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推荐引用 推荐引用 Van Veldhuizen, David A.，“多目标进化算法：分类、分析和新创新”（1999 年）。学位论文。5128。https://scholar.afit.edu/etd/5128
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基于混沌粒子—蚁群算法的多目标可持续供应链网络优化
对于可持续供应链网络的优化设计，考虑问题因素的综合性，综合考虑经济、环境和社会三个方面，以建立成本最小、环境污染排放最小和劳动力数量最大为目标，建立以供应链网络效率最大化为目标的混合整数规划模型。本文的创新之处，首先是在连续供应链中考虑经济、环境和社会效益的影响，其中环境效益不仅考虑碳排放，还包括工厂废水、废弃物和固体废弃物的排放作为影响因素。其次，构建了多目标模糊隶属函数，以总体满意度值来衡量模型解的质量。最后，提出了混沌粒子蚁群算法，解决了粒子群算法运行中出现的过早收敛问题。实验结果表明,本文提出的PSCACO算法与MOPSO、CACO、NSGA-II算法进行比较,得出算法的收敛效果更加有效,验证了混沌粒子蚁群算法求解多目标函数的有效性和可行性,为供应链管理提出了一种新的可行方案。
激光覆层CO的多目标过程优化...
摘要：为了确定制备基于CO的合金覆层层的最佳过程参数，基于最佳过程窗口和42CRMO作为底物进行了激光覆层CO基于基于的激光覆层CO合金的实验研究。使用方差分析（ANOVA）用于探索激光过程参数对最佳过程窗口范围内包层层的形成特性的影响。此外，通过灰色关系分析获得了最佳过程参数组合，并进行了优化结果的实验性验证。发现由最佳过程窗口确定的过程参数间隔为激光功率1300–2100 W，扫描速度6–14 mm/s和粉末喂养率17.90-29.84 g/min。每个过程参数的影响顺序为：激光功率>扫描速度>粉末进率。获得了激光功率2100 W的最佳过程参数，扫描速度为6 mm/s和粉末喂养速率17.90 g/min。最佳过程参数的实验性验证结果证明，与初始参数相比，优化参数的灰色相关等级提高了0.260，并且与预测值良好，精度为96％。优化后，横截面面积，宽度与高度的比率，覆层效率和覆层轨道的粉末利用率增加了4.065 mm 2、1.031、1.032、19.032和70.3％，以及70.3％的功能率降低了60.9％。最佳的覆层轨道在没有裂纹，孔和明显的元素分离的情况下很好地粘合到底物上，并包括Cr 3 C 7，COCX，FCC-CO和WC的阶段。
多目标基因组编辑降低小麦（Triticum aestivum L.）籽粒中的多酚氧化酶活性
本预印本的版权所有者（此版本于 2023 年 6 月 1 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.05.30.542859 doi：bioRxiv preprint
文章在多目标FU
摘要：这项研究演示了如何在频繁电网中断的国家中使用中小型企业存储系统使用网格连接的杂种PV和沼气能量。这项工作的主要目标是增强HRES有利地影响HRES经济可行性，可靠性和环境影响的能力。净现在成本（NPC），温室气体（GHG）排放以及停电的可能性是被检查的变量之一。混合解决方案涉及使用多种方法来妥协经济，可靠性和环境的各个方面。Metaheuristic optimization techniques such as non-dominated sorting whale optimiza- tion algorithm (NSWOA), multi-objective grey wolf optimization (MOGWO), and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) are used to find the best size for hybrid systems based on evaluation parameters for financial stability, reliability, and GHG emissions and have been evalu- ated using MATLAB。