基于NSGA—II算法的IP核测试优化研究

合集下载

基于改进NSGA-II算法的微电网优化调度研究

62ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD2023.6电子产品世界基于改进NSGA-II算法的微电网优化调度研究Research on microgrid optimal dispatch based on improved NSGA-II algorithm郁翰文，刘婷婷（南京信息工程大学自动化学院，南京 210044）摘要：以某地区微电网系统典型日为例，以24 h为调度周期，考虑分时电价的并网型微电网，算例结果表明，改进的算法在微电网配置中具有更高效益，对比分析了有无储能装置时的调度结果，表明储能装置具有调峰，提高微电网灵活性和效益的作用。

关键词：微电网；优化调度；多目标；NSGA-II0 引言我国“十四五”规划及2035远景目标中提出的集中式与分布式能源建设纲要，对推进我国微电网建设具有重大意义[1]。

微电网是由分布式电源、负荷、储能设备等组成的一种分布式能源结构，能够有效整合可再生能源，实现对负荷多种能源形式的稳定供给[2]。

微电网相对于传统电网有诸多优势，但也有一些短处亟需优化。

可再生能源受到自然环境的制约，光伏发电和风力发电都具有较大的波动性和随机性，如何提高可再生能源的消纳率，同时降低微电网运行成本和环境治理成本。

本文以并网型微电网进行研究，以风机、光伏、微型燃气轮机和储能装置的微电网系统为研究对象，以微电网运行成本和环境治理成本最小为优化目标，综合考虑各项约束建立优化调度模型，采用组合交叉算子和动态拥挤度策略改进NSGA -II 算法求解模型。

经过算例求解分析，表明Y -NSGA -II 算法具有更优搜索精度和个体均匀度，在微电网优化调度中能获得更优配置，对比了有无储能单元对调度优化的影响，结果表明储能装置能起到风光削峰填谷、降低微电网运行成本，减少污染气体排放的作用。

1 微电源的数学建模1.1 风力发电模型风力发电机的发电功率由风速的大小决定，输出功率为：P P v v v WT ci =<≤ v v v v r 33330,−−P v v v v v v v r r ci ci ,≤≥r r ci co<<,或co(1)式中，P WT 为t 时刻风机的输出功率，P r 为风机的额定输出功率，v ci 为切入风速,取3 m /s ，v r 为额定风速，v co 为切出风速。

基于NSGA-II_算法解决多目标优化实际应用的研究

Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2023, 12(10), 4195-4207Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/aamhttps:///10.12677/aam.2023.1210413基于NSGA-II算法解决多目标优化实际应用的研究向芷恒，王秉哲，雪景州，山晟北方工业大学理学院，北京收稿日期：2023年9月11日；录用日期：2023年10月5日；发布日期：2023年10月13日摘要优化问题是工业生产中十分常见的一类问题，但在具体的实际应用中，单目标优化往往无法满足实际的需求。

工厂需要在保证利润的前提下降低自己的成本，如能耗、人工、生产时间等。

此时单目标优化无法较好地给出需要的可行解，采用多目标优化能较为简单地解决此类问题。

NSGA-II算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。

关键词多目标优化，NSGA-II算法，Pareto占优Research on the Practical Application ofNSGA-II Algorithm for Multi-ObjectiveOptimizationZhiheng Xiang, Bingzhe Wang, Jinzhou Xue, Shen ShanCollege of Science, North China University of Technology, BeijingReceived: Sep. 11th, 2023; accepted: Oct. 5th, 2023; published: Oct. 13th, 2023AbstractOptimization problems are common in industrial production, but in specific practical applications, single-objective optimization often fails to meet the actual requirements. Factories need to reduce their costs, such as energy consumption, labor, and production time, while ensuring profitabili-向芷恒等ty. In such cases, single-objective optimization cannot provide satisfactory feasible solutions, and multi-objective optimization can effectively address these problems. The NSGA-II algorithm demon-strates good feasibility in solving such problems. This paper primarily introduces the development and principles of the NSGA-II algorithm and provides a simple application case based on simulated industrial production scenarios.KeywordsMulti-Objective Optimization, NSGA-II Algorithm, Pareto Dominance Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 绪论1.1. 引言多目标优化是现实生活中许多实际问题的重要组成部分，如工程设计、资源分配、机器学习等。

