改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用

合集下载

基于改进NSGA-Ⅱ的列车运行多目标优化方法

关键词：城市轨道交通；列车控制；节能运行；多目标智能优化；帕累托最优解；快速非支配排序遗传算法中图分类号：TP301. 6；TP391. 9 文献标志码：A
Multi-objective optimization method of train operation based on improved NSGA-Ⅱ
上述研究都局限于求解给定约束条件下的多个目标加权求和的单目标优化，忽略了列车 ATO 系统的各个目标之间相互作用的复杂关系。多目标问题研究的本质是一个向量优化问题，Pareto 优胜原则是解决这一问题的较好选择。Pareto 最优本是指资源配置的一种理想状态，而在多目标优化领域中
收稿日期：2020⁃09⁃04；修回日期：2020⁃11⁃13；录用日期：2020⁃11⁃23。基金项目：上海市经济与信息化委员会项目（GYQJ-2018-2-03）。作者简介：田旭杨（1995—），男，山西临汾人，硕士研究生，主要研究方向：智能控制、智能算法、列车控制；陈泽君（1995—），男，浙江杭州人，硕士，主要研究方向：智能轨道交通系统、智能自动化。
=
1 000 000
（3）
其中：Ff 为列车总阻力（kN），M 为列车的总质量（kg），g =
9.8 m/s2。fbasic、framp、fcurve、ftunnel 分别为单位基本阻力、坡度、曲
线、隧道附加阻力（单位：N/kN）。
由上述可得描述列车运动的微分方程为：
ì dv
基于当前研究基础，对历史研究中的列车节能优化模型进一步改进，并使用基于约束违反下的改进 NSGA-Ⅱ算法进行求解。基于 Matlab 仿真环境验证了其对节能速度曲线优化的有效性。各项评价指标结果表明，该方法解决了列车运行行为优化问题中 PF 解集的分布性差的问题，并且仿真能够导出任意线路条件、车型下的节能操纵方案。

基于改进nsga-Ⅱ算法的微电网多目标优化研究

第３６卷第１２期２０１９年１２月
计算机应用研究ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．１２Ｄｅｃ．２０１９
基于改进ＮＳＧＡⅡ算法的微电网多目标优化研究
张军１，２，任豪１，２，刘廷章３
（１．上海电力大学自动化工程学院，上海２０００９０；２．上海市电站自动化技术重点实验室，上海２０００９０；３．上海大学机电工程与自动化学院，上海２０００７２）
在搜索精度不高的缺点。因此，近年来出现了较多基于基本算法的改进算法来求解微电网的优化运行问题的研究文献［１～７］。
本文研究并网型微电网接入电网的带约束非线性多目标优化问题，以系统的经济指标与技术指标为优化目标，结合精英保留、非劣排序等优化策略，提出改进型的非支配排序遗传算法（ＮＳＧＡＥＮ），并通过性能测试证明该算法在逼近性和运行速度上的优势，通过求解分布式电源接入ＩＥＥＥ３０节点电力系统的多目标优化问题证明本算法的可行性。
摘要：在解决微电网分布式电源多目标优化运行问题时，针对传统ＮＳＧＡⅡ算法在逼近性、运算效率等方面的局限性，考虑进化过程个体相似度的差异及算法陷入局部最优的可能性，提出了一种改进型的ＮＳＧＡⅡ算法。新算法引入信息熵机制改进算子，将交叉概率、变异概率分别近似为递减函数模型、柯西分布模型，通过算法性能测试证明了新算法有效性。以分布式电源接入ＩＥＥＥ３０节点电力系统为例进行仿真实验，通过与传统ＮＳＧＡⅡ 多目标优化算法对比，证明了改进型算法在提高收敛速度、改善优化指标方面的优越性。关键词：微电网；多目标优化；信息熵；Ｐａｒｅｔｏ最优解集中图分类号：ＴＭ７３文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１９）１２０５１３７６００４ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１８．０７．０４３５

