【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，屬于繼電器。
技術介紹
1、針對繼電器的優化設計問題，在準確求解繼電器性能的基礎上，需要通過優化算法提升繼電器的性能。然而，由于繼電器多數性能參數缺乏固定表達式且難以進行微分運算，傳統的梯度優化算法難以有效應用于繼電器的優化設計。正交試驗等優化方法雖然在一定程度上能夠改進繼電器性能，但受限于其搜索機制，往往難以找到全局最優解。智能優化算法，如遺傳算法、粒子群優化算法等，因不需要梯度信息而具有出色的全局搜索能力，更適合用于繼電器的優化設計。
2、繼電器的優化設計本質上是一個多目標優化問題，涉及多個性能指標的同時優化。針對這類問題，一種常見的解決策略是通過加權求和等方法將多目標優化問題轉化為單目標優化問題，再利用單目標智能優化算法進行求解，獲得最終優化方案。另一種策略是直接采用多目標智能優化算法進行優化，獲得一個最優解集，然后通過評價方法從解集中選擇最終的優化方案。
3、然而，當優化目標數量超過三個時，智能優化算法的收斂速度會顯著降低，同時高維的pareto(帕累托)前沿曲面難以通過可視化手段(圖片)進行展示，優化算法也難以提供足夠數量的最優解來描述該pareto前沿。這些問題導致使用者難以從最優解集中選擇最終的優化方案。
4、為解決上述問題，一種可行的方案是在多目標優化之前對優化問題進行降維處理。分層序列法是一種常用的降維方法，但以往的研究多針對優化目標較少的情況，并且通常只保留一個優化目標。當優化目標數量增多時，分層序列法可能會因為約束條
5、此外，現有的最優解評價方法也存在一定的局限性。一些方法完全依賴于主觀經驗，缺乏客觀依據；而另一些方法則完全基于客觀規律，忽略了使用者的實際需求和偏好。因此，需要研究一種兼顧主客觀因素的最優解評價方法，以幫助使用者從最優解集中選擇出最終的優化方案，從而完成繼電器的多目標優化設計。
技術實現思路
1、為解決
技術介紹
中存在的問題，本專利技術提供一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法。
2、實現上述目的，本專利技術采取下述技術方案：一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，所述方法包括如下步驟：
3、s1：確定繼電器多目標優化寬容分層序列降維方法；
4、s101：通過分層序列法對待優化目標按照重要性由高至低的順序依次排序為f1(x),f2(x)...fi(x)；
5、s102：針對含有mop個待優化目標函數同時達到最小的多目標優化問題，假定選擇前nop個待優化目標作為約束，有nop＜mop，則可得優化函數如下：
6、
7、式(1)中：
8、f(x)表示包含mop個待優化目標的目標函數；
9、f1(x),f2(x)...fi(x)表示按照重要性由高至低的順序依次排序的待優化目標；
10、表示各待優化目標的期望值；
11、fp(x)表示按照重要性由高至低的順序依次排序的前nop個待優化目標中的第p個待優化目標；
12、gj(x)表示第j個等式約束；
13、hk(x)表示第k個不等式約束；
14、me、mu均為計數單位，無特殊含義；
15、x＝[x1,x2...xn]表示n維決策變量；
16、d表示n維決策空間；
17、s103：對最重要的待優化目標進行優化，得到最優解記為f1*：
18、
19、s104：將最優解f1*作為約束對下一個待優化目標記下進行優化，而由于最優解為唯一解，導致了后續優化將無法找到其余可行解，因此對最優解進行寬容處理，即給定一個寬容值ε1，保證結果與最優解相差寬容值ε1也能滿足優化要求，可得：
20、
21、s105：確認剩余目標數是否滿足使用者要求，若不滿足，則重復s204直至剩余目標數滿足使用者要求；
22、s106：當剩余目標數滿足使用者要求后，通過智能算法進行優化設計，得到pareto最優解集，實現減少同時優化的目標數量的目的。
23、s2：設定繼電器最優解評價權重；
24、s201：將各待優化目標進行標準化處理，消除量綱及數量級差異帶來的影響：
25、
26、式(4)中：
27、表示標準化后的目標值，i＝1,…,np；j＝1,…,mop；
28、mop為pareto最優解集中的待優化目標的數量；
29、np為pareto最優解集中的最優解的數量；
30、yij表示pareto最優解中第i個最優解的第j個目標值；
31、s302：計算各最優解的目標值的經驗分布
32、
33、s203：計算每個待優化目標的信息熵ej：
34、
35、s204：假定只有一個待優化目標，針對所有解目標值都相同，則該目標不包含任何信息，其信息熵為1，此時該目標對應權重為0，因此，定義熵權τsj如下：
36、
37、s205：計算各待優化目標對應的熵權；
38、s206：式(7)只考慮了數據的客觀規律，忽略了使用者的主觀偏好，因此，將通過熵權法得到的客觀重要程度引入層次分析法中，采用層次分析法獲得權值，在每兩個目標間進行重要程度的比較，并明確給出評價尺度，適合定量確定權值以實現兼顧主觀客觀數據影響的目的。
39、s20601：基于層次分析法將繼電器優化問題分成目標層、準則層以及方案層；
40、s20602：通過準則層各待優化目標間的相互關系構建成對比較的關系矩陣a，獲得所有待優化目標間的相對權重：
41、
42、式(8)中：
43、aij表示關系矩陣a的第i行j列的值；
44、s20603：按列進行歸一化得到歸一化矩陣
45、
46、s20604：計算權重
47、
48、式(11)中：
49、wi表示轉換值；
50、s20605：由于通過任兩個待優化目標對比得到的關系矩陣其未必能滿足一致性：
51、aij·ajk＝aik?(12)
52、因此，通過一致性比率cr驗證關系矩陣是否滿足一致性，確定權重設定是否合理：
53、
54、式(13)-(16)中：
55、λmax以及ci均為轉換值，無特殊含義；
56、ri為系數值
57、s30606：一致性判定：
58、若一致性比率cr<0.1，即認定關系矩陣一致性好，權重設定符合要求，關系矩陣描述了各待優化目標間的重要性關系；
59、若一致性比本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述S1包括如下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述S2包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述S206包括如下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述S3包括如下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方法，其特征在于：所述s1包括如下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種繼電器多目標降維優化與最優解評價方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉蘭香，郭久威，楊文英，劉秀麗，翟國富，
申請(專利權)人：哈爾濱工業大學，
類型：發明
國別省市：
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