基于改进的NSGA-Ⅱ多目标优化方法研究

2-" )$ 5"( -R#!!!*!K
"#$
5-" )$ R"( -R#!!!*!)
"!$
同时优化 0个目标!且各目标之间相互冲突!则待优化的
目标函数可表示为
'" )$ R' '# " )$ !'! " )$ !*!'0" )$ ( >
"*$
求得其解 )VR' R# V!R! V!*!R, V( >!使 '" )r$ 在满足约束式
收稿日期 !"#$%"!%#) 修回日期 !"#$%"&%#"((基金项目国家青年科学基金资助项目!#+"+#') 作者简介路艳雪#))"% 男河南安阳人硕士研究生主要研究方向为多目标优化智能计算与应用赵超凡#))!% 男硕士研究生主要研究方向为机器学习多相催化建模与优化吴晓锋#))&% 男硕士研究生主要研究方向为检测技术与自动化装置韩晓霞#)$+% 女通信作者副教授硕导博士主要研究方向为智能信息处理复杂系统建模与优化 623/1FFGL2345#+*<=79 <
第 *' 卷第 + 期 !"#. 年 + 月(
计算机应用研究 @JJ;:=28:73 TFDF2G=6 7IU79J18FGD
V7;W*' X7W+ Y13<!"#.
基于改进的 1<M>B多目标优化方法研究!
路艳雪赵超凡吴晓锋韩晓霞q
太原理工大学信息工程学院山西晋中 "*"+""

基于NSGA-Ⅱ算法的ECPT系统PID参数寻优及输出稳压控制

基于NSGA-Ⅱ算法的ECPT系统PID参数寻优及输出稳压控制苏玉刚;陈苓芷;唐春森;马浚豪;呼爱国【摘要】针对电场耦合型无线电能传输(ECPT)系统阶数高、非线性、对系统参数变化敏感导致其输出电压质量下降、系统不稳定等问题,提出一种最优控制器设计方法.该方法首先建立系统广义状态空间平均(GSSA)模型,并基于此模型,利用多目标多约束遗传算法(NSGA-Ⅱ)对PID控制参数进行自动寻优,有效解决了高阶系统PID控制器最优参数难以设计的难题,改善了闭环系统的上升时间、稳态误差以及对变化参数的鲁棒性能,并将超调限定在一定范围内,提升系统的稳定性.仿真和实验结果验证了GSSA模型的准确性以及在此模型上利用NSGA-Ⅱ算法进行控制参数寻优的有效性.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2016(031)019【总页数】9页(P106-114)【关键词】无线电能传输;电场耦合;参数寻优;广义状态空间平均模型;PID控制【作者】苏玉刚;陈苓芷;唐春森;马浚豪;呼爱国【作者单位】重庆大学自动化学院重庆400030;重庆大学自动化学院重庆400030;重庆大学自动化学院重庆400030;重庆大学自动化学院重庆400030;奥克兰大学电子与计算机工程系奥克兰 1010【正文语种】中文【中图分类】TM724经过多年的发展，无线电能传输(Wireless Power Transfer，WPT)技术在理论和工程应用方面取得了一系列成果[1-5]。

该新型电能传输方式可以使电能的传输实现从供体到受体的无直接电气连接，从而消除了传统接触式电能传输方式存在的布线杂乱、导线磨损、接触火花等问题。

因此，无线电能传输技术尤为适用于安全性要求苛刻且工作环境复杂的用电场合(如潮湿、易燃、易爆等工作环境[6，7])。

在无线电能传输技术研究领域，基于电磁感应耦合的无线电能传输(Inductively Coupled Power Transfer，ICPT)技术是目前较热的研究方向，在理论研究与实际应用中都取得了较大的突破且逐步推广应用。

