提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
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使用matlab编写NSGA-2多目标优化算法:1)针对测试函数集ZDT1进行的NSGA-Ⅱ算法的编写;
2)本程序有详细的备注解释;
3)包含论文《非支配排序遗传算法(NSGA)的研究与应用》.pdf,用来指导学习NSGA-Ⅱ算法
2023/8/4 13:14:24 1.8MB nsga2 matlab ZDT1 多目标优化算法
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1)本法度圭表标准首要针对于测试函数集ZDT1举行的NSGA-Ⅱ算法的编写;
2)本法度圭表标准有详尽的备注评释;
3)本文件里搜罗论文《非枚举排序遗传算法(NSGA)的钻研与使用》.pdf,用来指点学习NSGA-Ⅱ算法
2023/3/31 9:07:40 1.82MB NSGA-Ⅱ matlab 多目标优化算 NSGA
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多目标进化优化算法基础篇——NSGA-Ⅱ算法
NSGA主要问题:1、构造pareto最优解集计算复杂度太高,为O(),m为目标个数,N为种群大小2、需预先设定共享参数3、没有采取外部种群策略(即精英保留机制)NSGA-Ⅱ改进情况:1、快速非支配解排序2、基于拥堵距离保持解集多样性3、引入精英保留机制保持优良个体
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(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需要用浏览器打开),直观的数据处理部分是图片以及html文件,可在地图中显示,数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44 29.75MB 爬虫 python 源码软件 开发语言
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