract： With respect to the two-sided matching decision-making problems wi
價(jià)值工程 2019年23期2019-09-20
- 黃河上游水庫(kù)群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究
河上游水庫(kù)群的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，選擇1989-2008年共20 a的實(shí)測(cè)徑流長(zhǎng)系列資料，利用改進(jìn)的快速非劣排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）對(duì)模型進(jìn)行求解。從水庫(kù)發(fā)電、運(yùn)行情況、供水滿足度、防凌、生態(tài)等方面對(duì)模型計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果表明：在充分滿足防凌和生態(tài)前提下，模型優(yōu)化后的整個(gè)梯級(jí)水庫(kù)群總發(fā)電量比“實(shí)際”發(fā)電量提高了2.07%、總?cè)彼势椒胶捅葘?shí)際降低了5.98%。關(guān)鍵詞：水庫(kù)調(diào)度;多目標(biāo);改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法;黃河上游中圖分類號(hào)：TV697.1+2;T
人民黃河 2019年1期2019-09-10
- 基于能量最優(yōu)及降低振動(dòng)損耗的多目標(biāo)優(yōu)化瞬時(shí)控制策略
合動(dòng)力車輛利用多目標(biāo)優(yōu)化和瞬時(shí)控制策略，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的轉(zhuǎn)速扭矩分配進(jìn)一步優(yōu)化?？紤]到實(shí)驗(yàn)仿真的便利和高效，采用AMESim軟件進(jìn)行仿真模型的搭建，使用Matlab和Simulink與AMESim建立連接用于數(shù)據(jù)處理與分析。由于相關(guān)鄰域發(fā)展水平所限，瞬時(shí)控制策略無法精確實(shí)現(xiàn)，本項(xiàng)目采用離散點(diǎn)取代整體的思路，在某一特定工況下進(jìn)行優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，測(cè)試結(jié)果表明計(jì)及瞬時(shí)振動(dòng)和能量最優(yōu)的多目標(biāo)瞬時(shí)控制策略有一定應(yīng)用前景和現(xiàn)實(shí)價(jià)值，為今后相關(guān)領(lǐng)域的研究和發(fā)展提供參考，也為混
科學(xué)導(dǎo)報(bào)·科學(xué)工程與電力 2019年4期2019-09-10
- 基于TSP旅行商模型的杭州旅游線路設(shè)計(jì)
P旅行商模型的多目標(biāo)優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)出在保證景點(diǎn)的價(jià)值最大的同時(shí)滿足旅游總費(fèi)用最低的路線。關(guān)鍵詞：熵權(quán)法；聚類分析；TSP旅行商模型；多目標(biāo)中圖分類號(hào)：TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2019）04-0094-03Hangzhou Tourism Route Design Based on TSP Traveler ModelWU Lili，ZHU Xue，XU Junkang（Zhejiang Chinese Medical
現(xiàn)代信息科技 2019年4期2019-09-10
- 基于電網(wǎng)脆弱性的多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃
：電網(wǎng)脆弱性;多目標(biāo);電網(wǎng)規(guī)劃引言脆弱性是近年來智能電網(wǎng)的研究熱點(diǎn)之一，電網(wǎng)脆弱性評(píng)估主要是對(duì)電網(wǎng)安全運(yùn)行進(jìn)行主動(dòng)檢測(cè)，對(duì)存在的隱患提前預(yù)防，以協(xié)調(diào)電網(wǎng)的運(yùn)行方式，對(duì)電網(wǎng)的發(fā)展具有非常重要的意義。針對(duì)結(jié)構(gòu)脆弱性的研究方法主要有基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的評(píng)估方法及與人工智能相結(jié)合的評(píng)估方法。脆弱性評(píng)估方法如果要應(yīng)用到電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行和規(guī)劃方面，還需要研究從個(gè)體層面評(píng)價(jià)過度到系統(tǒng)層面評(píng)價(jià)的方法。目前，評(píng)價(jià)電網(wǎng)整體脆弱性的方法分為2個(gè)方向：主流的方向是對(duì)所有節(jié)點(diǎn)的脆弱性指