NSGA-Ⅱ算法大量测试函数实验结果展示

nsga_2.m（主函数） initialize_variables.m（初始化种群） non_domination_sort_mod.m（初始种群排序）开始进化过程 tournament_selection.m（锦标赛选择） genetic_operator.m（遗传操作） non_domination_sort_mod.m（非支配解集排序） replace_chromosome.m（替代种群）
n=12，var-domain=[0,1]，fun=3 如上图所示，蓝色+/.是经典测试函数DTLZ2用NSGA-Ⅱ算法得到的pareto前沿面，红色曲面是经典测试函数DTLZ2的理想pareto前沿面，pop=40000个
理想pareto前沿面数据来源：http://www.cs.cinvestav.mx/~emoobook/
• 第二代多目标进化优化算法：（1）SPEA（Pareto
强度多目标进化算法）和SPEA2、（2）PAES（精英保留进化策略）、PESA和PESA-Ⅱ、（3）NSGA-Ⅱ（是迄今为止最优秀的多目标进化优化算法之一）主要特点：精英保留机制、以及基于聚类、拥挤距离、空间超格等方法多样性保持主要问题：算法的效率问题，如何处理高维多目标优化问题
n=3,gen=500
n=3,gen=200
如上图所示，蓝色曲线是经典测试函数ZDT4用NSGA-Ⅱ算法得到的pareto前沿面，主要参数pop=200，n=10，fun=2；红色曲线是经典测试函数ZDT4的理想pareto 前沿面，pop=200个。变量个数超过3个的时候，f2对应的值比上图显示的值更大。
测试函数（NSGA-2 realcoded） DTLZ1 DTLZ2 DTLZ3 Convergence metric

一种基于NSGA-II的网络规划资源配置优化处理方法

一种基于NSGA-II 的网络规划资源配置优化处理方法曹桓1，周慧芳1，许勇1，伍岳2(1 中国移动通信集团设计院有限公司四川分公司，成都 610045；2 中国移动通信集团四川有限公司，成都 610041)摘　要　本文提供一种网络规划资源配置优化处理方法，利用第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II）来解决网络规划资源配置优化多个目标通常彼此矛盾、难以同时优化的问题，结合通信网络规划技术特点，提供构建资源配置多目标优化模型方法、模型求解方法和资源分配实施示例，并对资源配置优化结论处理方法进行进一步的讨论。

关键词　网络规划；资源配置；第二代非支配排序遗传算法；多目标优化中图分类号 TN929.5 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2020）04-0030-08收稿日期：2020-01-28资源配置优化问题是通信网络规划技术领域内核心问题之一，按照资源投向与结构优化可分为投资总量和结构优化技术。

按照对资源优化处理方式可分为基于业务量及业务分布的网络规划方法、投入与产出进行关联分析的方法和多目标优化的方法。

无论是动态规划方法，还是基于小规划业务单元进行资源配置方案的优化方法，都针对单一目标进行优化，而且其优化方法流程对于2级计划资源管理模式优化还有一定的局限性。

比如一种面向多目标的EPON 规划方法，但不能直接用于解决通信系统网络规划中的资源配置方案优化选择，尤其涉及特定规划策略的资源配置方案优选。

1 多目标优化问题MOP（Multiple Objectives Programming，多目标规划）属于数学规划的一个分支，是指研究多个目标函数在一定区域取值范围内的最优化解，又称为多目标最优化。

现有多目标优化技术，一是将多目标问题转化成单目标优化问题求解;二是基于进化算法的人工智能算法，比如遗传算法和第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II）。

NSGA-II 是在第一代算法基础上，提出了快速非支配排序和拥挤度比较算子，在降低算法复杂度的同时，引入了精英策略，具有很好的非线性优化能力，并且可获取多目标Pareto 最优解集，保证最优个体多样性，从而为决策者提供不同偏好选择，成为求解多目标优化问题的优秀智能算法之一。

NSGA-Ⅱ在不同性能指标组合下的PID参数优化

NSGA-Ⅱ在不同性能指标组合下的PID参数优化
王智浩
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2016(029)008
【摘要】文中对于PID参数整定问题,通过分析比较不同组合的性能指标,在基于多目标智能优化算法下进行PID参数整定.该方法基于非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),在采用不同性能指标组合后生成的不同目标函数空间,通过Matlab进行控制系统仿真后,对输出的阶跃响应曲线进行了分析和比较,从而寻找到了IAE、ISE以及控制输入的平方项作为最优的三目标性能指标组合.
【总页数】4页(P70-73)
【作者】王智浩
【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海工业自动化仪表研究院,上海200233
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.不同成型方式下沥青混合料性能指标研究 [J], 杨芸
2.武汉地区不同杂交组合半番鸭生产性能指标分析 [J], 王丽霞;武防杰;钱运国;叶胜强;喻婷;周华;程蕾;童伟文;冉志平
3.基于Matlab环境下的PID参数优化设计 [J], 郭发东;马明珠;白星振
4.不同岩石质量等级下的不同进路参数优化选择 [J], 赵书尧; 王辉; 王伟
5.一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法 [J], 段正剑;钱晓颖;雎刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于NSGA-Ⅱ的进化算法学习研究