NSGA-II算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用

NSGA-II算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用王进;周宇轩;戴伟;李亚峰;宋翼颉【摘要】为了解决风火机组动态组合优化问题,重点针对时间耦合的动态特性及混合整数变量的求解,提出改进的基于非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ),引入节能减排理念,建立以CO2与SO2排放量及机组燃煤、启停费用最低的多目标函数.采用双层优化策略分别对启停离散量和负荷分配连续量进行寻优求解,引入模糊最大满意度决策法对Pareto解集进行决策,并嵌套在每次动态求解过程中.通过对某含风电场的10机组算例进行仿真,其结果表明了该方法的可行性和有效性.%To solve the dynamic unit commitment optimization with wind-thermal power,and considering the time-cou-pling dynamics and the solution to mixed-integer variables,an algorithm is proposed to improve the non-dominated sort-ing genetic algorithm-II( NSGA-II). With the introduction of the concept of energy-saving and emission reduction ,a multiobjective function is built,which aims to minimize the emission of CO2 and SO2,coal consumption,and start-stop cost. Double-optimization strategy is adopted to solve the discrete start-stop variables and the continuous load distribu-tion variables separately,and fuzzy satisfaction-maximizing method is introduced to make a decision on the Pareto solu-tion set,which is also imbedded into each dynamic solution. The simulation on a 10-unit wind farm shows that the pro-posed method is feasible and effective.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(029)002【总页数】5页(P107-111)【关键词】节能减排;机组组合;多目标;最大满意度决策;基于非支配排序的遗传算法-II;双层优化【作者】王进;周宇轩;戴伟;李亚峰;宋翼颉【作者单位】长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙 410114;湖南工业大学电气与信息工程学院,株洲 412007【正文语种】中文【中图分类】TM714.2随着我国经济的高速发展，对能源的消耗量与日俱增，化石能源所占比重过大伴随着一系列污染问题的产生，全国各地雾霾现象频发，空气污染问题引起全社会的高度重视，节能减排、低碳环保的理念逐渐成为社会的共识。

NSGA-II算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用

ｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍ — ＩＩ（ＮＳＧＡ＿ＩＩ）．Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｅｎｅｒｇｙ — ｓａｖｉｎｇａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗｉｔｈｗｉｎｄ — ｔｈｅｒｍａｌｐｏｗｅｒ，ａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｉｎｒｇｔｈｅｔｉｍｅ — ＣＯＵ —
Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１１４，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ
ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｕｚｈｏｕ４１２００７，Ｃｈｉｎａ）
第２９卷第２期
２０１７年２月
电力系统及其自动化学报
ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＵ— ＥＰＳＡ
Ｖｏ１．２９ＮＯ．２
Ｆｅｂ．２０１７
ＮＳＧＡ — ＩＩ算法的改进及其在风火机组多目标动态组合优化中的应用

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 "*"+""

NSGA-Ⅱ在发动机尾气排放多目标优化问题中的应用

10.16638/ki.1671-7988.2020.16.015NSGA-II在发动机尾气排放多目标优化问题中的应用*栗方（南阳师范学院机电工程学院，河南南阳473061）摘要：空气污染和全球变暖问题逐步恶化，全球能源紧缺和环境污染带来严峻形式逐渐进入人们的视野，探索NSGA-II在发动机尾气排放多目标优化问题中的应用以应对各国日渐严格的燃油消耗政策和汽车排放法规。

文章对双燃料（柴油和富氢压缩甲烷）反应性控制的压缩着火（RCCI）系统进行优化，建立数学模型，将发动机排放和性能特性对发动机负荷、发动机转速、当量比和燃料百分比等因素的响应进行关联。

最后，利用所建立的模型和NSGA-II（非支配排序遗传算法II）方法，对各因素进行了优化。

用NSGA-II法优化发动机参数的结果令人满意，并提出了不同试验条件下的帕累托前沿。

研究结果表明，在使用双燃料发动机，可用数值模拟和分析来优化发动机的运行参数，从而减少污染物排放，达到双燃料（柴油和富氢压缩甲烷）反应性控制的压缩着火（RCCI）点火在不同负荷下一氧化碳和氮氧化物的排放是双燃料发动机优化问题的改进。