中國(guó)電氣工程學(xué)報(bào) 2019年9期2019-09-10
- 基于OBE的“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”多目標(biāo)教學(xué)
況，提出了課內(nèi)多目標(biāo)的教學(xué)構(gòu)想，匹配不同類型人才的市場(chǎng)需求，根據(jù)對(duì)在校生和部分畢業(yè)生的調(diào)查研究，構(gòu)建了初步的多目標(biāo)類別和對(duì)應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容劃分標(biāo)準(zhǔn)。[關(guān)鍵詞] OBE;計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué);教學(xué)改革;多目標(biāo)[中圖分類號(hào)] G642 ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號(hào)] 1008-2549（2019） 07-0094-02傳統(tǒng)的培養(yǎng)模式是以學(xué)科、專業(yè)為出發(fā)點(diǎn)，學(xué)生選什么專業(yè)就按照相應(yīng)專業(yè)的要求配備相應(yīng)的課程，具體到每一門課程，教學(xué)目標(biāo)是讓學(xué)生學(xué)會(huì)課程大綱規(guī)定的知識(shí)，講授的內(nèi)
教書育人·高教論壇 2019年7期2019-08-20
- 新型多目標(biāo)遺傳算法在燒結(jié)配礦中的應(yīng)用
分布情況復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題，本文提出了一種新型多目標(biāo)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行解決。通過改進(jìn)算法中的非劣排序步驟，過濾種群中產(chǎn)生的不合理個(gè)體，并添加去重操作，降低種群中個(gè)體的重復(fù)出現(xiàn)，增強(qiáng)種群中個(gè)體的多樣性。該算法能夠?yàn)殇搹S的燒結(jié)配礦工作提供較為合理且成本、質(zhì)量都較為優(yōu)秀的配礦方案。關(guān)鍵詞： 燒結(jié);遺傳算法;配礦;多目標(biāo)文章編號(hào)： 2095-2163（2019）03-0036-05?中圖分類號(hào)： TP301.6?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A0?引?言當(dāng)前的燒結(jié)配礦優(yōu)化模型，大
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2019年3期2019-07-01
- 基于軌跡映射模型的天車多目標(biāo)調(diào)度方法
真試驗(yàn)并與經(jīng)典多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了算法是有效可行的，進(jìn)一步的數(shù)值試驗(yàn)表明了合理的調(diào)度規(guī)則可以有效提高天車調(diào)度性能.關(guān)鍵詞：天車軌跡映射;時(shí)空約束;多目標(biāo);啟發(fā)式算法中圖分類號(hào)：TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：AMulti-objective Scheduling Method for Workshop Cranes Basedon Projection Model of TrajectoriesZHOU
湖南大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 2019年4期2019-06-08
- 節(jié)能減排背景下的微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行
面建立了微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)函數(shù)。最后，運(yùn)用改進(jìn)PSO算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。所得優(yōu)化結(jié)果能較好的減少污染物的排放同時(shí)也減少微電網(wǎng)的運(yùn)行成本?！娟P(guān)鍵詞】微電網(wǎng);分布式電源;多目標(biāo)中圖分類號(hào)： TP18;TM727 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2019）04-0025-003DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.04.010Optimal Operation of Microgrid unde