【关键词】多目标优化；进化算法学习；精英策略；拥挤度；ＮＳＧＡ—ＩＩ
１．第一代进化算法
度比较算子，个体属性增加拥挤度参数，通过运算克服了人为
起初进化算法的灵感来自于１９８９年Ｇｏｌｄｂｅｒｇ给出的建议：指定共享指标的缺陷，而且通过每一代的运算可以自适应的更
１．２缺少精英主义。最近的研究结果证实精英策略可以加下来做ＮＳＧＡ—ＩＩ算法对比的时候更加便利，使用一个集成的
快遗传算法的性能，而且也可以防止在每一代进化的过程中最可以更方便的评价算法的平台是非常重要的失。
引入非支配排序与小生境技术。后代学者扩充内容，进行完善，改，其作为种群中个体问的比较标准，使得准Ｐａｒｅｔｏ域中的个
主要步骤为先确定非支配解，然后对每个解分配一个很大的虚体能均匀地扩展到整个Ｐａｒｅｔｏ域，保证了种群的多样性［１］。
ＤＯＩ：１０．１６７０７￣．ｃｎｋｉ．ｆｊｐｃ．２０１６．０４．０２３
…
一
’
ｊ
丽于
基于ＮＳＧＡ—ＩＩ的进化算法学习研究
王宇，张闻强，赵文君（河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南郑州４５０００１）
【摘要】多目标优化问题又称多标准优化问题，进化算法作为解决多目标问题被广泛的应用，在实际应用中经常会遇到众多多目标问题如车间调度，轮船调度等。为使踏入进化计算领域的初学者提供一个简要的学习样例，降低学习的难度。简要介绍多目标进化算法ＮＳＧＡ—ＩＩ、叙述其改进并对进化算法在多目标优化中应用的几个测试问题结果进行分析。使研究人员对ＮＧＳＡ—ＩＩ以及其他进化算法有一定理解。在进一步的深度算法学习，解决现实问题上埋下理论基础。

NSGAII_基于非支配排序的多目标优化算法(中文翻译)概述

基于非支配排序的带有精英策略的多目标优化算法：NSGA-II摘要：使用非支配排序和共享变量方法的多目标进化算法近年来因为它的一些缺陷指责，主要是由于(i)这种算法的计算复杂度较高，达到了O(mn3)(其中m表示多目标优化中目标的数量，n表示种群的大小)，(ii)缺少精英策略，(iii)需要人为指定共享变量。

在本文中，提出了一种基于多目标进化算法的非支配排序方法（我们将它称为非支配排序GA-II算法或者NSGA-II算法）。

选择操作通过把父代和子代混合在一个交配库中，从中选择最优的N个个体（根据适应度层级和拥挤度进行优劣排序）。

通过5个复杂的测试函数进行测试得出的模拟结果表明，本文所提及的NSGA-II算法，在解决大部分问题是，比PAES和SPEA算法（另外两种具有精英策略的多目标遗传算法，这两种算法在的优势在于创造多样的Pareto最优层级）具有更好的分布，并且它的收敛性更接近实际中的Pareto最优层级。

因为NSGA-II 算法具有较低的计算复杂度，带有精英策略和较少的共享参数参数，NSGA-II算法在最近几年内将应用在更多的领域。

1、介绍在过去的十多年中，人们提出了大量的多目标进化算法（MOEAs）。

主要原因是它们在一次运行中找寻多值Pareto最优解的能力。

一个问题有多个最优解的主要原因是不可能同时优化多个对象时找到一个单独的最优解，所以一个能给出大量可供选择的最优解集的算法才是具有实际价值的。

由Srinivas和Deb教授提出的非支配排序遗传算法（NSGA）曾经是其中第一个这样的进化算法。

多年以来，对NSGA算法主要的批评如下：（1）.进行非支配排序时的计算复杂度高：NSGA进行非支配排序时的计算复杂度是O(mN3) (m为优化对象的个数，N为种群大小)，一旦当种群较大时，计算十分复杂，尤其是种群需要在每一代都进行非支配排序。