关键词：NSGA-II；多目标优化；发动机优化；RCCI；尾气中图分类号：F224.39 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2020)16-40-04Application of NSGA-II in Multi-objective Optimization of Engine Exhaust Emission*Li Fang( Electromechanical Engineering College, Nanyang Normal University, Henan Nanyang 473061 )Abstract:With the worsening of air pollution and global warming, severe forms brought by global energy shortage and environmental pollution have gradually entered people's vision. The application of NSGA-II in multi-objective optimization of engine exhaust emission is explored to cope with increasingly stringent fuel consumption policies and automobile emission regulations in various countries. In this paper, a compression ignition (RCCI) system for reactivity control of dual fuels (diesel oil and hydrogen-rich compressed methane) is optimized, and a mathematical model is established to correlate the response of engine emissions and performance characteristics to factors such as engine load, engine speed, equivalence ratio and fuel percentage. Finally, the model and NSGA-II (non-dominated sorting genetic algorithm II) method are used to optimize the factors. The results of optimizing engine parameters by NSGA-II method are satisfactory, and Pareto frontier under different test conditions is proposed. The results show that optimization should be considered when using dual-fuel engines. Numerical simulation and analysis can be used to optimize the operating parameters of the engine so as to reduce pollutant emissions. Compression ignition (RCCI) ignition that achieves reactivity control of dual fuels (diesel oil and hydrogen-rich compressed methane) is an improvement to the optimization problem of dual-fuel engines.Keywords: NSGA-II; Multi-objective optimization; Engine optimization; RCCI; Tail gas40栗方：NSGA-II 在发动机尾气排放多目标优化问题中的应用41CLC NO.: F224.39 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2020)16-40-041 前言随着我国汽车总量的快速增加，汽车排放污染问题日益突出，尾气污染在人口密集的城市中尤为严重，对人健康构成威胁。

NSGA-Ⅱ算法及其改进

NSGA-Ⅱ算法及其改进赵瑞国;李界家【期刊名称】《控制工程》【年(卷),期】2009(0)S1【摘要】基于快速非支配排序以及拥挤距离的NSGA-Ⅱ算法是一种较好的多目标进化算法(Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm,MOEA),降低了非劣排序遗传算法(elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA)的复杂性。

为了进一步提高种群的多样性,避免算法过早地收敛于局部最优,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法(IPNSGA-Ⅱ),通过变异目标空间中的重合个体,以及在每一代增加若干个新个体的方法,提高种群的多样性。

标准多目标数学测试问题、多目标背包问题和多目标钢铁一体化生产合同计划问题的仿真结果表明,IPNSGA-Ⅱ算法在求解整数规划的多目标组合优化问题时,可以获得很高的覆盖度和1较好的分布多样性。

【总页数】4页(P61-63)【关键词】NSGA-II算法;多目标优化;合同计划;多目标背包问题【作者】赵瑞国;李界家【作者单位】辽宁省城市建设学校;沈阳建筑工程学院信息与控制工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.传统遗传算法和改进的NSGA-Ⅱ算法在多目标优化问题的应用 [J], 薛西若;郭建民2.多种群NSGA-Ⅱ改进算法的大规模柔性作业车间调度问题 [J], 陈自豪;陈松航;陈豪3.基于改进NSGA-Ⅱ算法的水-光-蓄发电系统多目标规划方法 [J], 周修宁;江军4.基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标生产智能调度 [J], 齐琦;毋涛5.基于改进NSGA-Ⅱ算法的某连续刚构桥纵向钢束设计优化研究 [J], 梁茜雪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

改进多目标进化算法NSGA-Ⅱ运行效率的方法

¨
优前沿（ａｅ — ｐｍｌｒｎ的并行过程。ＰｒｔＯｔａＦｏｔｏｉ）因此，具有比ＣＡ的数目。～般情形下有ｍＮ。它Ｇ在＜因此擂台赛法则具有比ＮＧＳＡ一更好的并行特性。目前，基于ｐｒｔａｏ的比较典型的ＭＯＡ有的０ｅＥ）的运行效率。更好
个体是被所支配的，须从构造集Ｑ中清必
直进行同时优化由于ＭＯＡ同时能提供一组折衷解（ａｅｏ除。依此类推。至Ｑ为空。Ｅｔｄ —ｆｒ
由于０中的个体与擂主进行比较时，果被擂主支配的话如折衷。因此ＭＯＡ通过一次运行便可以搜索到多个解，时具就会从０中清除出去．而不参与下一轮比较。当被清除的个Ｅ同从接中分析其时间有比标准的遗传算法ｆＧ：ａｏｉｌｅｅｃＡｇｒｈ）强的体越多下来算法执行的次数就会越少。文献用ＣＡＣｎｎｃｎｆｌｉｍ更ａＧｉｏｔｒ＇ｍ其ｒｍ支求解问题的能力。此外，ＯＡ的搜索是一个不断逼近ｐｒｔＭＥａｅｏ最复杂度为０ｒ Ⅳ）中，为优化目标的数目，为非一配个体
０．引言
如果支配ｙ则将个体Ｙ从０中清除；果Ｙ支配，用Ｙ代．如则
近年来．目标进化算法ｒＥ：ｌ— ｂｅｔｅＥｏｕｏ．替（产生了新的擂主）并继续进行比较。一轮比较后，成多ＭＯＡＭｕｔＯｊｃｖｖｌｔｎｉｉｉ即，形ａｌｒｈ）起了许多研究学者的兴趣．要是因为现实世族ＣｔｅＪ ’ ｘｙＩ为族长，ｒＡｇｉｍ引ｙｏｔ主ｈｓｒ＝ｔｋｙ， ∈Ｐ，且将并入非支配集Ｎｓｄ界中的许多实际问题一般都是多属性的．通常需要对多个目标中，Ｃｔｅ而ｈｓｒｔｓｌｏｓ用户选择．组折衷解是针对不同的子目标的一个０ｆｎ１ｕｉ供这

NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ应用于换热网络多目标优化的对比

的运行时间是 NSGA-Ⅱ的 2 倍以上；NSGA-Ⅱ算法的应用并不严格地受限于 3 个目标的最大目标数量，NSGA-Ⅱ
在求解大于 3 个目标的多目标优化问题时也可能具有良好的性能，目标数量并非选择 NSGA-Ⅱ和 NSGA-Ⅲ算法
的严格标准。对 10×5 换热网络案例进行 4 个相关目标改造优化时，从换热网络的单一性能指标来看，NSGA-Ⅱ
combines the specific heat exchanger network retrofit problems to compare the performance of the two
algorithms. The case study results showed that the NSGA-Ⅱ is more efficient than the NSGA-Ⅲ ,
of three. NSGA-Ⅱ may also have good performance when solving multi-objective optimization problems
with more than 3 targets. The number of targets is not the strict standard of selecting NSGA-Ⅱ or NSGA-Ⅲ
化成单目标优化问题，使案例的总费用下降 32%。
Sreepathi 和 Rangaiah[5]通过数据研究表明换热面积、
换热单元数和公用消耗三个经济目标存在相互竞争
的状态，单纯的单目标优化不能满足实际工况的需
求，多目标优化得出的 Pareto 解集能够提供综合考
虑的方案。
Deb[6]提出了基于非支配排序的 NSGA-Ⅱ算法，

《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，多目标优化问题在各个领域的应用越来越广泛。

NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代）作为解决多目标优化问题的有效算法之一，其应用价值日益凸显。

然而，NSGA-Ⅱ算法在实际应用中仍存在一些问题，如计算复杂度高、解的分布不均等。

因此，本文旨在探讨NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进及其应用研究。

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拥挤度比较选择优秀的个体，以实现多目标优化。

该算法具有较好的全局搜索能力和解的分布性，在解决复杂多目标优化问题中表现出较好的性能。

三、NSGA-Ⅱ算法的改进针对NSGA-Ⅱ算法存在的问题，本文提出以下改进措施：1. 引入局部搜索策略：在遗传算法的迭代过程中，引入局部搜索策略，以加快算法的收敛速度和提高解的质量。

2. 动态调整非支配排序阈值：根据问题的复杂性和规模，动态调整非支配排序的阈值，以平衡算法的全局搜索能力和解的分布性。

3. 引入多种群策略：采用多种群策略，将种群分为多个子种群，分别进行遗传操作和种群间的交流，以提高算法的多样性和全局搜索能力。

四、改进NSGA-Ⅱ算法的应用研究本文将改进后的NSGA-Ⅱ算法应用于多个实际问题的优化中，包括多目标路径规划、多目标调度问题和多目标参数优化等。

通过与原始NSGA-Ⅱ算法和其他优化算法的比较，验证了改进后的NSGA-Ⅱ算法在解决这些实际问题中的有效性和优越性。

五、实验结果与分析1. 实验设置：在多个实际问题中，设置合适的参数和约束条件，运用改进后的NSGA-Ⅱ算法进行优化。

同时，与原始NSGA-Ⅱ算法和其他优化算法进行比较。

2. 结果分析：通过实验结果的分析，可以看出改进后的NSGA-Ⅱ算法在解决多目标优化问题中具有以下优势：（1）收敛速度更快：引入局部搜索策略和动态调整非支配排序阈值，使得算法在迭代过程中能够更快地找到优秀的解。

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》范文

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着能源危机和环保意识的日益增强，甲醇发动机作为一种清洁、可再生的动力源，受到了广泛关注。