科技視界 2019年4期2019-04-20
- 金融周期下行階段的 貨幣政策“多目標(biāo)”均衡
周期回落階段的多目標(biāo)均衡，要求貨幣政策形成更為靈活、內(nèi)在統(tǒng)一的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、金融穩(wěn)定、貨幣穩(wěn)定“三角形支撐框架”?！柏泿欧€(wěn)定”又體現(xiàn)為匯率、通脹和房?jī)r(jià)三個(gè)錨。匯率是對(duì)外貨幣標(biāo)價(jià)水平；通貨膨脹是對(duì)內(nèi)一般物價(jià)水平；房?jī)r(jià)是金融周期下貨幣的特殊錨。（二）通過央行資產(chǎn)負(fù)債表策略解決中微觀傳導(dǎo)機(jī)制不通問題2018年以“定向降準(zhǔn)”為主的貨幣政策對(duì)沖效果并不明顯，社會(huì)融資增速持續(xù)下滑。這有兩方面原因，一是金融體系順周期性已經(jīng)發(fā)生，二是強(qiáng)監(jiān)管的遺留效應(yīng)。在金融周期下行階段，經(jīng)濟(jì)
中國(guó)經(jīng)濟(jì)報(bào)告 2019年2期2019-04-18
- 遺傳算法在高校排課中的應(yīng)用
課 遺傳算法 多目標(biāo) 優(yōu)化中圖分類號(hào)：G642? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1009-5349（2019）03-0153-02隨著各高校學(xué)生數(shù)目的增多;教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果日益被重視;教室、教師、多媒體越來越緊缺;那么如何能將這些資源更為合理地利用，優(yōu)化各種資源，把最有限的資源最大化地讓學(xué)生們利用是各大高校面臨的最難的一個(gè)課題，而且各高校為了學(xué)生們的個(gè)性發(fā)展，有一些課程需要選課，有一些課程不需要選課，這無形中加大了排課的難度，因此傳統(tǒng)的手工排課很難滿足學(xué)校
現(xiàn)代交際 2019年3期2019-04-01
- 河北省南水北調(diào)中線受水區(qū)水資源統(tǒng)一調(diào)配方案研究
為研究對(duì)象，以多目標(biāo)群決策理論和大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)理論為指導(dǎo)，以優(yōu)化與模擬為主要技術(shù)，構(gòu)建了基于MIKE BASIN的1+7受水區(qū)水資源優(yōu)化調(diào)配模型，制定了基于不同年份、不同保證率、不同節(jié)水水平、不同用水戶需求條件的受水區(qū)水資源優(yōu)化調(diào)配方案。在2020年供受水區(qū)來水頻率組合（引江水P=50%、當(dāng)?shù)氐乇硭甈=50%）條件下，對(duì)基本節(jié)水及高效節(jié)水的優(yōu)化調(diào)配方案優(yōu)化效果進(jìn)行了分析，以期在充分利用水資源、滿足需水要求的情況下，尋求多水源與多用戶之間最優(yōu)的配水方案，實(shí)現(xiàn)
南水北調(diào)與水利科技 2018年5期2018-12-29
- 重載列車多目標(biāo)優(yōu)化操縱研究
項(xiàng)控制工作，以多目標(biāo)優(yōu)化作為整個(gè)重載列車運(yùn)行控制中的關(guān)鍵性研究要素，將整個(gè)重載列車運(yùn)行中的多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模處理，分析模型中的構(gòu)建條件，將其模型操縱優(yōu)化和具體的列車運(yùn)行控制要點(diǎn)結(jié)合，以此提升整個(gè)重載列車的運(yùn)行控制能力。鑒于此，論文針對(duì)重載列車多目標(biāo)優(yōu)化操縱研究進(jìn)行了分析，旨在研究中，能夠按照重載列車運(yùn)行條件，將其整體的列車運(yùn)行操縱條件明確，為機(jī)車司機(jī)行車控制提供依據(jù)?！続bstract】According to the characteristics of
中小企業(yè)管理與科技·中旬刊 2018年10期2018-12-29
- 多目標(biāo)的通信供應(yīng)鏈集成優(yōu)化模型
：通信供應(yīng)鏈 多目標(biāo) 集成優(yōu)化中圖分類號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2018）11（c）-161-02供應(yīng)鏈集成優(yōu)化是一種有效整合供應(yīng)鏈資源的方法，對(duì)供應(yīng)鏈的構(gòu)建和設(shè)計(jì)有著重要的實(shí)用意義。供應(yīng)鏈的集成優(yōu)化研究，目前主要集中在制造型供應(yīng)鏈上，服務(wù)型供應(yīng)鏈的集成研究較少。通信供應(yīng)鏈?zhǔn)堑湫偷姆?wù)型供應(yīng)鏈。本文借鑒上述制造型供應(yīng)鏈集成優(yōu)化的研究成果，針對(duì)通信供應(yīng)鏈進(jìn)行集成優(yōu)化研究。結(jié)合通信供應(yīng)鏈的特點(diǎn)，對(duì)通信供應(yīng)鏈的戰(zhàn)略層和作業(yè)層的目
