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PA-DDS算法在HBV模型参数优化中的应用 被引量：4
1
作者 代旭 陈元芳 《中国农村水利水电》 北大核心 2017年第12期59-63,69,共6页
影响水文模型预报精度的因素有很多,其中模型参数的优化对模拟结果起到至关重要的作用,目前用于参数优化的方法包括单目标优化和多目标优化两种。随着参数率定方法研究的深入,多目标分析问题越来越受到关注。Pareto存档动态维度搜索(Par... 影响水文模型预报精度的因素有很多,其中模型参数的优化对模拟结果起到至关重要的作用,目前用于参数优化的方法包括单目标优化和多目标优化两种。随着参数率定方法研究的深入,多目标分析问题越来越受到关注。Pareto存档动态维度搜索(Pareto-Archived Dynamically Dimensioned Search,PA-DDS)作为多目标优化算法,通过在求解过程中动态存储Pareto前沿以防止最优解的丢失,在寻优速度以及解的稳定性方面比较有优势。精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)具有寻优速度快、解集收敛性能好等优点,已经成为检验其他多目标优化算法性能的标准;AMALGAM算法通过对四种相关算法分配权重从而实现信息交换同时寻优,解的收敛性能较好。因此本文将PA-DDS算法与AMALGAM算法和精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在收敛性能方面进行了对比,并将非劣解分布的均匀性及解的相似性方面与AMALGAM进行比较,利用尼泊尔巴格玛蒂河流域2005-2011年期间实测洪水日径流过程资料作为HBV模型参数率定系列,运用PA-DDS算法对模型参数进行优化,得出Pareto最优解,并利用2013年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明:PA-DDS算法比AMALGAM算法能够更快地得到Pareto最优解且解的质量较好,拟合历史洪水平均确定性系数达到0.86,模型预报精度高,表明PA-DDS优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。 展开更多
关键词 HBV模型 参数优化 paRETO最优解 确定性系数 pa-dds多目标优化算法 AMALGAM多目标优化算法 NSGA—Ⅱ多目标优化算法
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PA-DDS算法在水库多目标优化调度中的应用 被引量：25
2
作者 杨光 郭生练 +2 位作者 刘攀 李立平 刘章君 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期789-797,共9页
Pareto存档动态维度搜索(Pareto-Archived Dynamically Dimensioned Search,PA-DDS)算法是一种求解多目标问题的随机搜索启发式算法。本文将PA-DDS算法引入考虑供水和发电的多目标优化模型优化水库调度图,与非支配排序遗传算法(Non-domi... Pareto存档动态维度搜索(Pareto-Archived Dynamically Dimensioned Search,PA-DDS)算法是一种求解多目标问题的随机搜索启发式算法。本文将PA-DDS算法引入考虑供水和发电的多目标优化模型优化水库调度图,与非支配排序遗传算法(Non-dominaled Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-II)和多目标粒子群算法(Multi-Objectives Particlce Swarm Optimization,MOPSO)对比了收敛性,并在求得非劣解分布的均匀性和与理论Pareto前端的相似性方面与NSGA-II进行比较,分析该算法求解水库多目标调度问题的优化性能,对比分析不同目标下的优化调度图。结果表明:PA-DDS算法能够得到更高质量的非劣解集,优化调度图与原设计调度图相比,能更有效协调供水和发电的矛盾,在小幅降低(0.96%)发电量的前提下显著提高(8.07%)水库供水量,平均每年增加经济效益0.55亿元。 展开更多
关键词 调度图 多目标优化 pa-dds算法 丹江口水库
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多无人机系统协同多任务分配模型与仿真 被引量：12
3
作者 龙国庆 祝小平 周洲 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2011年第4期68-71,76,共5页
针对多约束条件下的多无人机系统协同多任务分配问题(CMTAP),提出了利用多约束条件下的多车场车辆路径问题(MDVRPMC)对协同多任务分配问题进行建模,在设计基于Pareto最优的遗传模拟退火算法的基础上,对存在任务点动态时间窗口约束、任... 针对多约束条件下的多无人机系统协同多任务分配问题(CMTAP),提出了利用多约束条件下的多车场车辆路径问题(MDVRPMC)对协同多任务分配问题进行建模,在设计基于Pareto最优的遗传模拟退火算法的基础上,对存在任务点动态时间窗口约束、任务类型约束、无人机任务能力约束等条件下的协同多任务分配问题进行了求解。实例仿真表明,该方法能有效地解决多无人机系统的协同多任务分配问题。 展开更多
关键词 多无人机 协同多任务分配问题 车辆路径问题 paRETO最优 遗传模拟退火算法
原文传递
工业无线网络链路选择与时隙分配的同步优化 被引量：4
4
作者 司恩波 王晶 +1 位作者 靳其兵 周靖林 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1203-1213,共11页
以工业无线网络为研究对象,通过结合多链路路由算法和时隙调度算法静态优化无线网络的传输性能.链路选择用于优化网络的空间资源,时隙分配用于优化网络的时间资源,两者相互作用影响无线网络的传输性能.根据无线网络的传输特性给出多跳... 以工业无线网络为研究对象,通过结合多链路路由算法和时隙调度算法静态优化无线网络的传输性能.链路选择用于优化网络的空间资源,时隙分配用于优化网络的时间资源,两者相互作用影响无线网络的传输性能.根据无线网络的传输特性给出多跳分级的无线网络模型,将分布式的工业无线网络系统层次化,减小无线网络节点之间联通的复杂性,并给出基于该模型的无线网路链路选择和时隙分配同步优化架构.针对这2个分属于空间和时间上的不同问题,采用链路染色方法进行标记,避免网路传输链路冲突问题;采用遗传算法隐并行性和组合优化解决链路选择和时隙分配的相互干扰;提出层次化的编码方案,并给出基于遗传算法双层编码方案使2类问题得以结合;给出基于遗传算法的同步优化策略并加以验证.实验结果表明:优化后的算法使得无线无线网络的采样率、数据平均延迟和节点负载性都得到进一步的提升. 展开更多
关键词 WIA-pa无线标准 多跳分级模型 同步优化 遗传算法 双层编码 链路选择 时隙分配
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基于NSGA-Ⅱ算法的传感器目标分配 被引量：1
5
作者 吴建刚 詹广平 张代国 《舰船电子工程》 2016年第3期32-34,56,共4页
将传统的传感器目标分配问题转化为了基于跟踪效能最大和传感器使用率最小的多目标优化模型。利用非劣分层遗传算法处理传感器目标分配多目标优化问题。非劣分层遗传算法通过对种群内的所有个体的多个目标函数进行非劣分层排序来度量个... 将传统的传感器目标分配问题转化为了基于跟踪效能最大和传感器使用率最小的多目标优化模型。利用非劣分层遗传算法处理传感器目标分配多目标优化问题。非劣分层遗传算法通过对种群内的所有个体的多个目标函数进行非劣分层排序来度量个体的适应能力,通过遗传算法能够获取Pareto最优解集。仿真试验表明该方法能够获得满意效果。 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 传感器目标分配 非劣分层 paRETO 集
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