导读:本文包含了非劣排序遗传算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:内燃机,化学反应机理优化,非劣解排序遗传算法,主要参比燃料
非劣排序遗传算法论文文献综述
牛波[1]（2017）在《基于非劣解排序遗传算法的主要参比燃料骨架机理优化》一文中研究指出内燃机作为主流的动力装置被广泛应用于各行各业,但是随着石油储量的日益减少以及对内燃机排放要求的日益严格,传统的内燃机燃烧模式面临着巨大的挑战。近年来,各种先进的内燃机燃烧模式和技术得到了广泛的研究,而新型的燃烧模式主要受燃料的化学反应动力学所控制。优化化学反应机理的传统方法主要是通过敏感性分析的方式,这不仅需要平时积累的人工调整经验,而且优化过程十分繁复。因此,本文提出采用遗传算法来自动优化燃料的化学反应机理,摆脱人工优化,提高优化效率。本文以主要参比燃料骨架机理为研究对象,探索了非劣解排序遗传算法优化燃料化学反应机理的具体方法。首先,通过将非劣解排序遗传算法与气相动力学软件Chemkin-Pro耦合,遗传算法实现初始机理文件的读取和新机理文件的写入功能,Chemkin-Pro程序则采用新机理文件进行模拟。其次,通过构建两类不同的数学模型,研究了目标个数对非劣解排序遗传算法优化性能的影响,结果发现,当目标数过多时,非劣解排序遗传算法无明显的优化能力,故提出基于基础反应器类型而构建的两目标数学模型。随后,通过比较非劣解排序遗传算法的不同参数组合对优化效率和优化结果的影响,得到最优参数组合:种群规模N=52,交叉率P_c=0.9,变异率P_m=0.1,交叉分布指数η_c=10,变异分布指数η_m=15。然后,探究了遗传算法的收敛过程,并对优化结果进行了详细的比较和分析。采用原始机理预测的搅拌反应器主要组分浓度的目标函数值为1.403,优化后目标函数值在0.923-1.133之间,优化效果显着;原始机理预测的激波管着火滞燃期的目标函数值为0.590,而优化后目标函数值是0.129-1.135,只有一部分优化机理的预测能力得到了优化。从最后一代中选取叁个具有代表性的主要参比燃料优化机理进行了比较和分析,结果表明:1号机理较原始机理预测能力明显改善;而2号机理预测搅拌反应器主要组分浓度最为准确,但预测着火滞燃期的能力有所降低;23号机理的预测能力介于1号和2号机理中间。随后,从权重因素和实验工况两个方面,对遗传算法优化主要参比燃料骨架机理的策略进行了深入研究,并提出了改进策略。最后,采用几种基础反应器和均质压燃发动机对主要参比燃料优化机理进行了扩展验证,经分析,优化机理均能准确模拟各种实验现象。总之,本文采用非劣解排序遗传算法和Chemkin-Pro软件相结合的方式成功地优化了主要参比燃料的骨架机理,优化方法得到改进,优化效率得到提高,并且该方法适用于所有液体燃料化学反应机理的优化。(本文来源于《大连交通大学》期刊2017-06-12）
吕言,刘井泉,曾聿赟[2]（2017）在《基于非劣排序遗传算法的核电厂维修决策多目标优化方法研究》一文中研究指出提出核电厂系统级、不完全、非定期逐次预防维修模型。该模型引入役龄回退因子衡量维修效果,并且通过邻接矩阵法与结构函数矩阵法得到系统可靠度;同时将每个元件的更换对整个系统可靠度及成本的影响考虑在内,推导出可靠度与总成本的计算公式。采用非劣排序遗传算法(NSGA2)对该模型进行多目标优化,得到核电厂某系统整个寿期的多目标维修方案。通过算例阐述计算步骤,进行维修方案的经济分析与多目标优化。(本文来源于《核动力工程》期刊2017年01期）
林棻,王伟,张尧文,朱为文[3]（2013）在《基于非劣排序遗传算法的叁代轮毂轴承多目标优化》一文中研究指出将某型轿车第叁代驱动轮轮毂轴承作为研究对象,以疲劳寿命、磨损寿命、旋滚比为优化目标,引入惩罚函数处理约束条件,将原约束优化问题转化为极小化的无约束优化问题,采用带精英保留策略的非劣排序遗传算法(NSGA-II)进行轮毂轴承多目标优化。通过有限元仿真对优化前后的结构应力情况进行了对比。分析结果表明:在满足规定约束的条件下,提出的优化方案实现了3个目标函数整体性能的同时提升;内法兰、外法兰、内圈、滚珠的应力集中情况均有改善,模型整体最大等效应力较优化前降低8.61%。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2013年06期）
郭志刚,邹书蓉[4]（2012）在《基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法》一文中研究指出提出一种基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法。算法基于非劣排序对种群进行分类来评价个体的价值,在选择操作中引入个体浓度保持种群多样性。采用免疫克隆操作为产生新种群和算法实现全局搜索提供了基础,采用遗传种群与父代群体锦标赛竞争的方式保留最优解。仿真实验结果表明:算法在收敛性和分布性方面要优于NSGA-II算法。(本文来源于《成都信息工程学院学报》期刊2012年02期）
王达[5]（2005）在《针对多目标优化的精英保留非劣排序遗传算法》一文中研究指出遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。作为一种有效的全局并行优化搜索工具,它具有简单、通用、鲁棒性强和适于并行分布处理的特点以及广泛的应用潜力。本文阐述了遗传算法的基本原理和方法,并着重介绍了一种改进的遗传算法———精英保留非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并将其应用于化工中的多目标优化。(本文来源于《河南化工》期刊2005年04期）
非劣排序遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出核电厂系统级、不完全、非定期逐次预防维修模型。该模型引入役龄回退因子衡量维修效果,并且通过邻接矩阵法与结构函数矩阵法得到系统可靠度;同时将每个元件的更换对整个系统可靠度及成本的影响考虑在内,推导出可靠度与总成本的计算公式。采用非劣排序遗传算法(NSGA2)对该模型进行多目标优化,得到核电厂某系统整个寿期的多目标维修方案。通过算例阐述计算步骤,进行维修方案的经济分析与多目标优化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非劣排序遗传算法论文参考文献
[1].牛波.基于非劣解排序遗传算法的主要参比燃料骨架机理优化[D].大连交通大学.2017
[2].吕言,刘井泉,曾聿赟.基于非劣排序遗传算法的核电厂维修决策多目标优化方法研究[J].核动力工程.2017
[3].林棻,王伟,张尧文,朱为文.基于非劣排序遗传算法的叁代轮毂轴承多目标优化[J].南京航空航天大学学报.2013
[4].郭志刚,邹书蓉.基于非劣排序的多目标优化免疫遗传算法[J].成都信息工程学院学报.2012
[5].王达.针对多目标优化的精英保留非劣排序遗传算法[J].河南化工.2005