【摘 要】
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多目标演化算法（MOEA）不能很好地解决强约束问题的多目标求解。为此，采用一种新的集复合形方法和几何选择为一体的多目标Pareto进化算法（GPEC），对常规型抽油机的上冲程最大扭矩因数
【机 构】
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武汉大学计算机学院,长江大学计算机科学学院
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多目标演化算法（MOEA）不能很好地解决强约束问题的多目标求解。为此，采用一种新的集复合形方法和几何选择为一体的多目标Pareto进化算法（GPEC），对常规型抽油机的上冲程最大扭矩因数和上冲程悬点加速度进行多目标优化设计。该算法中，对抽油机杆件尺寸采用浮点数编码方案，利用复合形法在可行域内构造演化算法的初始种群，在杂交和变异过程中，始终保持种群中具有足够多的有效个体，并且在每一代进化过程中，挑选出与无穷远处的某点距离最远的点输出，最后再筛选出有效的Pareto前沿点。从优化计算结果看，该算法能有效地找出
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