M100甲醇发动机作为其中的一种重要类型，其性能优化对于提高能源利用效率、降低排放具有重要意义。

本文旨在探讨基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化方法，以期为相关研究提供参考。

二、NSGA-Ⅱ遗传算法概述NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机制，实现多目标决策问题的优化。

该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、解集分布均匀等优点，适用于复杂系统的多目标优化问题。

在M100甲醇发动机性能优化中，NSGA-Ⅱ遗传算法可以有效地处理多目标冲突，找到帕累托最优解。

三、M100甲醇发动机性能优化目标M100甲醇发动机的性能优化主要涉及以下几个方面：动力性、经济性、排放性能和可靠性。

动力性是指发动机输出的功率和扭矩；经济性指发动机的燃油消耗率；排放性能主要关注尾气中有害物质的排放量；可靠性则涉及发动机的寿命和故障率。

这些目标之间往往存在冲突，需要通过多目标优化方法进行平衡。

四、基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化1. 问题建模：将M100甲醇发动机性能优化问题转化为多目标优化问题，明确决策变量、目标函数和约束条件。

2. 初始化种群：根据问题的特点，生成一定规模的初始种群。

3. 遗传操作：通过选择、交叉和变异等操作，产生新一代种群。

其中，选择操作根据个体的非支配排序和拥挤度进行；交叉和变异操作则模拟生物遗传过程中的基因重组和突变现象。

4. 评估与选择：对新产生的种群进行评估，计算每个个体的目标函数值，并根据评估结果进行选择，保留优秀个体。

5. 迭代优化：重复上述遗传操作和评估选择过程，直至满足终止条件（如迭代次数、解集质量等）。

五、实验结果与分析通过实验，我们发现基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化方法能够有效地平衡各目标之间的冲突，找到帕累托最优解。

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》范文

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着全球能源危机和环境保护意识的加强，对于高效率、低排放的发动机设计提出了更高要求。

M100甲醇发动机作为一种新型环保动力装置，其性能优化具有重要意义。

传统的发动机性能优化方法往往难以满足多目标优化的需求，因此，本文提出基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化方法。

二、NSGA-Ⅱ遗传算法概述NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机理，对问题进行优化。

该算法能够在一次运行中处理多个目标，通过非支配排序、适应度分配、选择、交叉和变异等操作，寻找Pareto最优解。

三、M100甲醇发动机性能优化模型针对M100甲醇发动机的性能优化，本文建立了包括动力性、经济性、排放性等多目标优化模型。

其中，动力性主要考虑发动机的功率和扭矩；经济性则以燃油消耗率为主要指标；排放性则以NOx、PM等有害排放物为优化目标。

四、NSGA-Ⅱ遗传算法在M100甲醇发动机性能优化中的应用将NSGA-Ⅱ遗传算法应用于M100甲醇发动机的性能优化中，首先需要确定遗传算法的参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等。

然后，将发动机的性能参数编码为染色体，通过选择、交叉和变异等操作，生成新的种群。

在每一代中，通过非支配排序和适应度分配，选出优秀的个体，逐渐逼近Pareto最优解。

五、实验结果与分析通过实验，我们得到了多组Pareto最优解，这些解在动力性、经济性和排放性等方面均有所改善。

与传统的发动机性能优化方法相比，NSGA-Ⅱ遗传算法能够更好地处理多目标优化问题，能够在一次运行中找到多个最优解，为发动机设计提供了更多的选择。

同时，通过对比分析，我们发现某些参数的优化对于改善发动机性能具有显著影响。

六、结论本文提出的基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化方法，能够有效地提高发动机的动力性、经济性和排放性。

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》范文

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着全球对清洁能源需求的不断增长，甲醇发动机作为一种可再生能源的代表，受到了越来越多的关注。

M100甲醇发动机作为一种新型发动机，其性能优化显得尤为重要。

遗传算法作为一种优秀的优化技术，广泛应用于多个领域。

本文旨在探讨基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化，以提高其整体性能。

二、NSGA-Ⅱ遗传算法概述NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机制，实现多目标问题的求解。

