tailieunhanh - Tối ưu đa mục tiêu và ứng dụng trong kỹ thuật

Bài toán tối ưu đa mục tiêu liên quan đến việc tối ưu nhiều hàm mục tiêu nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) (các hàm mục tiêu này thường có quan hệ tỷ lệ nghịch) với các ràng buộc. Bài viết Tối ưu đa mục tiêu và ứng dụng trong kỹ thuật trình bày sơ lược về thuật toán NSGA-II. Sau đó ứng dụng thuật toán này để giải các bài toán tối ưu đa mục tiêu. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2018. ISBN 978-604-82-2548-3 TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU VÀ ỨNG DỤNG TRONG KỸ THUẬT Phạm Đức Đại Bùi Văn Đại 1 Bộ môn Điều khiển và Tự động hoá - khoa Năng lượng - Đại học Thuỷ lợi Hà Nội Email aipd@ daibv@ 1. GIỚI THIỆU CHUNG nghiệm sẽ hội tụ về một tập nghiệm gọi là pareto Hình 1 . Bài toán tối ưu đa mục tiêu liên quan đến việc tối ưu nhiều hàm mục tiêu nhỏ nhất Tập nghi ệm ngẫu nhiên init ial popul atio n hoặc lớn nhất các hàm mục tiêu này thường có quan hệ tỷ lệ nghịch với các ràng buộc. Bài toán tối ưu có thể được mô tả theo Lựa chọn selectio n dạng sau minimize fm x m 1 . M g j x 0 j 1 . J Cross over 1 hk x 0 k 1 . K xiL xi xiU i 1 . n Mut atio n Trong đó f m x là hàm mục tiêu cần tối Fit ness evaluatio n thiểu hoặc cực đại g j x 0 và hk x 0 là ràng buộc. Bài toán tối ưu đa mục tiêu được áp dụng Nghi ệm tối ưu Khô ng nhiều trong các bài toán lập chu trình làm P areto Kết thúc việc với các hàm mục tiêu khác nhau. Ví dụ Đún g bài toán lập trình hoạt động của bơm với hai hàm mục tiêu là chi phía vận hành năng lượng tiêu thụ và chi phí bảo dưỡng liên Hình 1. Các bước giải bài toán MOEA quan đến tần suất đóng cắt bơm . Để giải các Để giải các bài toán tối ưu MOEA có hai bài toán tối ưu các thuật giải dựa trên giải thuật giải chính là NSGA-II 1 và SPEA 2 thuật di truyền Multi-objective Evolution 1 . Các thuật giải chủ yếu dựa trên phương Algorithm- MOEA với ưu điểm của thuật pháp xác định các nghiệm trong một tập giải di truyền tiến hóa đó là có thể giải các nghiệm được tiếp tục thực hiện quá trình bài toán tối ưu không lồi phi tuyến và không tiến hóa. Trong bài báo này trước hết tác giả liên tục. Phương pháp giải bài toán tối ưu của trình bày sơ lược về thuật toán NSGA-II. Sau MOEA là sử dụng phương pháp lặp từ một đó ứng dụng thuật toán này để giải các bài tập nghiệm ban đầu initial population và toán tối ưu đa mục tiêu thông qua các thủ tục tiến hóa selection crossover và mutation để chọn lựa ra các 2. .