中國(guó)商論 2018年33期2018-09-10
- 水利水電工程施工初期導(dǎo)流標(biāo)準(zhǔn)多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策研究
建立了導(dǎo)流標(biāo)準(zhǔn)多目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策模型?！娟P(guān)鍵詞】水利水電；導(dǎo)流目標(biāo)；多目標(biāo)；風(fēng)險(xiǎn)決策一、施工導(dǎo)流標(biāo)準(zhǔn)的概念分析在論述施工導(dǎo)流標(biāo)準(zhǔn)之前，我們首先應(yīng)該明晰施工導(dǎo)流的相概念。所謂施工導(dǎo)流，即是指在修筑水利水電工程時(shí)。為了使水利水電工程建筑物能保持在干地上施工，用圍堰來維護(hù)基坑，并將水流引向預(yù)定的泄水建筑物泄向下游，稱為施工導(dǎo)流。據(jù)實(shí)際而言，水利水電工程施工初期的主要任務(wù)則是圍堰擋水，即從河床截流開始到壩體修建到圍堰高程以上的階段。在此階段做好導(dǎo)流工作具有十分重要的意
水能經(jīng)濟(jì) 2018年7期2018-07-12
- 膠東地區(qū)跨流域調(diào)水優(yōu)化配置研究
為目標(biāo)的多水源多目標(biāo)優(yōu)化配置模型，確定調(diào)引不同水源（黃河水，黃河水和長(zhǎng)江水）時(shí)的水資源優(yōu)化配置方案。配置結(jié)果表明：只調(diào)引黃河水，受水區(qū)不同規(guī)劃年的缺水量分別降低14%～83%、10%～31%；同時(shí)調(diào)引黃河水和長(zhǎng)江水，受水區(qū)不同規(guī)劃年的缺水量分別降低28%～81%、19%～53%?？梢妰?yōu)化配置方案可以有效緩解膠東地區(qū)水資源緊缺狀況和供需水矛盾，為膠東地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：跨流域調(diào)水；供需平衡分析；保證率；多目標(biāo)；水資源優(yōu)化配置；受水區(qū)中圖分類號(hào)：
南水北調(diào)與水利科技 2018年2期2018-07-05
- 基于DVIKOR的空戰(zhàn)多目標(biāo)威脅評(píng)估
KOR）的空戰(zhàn)多目標(biāo)威脅評(píng)估方法。 建立基于Entropy法的空戰(zhàn)態(tài)勢(shì)多屬性權(quán)重解算模型， 避免屬性權(quán)重確定的主觀隨意性問題； 建立基于泊松分布的時(shí)序序列權(quán)重解算模型， 處理多時(shí)刻空戰(zhàn)態(tài)勢(shì)信息。 在此基礎(chǔ)上， 建立基于DVIKOR的空戰(zhàn)多目標(biāo)威脅評(píng)估模型， 綜合考慮最大化群體效應(yīng)和最小化個(gè)體遺憾。 仿真結(jié)果表明該方法能綜合考慮空戰(zhàn)多屬性與個(gè)體屬性的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)， 實(shí)現(xiàn)空戰(zhàn)多目標(biāo)威脅評(píng)估的多屬性平衡與優(yōu)化， 并融合多時(shí)刻的空戰(zhàn)態(tài)勢(shì)信息， 使其評(píng)估結(jié)果更加真實(shí)合
航空兵器 2018年2期2018-06-19
- 基于YOLO算法的移動(dòng)輪船多目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)
測(cè)；YOLO；多目標(biāo)；實(shí)時(shí)檢測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）10-0196-02Abstract：In order to reduce the influence of human factors on real-time detection， there are many uncontrollable individual subjective prejudices in the feature
電腦知識(shí)與技術(shù) 2018年10期2018-06-02
- 電腦一機(jī)多目標(biāo)顯示處理設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