（2）．缺少精英策略：最近一些实验的结果表明，精英策略在相当程度上能够加速遗传算法的执行。

基于NSGA-Ⅱ算法的备件存储分配优化研究

应先取用先入舱室存放的备件，
以
［4~6］
避免因备件长期积压造成锈蚀、
变形、
变质等损坏
2.2
。
建立数学模型
设备件的种类编号依次为｛1，2，…，p｝，其中 i
类备件的立方体索引号 COI（cube per order index）
的，所以优化问题的求解就是一个多目标优化问
题。加入约束条件（4）~（6）后，该问题就成为一个
1
V268
引言
随着我国航母事业的发展，航母战斗力的逐步
形成，以及出海、训练等任务的不断增多，所面临的
保障问题也越来越多。航母上的备件舱空间十分
有限，因此怎样合理有效地利用有限的空间，使备
使用情况，供舰员实时询，为备件存储分配提供
参考，可以很好地解决人工分配存在的不足［1~3］。
2
备件存储分配的优化
计算机等设备投入费用，但存在明显缺点：出错率
存放架受力不均等问题。
高、分配效率低、需要大量人力。为解决这一问题，
2）提高备件使用效率。使用频率越高的备件所
可采用计算机辅助分配方式。这种分配方式是利
存放的位置应更容易取存，并且离存放舱室的出入
用图形监控系统，收集备件存放位置信息并显示其
口更近，以缩短应急情况下取用备件所需的时间。
Abstract
264001）
264001）
In view of limited space of the equipment spares on aircraft carrier，this paper proposes a optimization method that
is based on NSGA - Ⅱ algorithm. Multi-objective optimization model is established in the efficiency of spares and storage rack

一种基于NSGA-Ⅱ算法的中央空调系统能效优化方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010381313.1(22)申请日 2020.05.08(71)申请人华南理工大学地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人闫军威　卢泽东　周璇　(74)专利代理机构广州市华学知识产权代理有限公司 44245代理人李斌(51)Int.Cl.G06F 30/20(2020.01)G06F 119/08(2020.01)(54)发明名称一种基于NSGA-Ⅱ算法的中央空调系统能效优化方法(57)摘要本发明公开了一种基于NSGA ‑Ⅱ算法的中央空调系统能效优化方法，方法包括以下步骤：数据预处理，针对采集的中央空调系统历史运行数据，运用数据预处理方法过滤掉异常数据得到可用数据；运行工况划分，在完成数据预处理的基础上，划分出运行工况并确定出各工况实验数据；空调系统建模，以制冷量和中央空调系统能耗为优化目标，以运行参数为决策变量，建立空调系统模型；参数拟合，按工况将实验数据拟合成数学模型，得到具体的目标函数；运用NSGA ‑Ⅱ算法求解多目标优化模型。

基于本发明可以得到各工况的Pareto最优解集，获取空调系统的最优运行参数，进而提高系统运行能效。

权利要求书3页说明书7页附图4页CN 111723456 A 2020.09.29C N 111723456A1.一种基于NSGA-Ⅱ算法的中央空调系统能效优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：数据预处理，对采集的中央空调系统历史运行数据运用数据预处理方法过滤掉异常数据后得到可用数据；运行工况划分，对数据预处理后得到的可用数据，以负荷率为指标，划分出运行工况并确定出各工况实验数据；空调系统建模，以制冷量和中央空调系统能耗为优化目标，以中央空调系统运行参数为决策变量，以各决策变量的阈值和运行参数间的数值关系为约束条件，建立中央空调系统多目标优化模型；参数拟合，按工况将实验数据拟合成数学模型，得到各工况下的具体目标函数；运用NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化模型，针对参数拟合成的数学模型，以制冷量最大和系统总能耗最低为目标函数，融入NSGA-Ⅱ算法进行优化，得到Pareto最优解集。

《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》

《NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及应用研究》篇一一、引言随着现代科学技术的快速发展，多目标优化问题在众多领域中显得愈发重要。

NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）作为一种经典的多目标优化算法，已在多个领域得到广泛应用。

然而，NSGA-Ⅱ算法仍存在一些问题，如计算效率、解的多样性以及解的收敛性等。

本文旨在探讨NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进策略，并探讨其在实际应用中的效果。

二、NSGA-Ⅱ算法概述NSGA-Ⅱ算法是一种基于遗传算法的多目标优化算法，其核心思想是通过非支配排序和适应度共享策略，使得在多目标优化问题中，可以同时考虑多个目标函数，从而得到一组均衡解。