已经提出了NSWOA，MOGWO和MOPSO与150迭代时的系统参数之间的详尽比较。结果证明了NSWOA在实现预定义的多目标函数的最佳最佳值方面的优势，而Mogwo和Mopso分别排在第二和第三。比较研究的重点是NSWOA生产最佳NPC，LPSP和GHG排放值的能力，该值分别降低了6.997×106、0.0085和7.3679×106 kg。此外，模拟结果表明，NSWOA技术在解决优化问题的能力方面优于其他优化技术。此外，结果表明，在各种操作条件下，设计系统具有可接受的NPC，LPSP和GHG排放值。
设计多目标药物以治疗主要抑郁症
摘要简介：主要的抑郁症（MDD）在全球造成了重大健康负担。目前，由于严重的不良反应，长期的潜伏期和阻力，目前有能力的药物有其局限性。考虑到这种疾病的高度复杂的病理性质，已经提出多坐原药物或多靶向指导的配体（MTDL）可以为MDD治疗提供长期的治疗溶液。涵盖的区域：在当前的审查中，已涵盖了最近的铅设计和铅修改策略。在过去十年（2013 - 2022年）中报道了MTDL的临床前开发（通过合成药物化学和生物学评估），以作为案例研究讨论了MDD处理的重要研究，以关注最近的设计策略。讨论是根据药理目标进行分类的。基于这些重要的案例研究，详细讨论了不同设计策略所涉及的挑战。专家意见：即使在药理学靶标的选择中观察到了很大的变化，但仍需要广泛探索一些潜在的生物学靶标（NMDA，褪黑激素受体）以进行MTDL的设计。同样，除了结构活动关系（SAR）外，在多任务化学形式建模，分子动力学仿真和虚拟筛选等硅技术中，应在更大程度上被利用。
结合储能系统和响应负载的可再生混合微电网的风险感知多目标规划
近年来，由于化石燃料消耗的增加，环境污染问题愈演愈烈。在这方面，部署可再生资源可以成为减少温室气体和全球变暖的切实可行的解决方案。本文提出了一种风险意识多目标规划，由运营成本和污染目标函数组成，以优化由基于生物质的传统发电机、风力涡轮机、光伏发电以及电力和热能存储系统组成的可再生混合微电网的运行。根据此类基础设施中存在的不确定性，通过场景生成和减少程序对风速、太阳辐射、负荷和市场价格的波动进行建模，然后使用条件风险价值指数来衡量决策的风险。此外，分别使用 epsilon 约束和模糊逻辑方法来解决问题并在帕累托集中选择最佳解决方案。还针对电力和热负荷实施了需求响应程序，以分析响应负荷的影响。结果证实，在风险规避策略中，运营成本和污染分别增加了约 10.03% 和 11.31%，而最坏情况下的稳健性则有所提高。此外，在不确定的情况下，响应负荷使运营成本降低了约 9.8%，但污染增加了约 0.88%。© 2023 能源管理杂志
用于参数化量子算子发现的混合多目标遗传规划
量子信息的处理由量子电路定义。对于当前量子设备上的应用，这些通常是参数化的，即它们包含具有可变参数的操作。设计这样的量子电路和聚合的高级量子算子是一项具有挑战性的任务，需要大量的量子信息理论知识，前提是可以通过分析找到多项式大小的解。此外，找到一个具有低计算成本的精确解决方案代表着一个重大的权衡，特别是对于当前一代量子计算机而言。为了应对这些挑战，我们提出了一种多目标遗传编程方法（与数值参数优化器混合）来自动合成参数化量子算子。为了证明所提出方法的优势，将其应用于混合量子经典算法的量子电路，然后与分析解决方案和非混合版本进行比较。结果表明，与非混合版本相比，我们的方法产生了更多样化的解决方案和更准确的量子算子，甚至达到了分析基线的质量。
用于孤岛可再生能源微电网随机发电优化的增强型多目标优化器
摘要：微电网是由可再生能源组成的自主电力系统，可有效实现网络中的功率平衡。由于可再生能源发电机组的间歇性和变化的功率，配电网变得复杂。微电网的重要目标之一是根据态势感知进行能源管理并解决优化问题。本文提出了一种增强型多目标多元优化算法 (MOMVO)，用于基于可再生能源的孤岛微电网框架中的随机发电功率优化。所提出的算法用于在各种可用发电来源之间进行最佳功率调度，以最大限度地降低微电网的发电成本和功率损耗。在 6 单元和 10 单元测试系统上评估了 MOMVO 的性能。仿真结果表明，所提出的算法优于其他用于多目标优化的元启发式算法。