以使用一臺(tái)電腦多目標(biāo)顯示處理設(shè)計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)將一臺(tái)分為多臺(tái)電腦使用的目的，采用該方法可以實(shí)現(xiàn)將家庭液晶電視與電腦連接后進(jìn)行上網(wǎng)和辦公，同時(shí)不影響電腦本身的使用。該方法采用軟件與硬件相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)，利用Betwin軟件的虛擬環(huán)境、傳輸線的信號(hào)傳輸能力及影音橋的信號(hào)轉(zhuǎn)換能力，實(shí)現(xiàn)將電腦與電視相互連接供多人使用的功能?！娟P(guān)鍵詞】電腦 多目標(biāo) 顯示 BeTwin1 前言當(dāng)今社會(huì)，電腦已經(jīng)成為人們辦公交流的必備工具之一。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，電腦的性能越來高，電腦的微
電子技術(shù)與軟件工程 2018年1期2018-03-22
- 基于MIMO天線陣列的三維雷達(dá)探測(cè)
處理方法解決了多目標(biāo)情況下三維信息之間的不匹配問題并且降低了誤警概率。通過仿真驗(yàn)證了該方法的正確性?！娟P(guān)鍵詞】三維探測(cè) MIMO MTD DBF 多目標(biāo)1 引言近年來，隨著自動(dòng)避碰雷達(dá)安全系統(tǒng)的普及，三維雷達(dá)探測(cè)技術(shù)得到了極大的發(fā)展。平面陣列、相控陣和機(jī)械掃描天線陣是實(shí)現(xiàn)三維探測(cè)的最常用方法，但這些天線系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本較高。本文提出一種包含3個(gè)發(fā)射天線和2N個(gè)接收天線的時(shí)分多路復(fù)用（TDM）MIMO陣列，在水平和垂直兩個(gè)維度都實(shí)現(xiàn)了1×2n探測(cè)效果。一個(gè)
電子技術(shù)與軟件工程 2018年21期2018-02-28
- 基于α-β濾波的雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤精度影響分析
丁摘要為了解決多目標(biāo)跟蹤狀態(tài)下，雷達(dá)跟蹤測(cè)量精度會(huì)降低的問題，文中基于α-β濾波算法就多目標(biāo)跟蹤對(duì)跟蹤精度的影響進(jìn)行了分析，并對(duì)跟蹤精度進(jìn)行預(yù)估算例驗(yàn)證表明，該方法可準(zhǔn)確佑計(jì)雷達(dá)跟蹤的位置精度?！娟P(guān)鍵詞】雷達(dá)跟蹤精度 多目標(biāo) 跟蹤α-β濾波通常，多個(gè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)存在不確定性，這樣也會(huì)造成雷達(dá)探測(cè)結(jié)果的不穩(wěn)定。顯然，就必須對(duì)多個(gè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)，來減小這種不確定性。本文針對(duì)航跡處理需進(jìn)行航跡平滑濾波的特點(diǎn)，在雷達(dá)資源有限，通過改變時(shí)序調(diào)度，增加目
電子技術(shù)與軟件工程 2018年17期2018-02-26
- PCB組裝車間多目標(biāo)分批調(diào)度模型
罰費(fèi)用為目標(biāo)的多目標(biāo)分批調(diào)度模型，在模型的約束上充分考慮了《勞動(dòng)法》規(guī)定的加班時(shí)長(zhǎng)、《交易合同》中交期延遲懲罰以及PCB組裝過程的一些因素，很好地描述了PCB組裝分批調(diào)度問題，從而實(shí)現(xiàn)PCB組裝分批優(yōu)化調(diào)度問題的支持。Abstract： PCB assembly batch scheduling mathematical model is built. The model on basis of production research in reality
價(jià)值工程 2018年2期2018-01-15
- 空間桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)
動(dòng)態(tài)固有頻率為多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析。依據(jù)設(shè)計(jì)要求確定計(jì)算模型的結(jié)點(diǎn)數(shù)和結(jié)點(diǎn)位置，獲得滿足要求的空間桁架結(jié)構(gòu)并進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化結(jié)果比原模型質(zhì)量減少36.7%，一階模態(tài)提高3.6%。關(guān)鍵詞： 桁架結(jié)構(gòu)； 拓?fù)鋬?yōu)化； 多目標(biāo)； 構(gòu)型中圖分類號(hào)： V19文獻(xiàn)標(biāo)志碼： BOptimization design of space truss structureDAI Yifan1， ZHANG Shujie1， ZHOU Yang2（1. School of Ae
計(jì)算機(jī)輔助工程 2017年6期2018-01-13
- 基于自適應(yīng)遺傳算法的交叉口信號(hào)配時(shí)多目標(biāo)優(yōu)化