该算法具有较好的全局搜索能力和解的多样性，但在处理复杂问题时仍存在一定局限性。

三、NSGA-Ⅱ算法的改进策略针对NSGA-Ⅱ算法存在的问题，本文提出以下改进策略：1. 引入局部搜索策略：通过在每一代中引入局部搜索策略，提高算法的局部寻优能力，从而提高解的精度和收敛速度。

2. 动态调整种群大小：根据问题的复杂度和求解过程，动态调整种群大小，以平衡全局搜索和局部寻优之间的关系。

3. 引入多层次进化策略：通过在不同层次上同时进行进化，提高算法的并行性和计算效率。

4. 适应度函数优化：针对具体问题，对适应度函数进行优化，以更好地反映问题的实际需求。

四、改进后的NSGA-Ⅱ算法应用研究本文以某实际工程问题为例，对改进后的NSGA-Ⅱ算法进行应用研究。

通过将改进后的算法应用于该问题，并与原始NSGA-Ⅱ算法进行对比，验证了改进策略的有效性。

实验结果表明，改进后的NSGA-Ⅱ算法在计算效率、解的多样性和收敛性等方面均有所提高，能够更好地解决实际问题。

五、结论本文针对NSGA-Ⅱ多目标优化算法存在的问题，提出了引入局部搜索策略、动态调整种群大小、多层次进化策略和适应度函数优化等改进策略。

通过将改进后的算法应用于实际工程问题，验证了其有效性。

实验结果表明，改进后的NSGA-Ⅱ算法在多目标优化问题中具有更好的计算效率、解的多样性和收敛性，能够更好地解决实际问题。

一种基于NSGA-Ⅱ框架的自适应多目标优化算法[发明专利]

专利名称：一种基于NSGA-Ⅱ框架的自适应多目标优化算法专利类型：发明专利
发明人：陈传海,贾会海,刘志峰,田海龙,郭劲言,齐宝宝
申请号：CN202111489493.6
申请日：20211208
公开号：CN114117938A
公开日：
20220301
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明适用于多目标优化的技术领域，提供了一种基于NSGA‑Ⅱ框架的自适应多目标优化算法，包括以下步骤：步骤1：在多目标优化问题的决策变量空间内随机生成NP个个体，构成初始种群Pt；步骤2：计算Pt中每个个体在多目标上的适应度函数值；步骤3：对种群Pt进行快速非支配排序和马氏拥挤密度估计；步骤4：对种群Pt进行二元锦标赛选择、变异、标准DE算法中的交叉操作生成子代种群Ct；步骤5：合并父代种群Pt和子代种群Ct形成种群Rt；步骤6：利用精英选择策略对种群Rt进行剪切形成新父代种群Pt+1；步骤7：如果算法进化迭代次数t达到预定最大迭代次数，终止算法，输出非支配解集Q；否则，跳转至步骤2。

申请人：吉林大学
地址：130012 吉林省长春市前进大街2699号
国籍：CN
代理机构：北京专赢专利代理有限公司
代理人：张晓俊
更多信息请下载全文后查看。

NSGA2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用的开题报告

NSGA2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用的开题报告1. 研究背景和意义电力系统稳定性是电力系统的一个重要方面，指的是在出现各种异常情况时，如负荷变化、短路故障、电源动态变化时，系统能够维持稳定运行的能力。