该算法能够同时考虑多个目标函数，在寻优过程中保持种群的多样性，有效避免局部最优解。

三、M100甲醇发动机性能分析M100甲醇发动机作为一种新型发动机，其性能受多种因素影响，包括进气系统、燃烧系统、排放系统等。

为了实现其性能的全面提升，需要对其结构参数、控制策略等方面进行多目标优化。

四、基于NSGA-Ⅱ的M100甲醇发动机多目标性能优化1. 问题定义与建模：根据M100甲醇发动机的性能要求，定义多个目标函数，如动力性、经济性、排放性能等。

建立相应的数学模型，将问题转化为多目标优化问题。

2. 参数编码与初始化：将优化问题的解空间映射为遗传算法的染色体，对染色体进行编码。

初始化种群，为遗传算法的运算提供基础。

3. 遗传操作：采用NSGA-Ⅱ算法的三个主要操作，即选择、交叉和变异。

在选择操作中，根据非支配排序和拥挤度比较选择优秀的个体；在交叉操作中，通过交叉操作产生新的个体；在变异操作中，引入随机性，保持种群的多样性。

4. 适应度评估：根据定义的目标函数，对种群中的每个个体进行适应度评估。

适应度高的个体在下一代种群中的概率更高。

5. 迭代优化：重复执行遗传操作和适应度评估，直到满足终止条件（如达到预设的迭代次数或适应度阈值）。

五、实验结果与分析通过实验验证了基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化的有效性。

改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用

１１２ＹＵＴｉｎｇｆａｎｇ，ＷＡＮＧＬｉｎ，ＰＥＮＧＣｈｕｎｈｕａ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３，Ｃｈｉｎａ）
进行尾部烟气脱硝设备改造虽然可以获得较好的脱硝效果，但费用非常高。实践表明，通过燃烧优化调整可以获得较高的锅
３，４］炉燃烧效率与较低的ＮＯｘ排放，是一种经济有效的方法［。
Ｏｘ减排之间往往存在一定的然而燃煤电站锅炉经济运行与Ｎ矛盾，因此需对燃煤电站锅炉经济运行与污染排放多目标优化问题进行研究。近期一些学者已经开展了燃煤电站锅炉多目标优化方面
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｎｏｎｄｏｍｉｎａｔｅｄｓｏｒｔｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍＮＳＧＡｏｍｕｌｔｉ Ⅱ（ Ⅱ）ｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆａｃｏａｌｆｉｒｅｄｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ，ｔｈｅｔｗｏｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄａｒｅｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｏｖｅｒａｌｌｈｅａｔｌｏｓｓａｎｄＮＯｘ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＢＰ）ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈａｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｃｏａｌｆｉｒｅｄｂｏｉｌｅｒ．Ｉｎｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｏｕｔｐｕｔｓ（ＮＯｘｅｍｉｓｓｉｏｎｓ＆ｏｖｅｒａｌｌｈｅａｔｌｏｓｓｏｆｔｈｅｂｏｉｌｅｒ）ａｎｄｉｎｐｕｔｓ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｂｏｉｌｅｒ）ｏｆａｃｏａｌｆｉｒｅｄｂｏｉｌｅｒ．Ｉｔｕｓｅｄａｎｕｍｂｅｒｏｆｆｉｅｌｄｔｅｓｔｄａｔａｆｒｏｍａｆｕｌｌｓｃａｌｅｏｐｅｒａｔｉｎｇ３００ＭＷｂｏｉｌｅｒｔｏｔｒａｉｎａｎｄｖｅｒｉｆｙｔｈｅＢＰｍｏｄｅｌ．ＴｈｅＮＯｘｅｍｉｓｓｉｏｎｓ＆ｈｅａｔｌｏｓｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｓｈｏｗｓｇｏｏｄａｇｒｅｅｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｃｏｍｂｉｎｅｄＢＰｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｎｏｎｄｏｍｉｎａｔｅｄｓｏｒｔｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍⅡ （ＮＳＧＡｔｏｇａｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｏｐｅｒａｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｈｉｃｈｌｅｄｔｏｌｏｗｅｒＮＯｘｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｎｄｏｖｅｒａｌｌｈｅａｔｌｏｓｓｂｏｉｌｅｒ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ Ⅱ）ｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｕｎｅｖｅｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰａｒｅｔｏｓｏｌｕｔｉｏｎｓｅｘｉｓｔｉｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＮＳＧＡ Ⅱ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｅｒｆｏｒｍｅｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｃｒｏｗｄｅｄｏｐｅｒａｔｏｒａｎｄｃｒｏｓｓｏｖｅｒｏｐｅｒａｔｏｒ．ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔａｎｂｅａｇｏｏｄｔｏｏｌｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉｏｂｈｙｂｒｉｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄＮＳＧＡ Ⅱｃｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆａｃｏａｌｆｉｒｅｄｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｒｅｄｕｃｅＮＯｘｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｎｄｏｖｅｒａｌｌｈｅａｔｌｏｓｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｆｏｒｔｈｅｃｏａｌｆｉｒｅｄｂｏｉｌｅｒ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｎｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＮＳＧＡｈｅＰａｒｅｔｏｓｅｔｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＮＳＧＡｈｏｗｓａｂｅｔｔｅｒｄｉｓｔｒｉ Ⅱ，ｔ Ⅱｓｂｕｔｉｏｎａｎｄｂｅｔｔｅｒｑｕａｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｃｏａｌｆｉｒｅｄｂｏｉｌｅｒｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ；ＮＳＧＡＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；Ｐａｒｅｔｏｓｏｌｕｔｉｏｎｓｓｅｔ Ⅱ；Ｂ