制目標(biāo)，建立了多目標(biāo)信號(hào)控制模型，并利用自適應(yīng)遺傳優(yōu)化算法求解，最后在matlab中進(jìn)行實(shí)例仿真，仿真結(jié)果表明，本文所提信號(hào)控制模型比傳統(tǒng)的Webster法好，同時(shí)自適應(yīng)遺傳算法比普通遺傳算法求解更快、更準(zhǔn)。關(guān)鍵詞：交叉口；信號(hào)配時(shí)；多目標(biāo)；自適應(yīng)遺傳算法中圖分類號(hào)：U491 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2017）22-0012-02交通規(guī)劃是城市整體規(guī)劃的重要組成部分，而交叉口控制則是交通規(guī)劃應(yīng)予以重視和考慮的問題。傳統(tǒng)信號(hào)控制采取定時(shí)
中國(guó)科技縱橫 2017年22期2018-01-04
- 多目標(biāo)體驗(yàn)式本科實(shí)踐教學(xué)模式的研究
科專業(yè)需要實(shí)施多目標(biāo)體驗(yàn)式實(shí)踐教學(xué)，并簡(jiǎn)要分析了其內(nèi)涵與特點(diǎn)。在相關(guān)本科專業(yè)中實(shí)施了多目標(biāo)體驗(yàn)式教學(xué)模式，該模式充分考慮了專業(yè)能力、學(xué)習(xí)能力、工作能力、職業(yè)素養(yǎng)、創(chuàng)新能力等5個(gè)培養(yǎng)目標(biāo)，同時(shí)盡量讓學(xué)生在實(shí)踐中獲得各方面的體驗(yàn)，并取得了良好成效。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)；體驗(yàn)式；實(shí)踐教學(xué)中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2017）45-0193-02在應(yīng)試教育背景下，學(xué)生的被動(dòng)記憶能力和解題技能不斷得到訓(xùn)練和強(qiáng)化，而知識(shí)主動(dòng)運(yùn)用和
教育教學(xué)論壇 2017年45期2017-11-24
- 基于平面多目標(biāo)光學(xué)定位
坐標(biāo)。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)；激光雷達(dá)；三角定位；坐標(biāo)處理中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）30-0251-021 平面多目標(biāo)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)激光雷達(dá)測(cè)距是在平面底角擺放激光雷達(dá)傳感器，平面放置物體，傳感器以固定頻率旋轉(zhuǎn)發(fā)射激光打在物體上，接受反射回來的激光，可根據(jù)傳感器與平面角度和反射時(shí)間得到一組位置時(shí)間數(shù)據(jù)，通過算法和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換就可以確定該物體在平面的相對(duì)位置。對(duì)于多目標(biāo)的定位，我們采取使用兩個(gè)激光傳感器，根據(jù)兩個(gè)傳感器
電腦知識(shí)與技術(shù) 2017年30期2017-11-17
- 基于平面多目標(biāo)聲定位的通信實(shí)訓(xùn)設(shè)備開發(fā)
標(biāo)定位，設(shè)計(jì)了多目標(biāo)定位系統(tǒng)及其通信協(xié)議，研究了超聲4角定位原理與算法，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了通信工程專業(yè)實(shí)訓(xùn)設(shè)備。關(guān)鍵詞：多目標(biāo) 超聲波測(cè)距 四角定位 實(shí)訓(xùn)設(shè)備中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）09（a）-0225-02應(yīng)用技術(shù)型人才培養(yǎng)中實(shí)踐教學(xué)是關(guān)鍵。在2016年遼寧省本科教學(xué)改革一般項(xiàng)目的資助下，課題組整合現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室儀器資源，充分使用實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有高端儀器儀表，將“平面多目標(biāo)超聲探測(cè)與定位技術(shù)”應(yīng)用于通信工程實(shí)訓(xùn)
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2017年25期2017-11-07
- 計(jì)算機(jī)層析技術(shù)中投影數(shù)據(jù)的多目標(biāo)優(yōu)化分析