稳定器是一种能够提高电力系统稳定性的设备，通过控制发电机输出，来稳定电力系统，提高电力系统的稳定性。

因此，对稳定器的参数进行优化，能够提高电力系统的稳定性和运行效率，减少电力损失，具有重要的意义。

然而，稳定器参数优化过程中，存在着参数优化难度大、计算时间长、非线性程度高等问题。

针对这些问题，采用NSGA2算法进行稳定器参数优化，不仅能够提高优化效率，还能够得到更好的优化结果，具有一定的研究价值。

2. 研究内容和方法本文将采用NSGA2算法对电力系统的稳定器进行参数优化，并将其应用于电力系统中。

具体研究步骤如下：（1）对稳定器的参数进行建模和参数化，以确保参数化的精度和有效性。

（2）利用NSGA2算法对稳定器参数进行优化。

NSGA2算法是一种常用的多目标遗传算法，能够快速有效地处理多个目标函数，提高优化效率和优化结果。

（3）应用优化后的稳定器参数在电力系统中进行测试。

通过对比应用优化前的稳定器参数和应用优化后的稳定器参数的效果，验证NSGA2算法应用于电力系统稳定器参数优化的准确性和有效性。

3. 研究进度和计划目前，对电力系统稳定器进行参数建模和参数化的工作已经完成，并对NSGA2算法进行了研究和掌握。

接下来的工作计划如下：（1）对所选电力系统进行建模和仿真，获取相关数据。

（2）利用NSGA2算法对电力系统中的稳定器参数进行优化。

（3）通过仿真和实验验证NSGA2算法优化后的稳定器参数的效果和优劣。

在研究过程中，将及时总结和分析研究成果，并根据实际情况调整研究计划。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

第２５卷第１７期
Ｖｏ１．２５Ｎｏ．１７
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１７年９月
Ｓｅｐ．２０１７
基亏ＮＳＧＡ — ＩＩ算法的ＩＰ核测试优化研究
当今，复杂的ＳｏＣ芯片由大量结构功能复杂的ＩＰ核构成，而且其设计采用了新的工艺技术。在整个片产品的开发设计过程中，为了提高芯片系标优化问题的描述
对基于ＩＰ核的ＳｏＣ总测试时间及总测试功耗的
关键词：ＮＳＧＡ — ＩＩ算法；ＩＰ核；测试时间；测试功耗中图分类号：ＴＮ１０８文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１７）１７ — ００５８ — ０４
ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＩＰｃｏｒｅｓｔｅｓｔｂａｓｅｄｏｎＮＳＧＡ．ＩＩａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒＩＰｃｏｒｅｓｔｅｓｔｔｉｍｅａｎｄｔｅｓｔｐｏｗｅｒｕｎｄｅｒｎｏ
为了整个芯片的安全性，功耗问题必须要考虑。对于ＳｏＣ测试时间与测试功耗的协同优化研究，也是在
型，并采用多目标进化算法中的改进型非劣分类遗传算法（Ｎｏｎ — ｄｏｍｉｎａｔｅｄＳｏｒｔｉｎｇＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＩＩ，ＮＳＧＡ— ＩＩ）对模型进行求解。通过应用ＩＴＣ＂０２标准电路中的ｈ９５３做应用验证，结果表明该方法能够给出模型的均衡解，证明了模型的实用性和有效性。
对于给定的ＳｏＣ，包含Ｎ个ＩＰ优良率及可靠性，ＳｏＣ的测试技术成为了必要的研优化问题可以转化为：核，在ＳｏＣ的测试过程中，每个ＩＰ核有测试和空闲究课题【。在基于ＩＰ核的ＳｏＣ测试调度的研究中，
黄俊
（湖南铁道职业技术学院湖南株洲４１２００１）
摘要：ＩＰ核集成化的ＳｏＣ测试，测试时间与测试功耗是两个相互影响的因素。多目标进化算法能够
处理相互制约的多目标优化问题。在无约束条件下，对ＩＰ核的测试时间与测试功耗建立联合优化模
ｃｏｎｓｔｒａｉｎｉｎｇ，ａｐｐｌｉｅｄＮＳＧＡ－ｌＩｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄａｄｏｐｔｅｄＩＴＣ＇０２
Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｃｉｒｃｕｉｔｈ９５３ｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＮＳＧＡ —ＩＩａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｇｅｎｅｒａｔｅｂａｌａｎｃｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｔｅｓｔｍｏｄｅｌｉｓｐｒａｃｔｉｃａｌａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＮＳＧＡ－ＩＩ；ＩＰｃｏｒｅｓ；ｔｅｓｔｔｉｍｅ；ｔｅｓｔｐｏｗｅｒ
ＨＵＡＮＧＪｕｎ
（ＨｕｎａｎＲａｉｌｗａｙ件ｓｓｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，Ｚｈｕｚｈｏｕ４１２００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｔｈｅｔｅｓｔｏｆＳｏＣｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＩＰｃｏｒｅｓ，ｔｅｓｔｔｉｍｅａｎｄｔｅｓｔｐｏｗｅｒｗｅｒｅｉｎｔｈｅｒｅｓｔｉｃｒｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｏ
ｅａｃｈｏｔｈｅｒ．Ｔｈｅｍｕｌｔｉ．ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