改进NSGA-Ⅱ的炼焦配煤多目标优化方法

改进NSGA-Ⅱ的炼焦配煤多目标优化方法李忠峰;刘俊;金辉;汪继玮;刘蕾【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2024(46)5【摘要】配煤优化问题是中国焦化行业广泛存在的问题。

为了获得低成本、高质量的焦炭,提出了一种多目标配煤优化模型(Multi-Objective Optimization of Coal Blending,MOCB),以克服传统单目标配煤优化模型仅考虑成本或焦炭质量的弊端。

模型以配煤成本最低、焦炭质量六个评价指标的综合质量最大为目标函数,工艺条件和生产焦炭质量作为约束集,引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II),并结合配煤比调整专家规则进行改进形成新的优化算法(Expert-NSGA-II)作为该模型的寻优算法并通过运行时间、反世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)、超体积指标(Hypervolume,HV)评价四种算法及Pareto最优解集。

对某焦化厂六个单种煤配煤为例进行配煤优化验证,优化结果表明Expert-NSGA-II算法所得配煤方案(Pareto最优解集)具有较好的收敛性、多样性和鲁棒性且配煤结构多样化,可兼顾不同质量需求进行配比选择,具有良好的应用价值。

【总页数】6页(P103-108)【作者】李忠峰;刘俊;金辉;汪继玮;刘蕾【作者单位】营口理工学院电气工程学院;武汉科技大学信息科学与工程学院;中唯炼焦技术国家工程研究中心有限责任公司;营口理工学院机械与动力工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP18;TM85【相关文献】1.基于改进NSGA-Ⅱ的列车运行多目标优化方法2.基于改进NSGA-Ⅲ的内河集装箱船舶配载多目标优化3.煤岩学在炼焦配煤中的应用进展及优化配煤技术4.基于改进NSGA-Ⅱ算法的班轮航线配船多目标优化5.基于改进NSGA-Ⅱ的交叉口信号配时多目标优化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》范文

《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的M100甲醇发动机多目标性能优化》篇一一、引言随着能源危机和环保意识的日益增强，甲醇发动机作为一种清洁、可再生能源的应用得到了广泛的关注。

其中，M100甲醇发动机作为一种新型动力系统，其性能优化成为研究热点。

遗传算法作为一种有效的全局搜索优化方法，其优良的全局搜索和局部优化能力，使得它在发动机多目标性能优化问题上有着巨大的应用潜力。

本文旨在通过引入NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法Ⅱ）对M100甲醇发动机进行多目标性能优化。