究得出一種名為多目標(biāo)優(yōu)化的新型模型，再對(duì)投影數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的優(yōu)化。當(dāng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證后在微型機(jī)上完成，首先要給定義的圖象上標(biāo)上仿真采集，并且把所得到的投影數(shù)據(jù)加上高斯的噪聲，這樣通過含噪聲以及經(jīng)多個(gè)目標(biāo)優(yōu)化而成的兩種投影數(shù)據(jù)去完成投影中的圖像重建，把所得到的結(jié)果進(jìn)行一個(gè)對(duì)比和分析。根據(jù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示，一般會(huì)得出關(guān)于多個(gè)目標(biāo)化模型是有較強(qiáng)的抗噪音能力的，同時(shí)也得出理論和實(shí)驗(yàn)的一致性都比較好?！娟P(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī)層析；投影數(shù)據(jù)；多目標(biāo)評(píng)價(jià)計(jì)算機(jī)層析技術(shù)系統(tǒng)的最為重要的性能指
大陸橋視野·下 2017年11期2017-10-31
- 中壓配電網(wǎng)可靠性評(píng)估優(yōu)化研究
實(shí)際案例中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，證實(shí)該方法在投資中的準(zhǔn)確性和可靠性。關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；開關(guān)優(yōu)化配置；遺傳算法；可靠性；多目標(biāo)DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.20.1561 引言目前在全球能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展背景下，國(guó)內(nèi)外的電力工業(yè)正經(jīng)歷著很大的變化：電力系統(tǒng)正在特高壓和智能電網(wǎng)的發(fā)展基礎(chǔ)下向遠(yuǎn)距離輸電發(fā)展，各供電系統(tǒng)之間的聯(lián)系越來越緊密；電力系統(tǒng)也向著放寬管制和自由競(jìng)爭(zhēng)的方向轉(zhuǎn)變，電力系統(tǒng)的可靠性也就愈發(fā)重要，其中開關(guān)站的建設(shè)與投
山東工業(yè)技術(shù) 2017年20期2017-10-17
- 智能電網(wǎng)條件下的多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃
電網(wǎng)，然后針對(duì)多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃提出了一些有效對(duì)策，希望能夠給業(yè)內(nèi)人士帶來參考，以助推我國(guó)電力事業(yè)的繼續(xù)發(fā)展。關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)；多目標(biāo)；輸電網(wǎng)規(guī)劃隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，電網(wǎng)也在不斷進(jìn)行改革，現(xiàn)在我們正在經(jīng)歷一場(chǎng)傳統(tǒng)電網(wǎng)轉(zhuǎn)型向智能電網(wǎng)的革命之中，和舊有的電網(wǎng)相比，智能電網(wǎng)適應(yīng)性強(qiáng)、安全可靠，并且借助了信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的結(jié)果，具有著互動(dòng)性強(qiáng)、兼容性好的特點(diǎn)，總體上經(jīng)濟(jì)高效。電力依托于輸電網(wǎng)絡(luò)輸送，在以后輸電網(wǎng)絡(luò)還將向著更加靈活的方向發(fā)展。多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃本身以綜合效
科學(xué)與財(cái)富 2017年26期2017-09-23
- 大范圍復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下自主式水下機(jī)器人多目標(biāo)路徑規(guī)劃的研究
人；路徑規(guī)劃；多目標(biāo)；戰(zhàn)場(chǎng)；快速步進(jìn)法?！続bstract】Path planning plays an extremely important role in the operation of Autonomous Underwater Vehicles（AUVs） to accomplish the underwater task safely，successfully and efficiently.This paper introduces the
科技視界 2017年9期2017-09-04