二、NSGA-Ⅱ遗传算法介绍NSGA-Ⅱ遗传算法是一种基于达尔文生物进化论的自然选择和遗传学原理的优化算法。

该算法通过模拟自然选择和遗传学机制，以实现全局最优搜索。

它能够同时处理多个目标，并在复杂的解空间中搜索最优解。

此外，NSGA-Ⅱ还具有运算效率高、解的质量稳定等优点。

三、M100甲醇发动机多目标性能优化针对M100甲醇发动机的多目标性能优化问题，本文采用NSGA-Ⅱ遗传算法进行求解。

首先，确定发动机性能优化的目标函数，包括燃油消耗率、排放性能、动力性能等。

然后，构建发动机的数学模型，将发动机的各个参数（如压缩比、燃油喷射压力、气门开启时间等）作为遗传算法的基因。

接着，初始化种群，并对种群进行多轮遗传操作（选择、交叉、变异），不断搜索全局最优解。

四、实验结果与分析通过NSGA-Ⅱ遗传算法对M100甲醇发动机进行多目标性能优化，得到了发动机各项性能指标的优化结果。

实验结果表明，经过优化后的M100甲醇发动机在燃油消耗率、排放性能和动力性能等方面均有所提升。

具体来说，优化后的发动机在保证动力性能的同时，降低了燃油消耗率，减少了有害排放物的排放。

此外，优化后的发动机在各种工况下均表现出较好的稳定性和适应性。

五、结论本文采用NSGA-Ⅱ遗传算法对M100甲醇发动机进行了多目标性能优化，得到了良好的优化结果。

实验结果表明，NSGA-Ⅱ遗传算法在发动机多目标性能优化问题上具有较高的应用价值。

基于改进NSGA-Ⅱ混合算法求解多目标柔性作业车间调度问题

基于改进NSGA-Ⅱ混合算法求解多目标柔性作业车间调度问
题
陆科苗;何利力
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2022(12)7
【摘要】针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem, FJSP),求解算法和多目标处理至关重要,在建立以最小化最大完工时间、最小化生产总能耗、最小化设备总负荷为优化目标的数学模型情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ)与变邻域搜索算法(VNS)求解该问题。

结合问题特点设计工序与设备融合并行双链式编码方式,将个体基因分成工序和设备两部分分别编码。

根据改进的NSGA-Ⅱ算法进行最优解搜索,将搜索结果作为VNS的初始解,提高初始解的质量。

为提高局部搜索能力,设计4种不同的邻域结构,构建邻域结构集以产生邻域解,保证邻域解在搜索过程的可行性,同时提高求解效率。

通过在经典数据集上与其它算法进行实验对比,验证了IVNSGA-Ⅱ算法在多目标生产智能优化调度中的可行性和有效性。

【总页数】6页(P46-51)
【作者】陆科苗;何利力
【作者单位】浙江理工大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.混合NSGA-Ⅱ算法求解多目标柔性作业车间调度问题
2.基于Pareto改进的混合算法求解多目标柔性车间调度问题
3.改进的基于分解的多目标进化算法求解双目标模糊柔性作业车间调度问题
4.求解多目标双资源柔性车间调度问题的改进NSGA-Ⅱ算法
5.改进NSGA-Ⅱ求解多目标柔性作业车间调度问题
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进NSGA-Ⅱ的航空发动机管路多目标布局优化

基于改进NSGA-Ⅱ的航空发动机管路多目标布局优化柳强;焦国帅【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2018(024)005【摘要】为了提高航空发动机管路布局的优化效率,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的航空发动机管路多目标布局优化方法.为了提高NSGA-Ⅱ的全局搜索能力,提出一种新的种群更新机制,在进化过程中采用拉丁超立方方法对种群的部分较差个体进行替换,同时保留原有的精英保留策略,以达到全局搜索能力与收敛性的均衡;采用三维凸包对敷设空间进行建模,基于B样条曲线设计了个体编码方式;以管路长度及平滑性为优化目标,应用改进NSGA-Ⅱ求解发动机管路布局Pareto解集.通过数值算例及管路敷设仿真验证了所提方法的可行性.%To improve the optimization efficiency of aero-engine pipe layout,a multi-objective pipe routing method for aero-engine based on improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-Ⅱ) was presented.To improve the performance of NSG-A-Ⅱ with global searching abilit y,a new population update mechanism was proposed,in which the Latin hypercube method was used to replace the population of some poor individuals in the evolutionary process,while retaining the original elitist strategy so that it could achieve the balance between global search ability and convergence.The 3D convex hull was used for modeling the routing space,and an encoding mechanism based on B-spline curve was designed.Further,pipe length and smoothness were selected as the optimization objectives,and then the improved NSGA-Ⅱ was used to find Pareto solutions of pipe layouts.The feasibility of the proposed method was verified by several numerical computations and pipe routing examples.【总页数】11页(P1217-1227)【作者】柳强;焦国帅【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ的航空发动机管路卡箍布局优化 [J], 柳强;焦国帅2.基于NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的宿舍室内空间布局优化研究 [J], 李琳; 王旭鹏3.基于协同进化粒子群算法的航空发动机多管路布局优化 [J], 于雷4.基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策 [J], 刘艺繁;阎春平;倪恒欣;牟云5.基于改进NSGA-Ⅱ的列车运行多目标优化方法 [J], 田旭杨;陈泽君因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。