Многокритериальная оптимизация конструктивных решений автомобильных газонаполнительных компрессорных станций с применением генетического алгоритма NSGA-II
Автор: Алешин А. С.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Основной раздел
Статья в выпуске: 5 (131), 2026 года.
Бесплатный доступ
Представлена методика многокритериальной оптимизации конструктивных решений автомобильных газонаполнительных компрессорных станций (АГНКС) с использованием генетического алгоритма NSGA-II. Формализована задача оптимизации, включающая управляемые переменные трёх групп, систему ограничений и целевую функцию на основе свертки пяти частных критериев. Разработана структура хромосомы для кодирования вариантов решений. Приведены результаты вычислительных экспериментов для трёх сценариев размещения. Показано, что модульные решения доминируют в условиях ограниченной площади участка, а каскадное включение компрессоров снижает энергопотребление до 6 %.
Автомобильные газонаполнительные компрессорные станции, многокритериальная оптимизация, генетический алгоритм, nsga-ii, парето-фронт, модульные агнкс, теория массового обслуживания
Короткий адрес: https://sciup.org/140316066
IDR: 140316066 | УДК: 621.644
Multi-criteria optimization of design solutions for automotive gas filling compressor stations using the NSGA-II genetic algorithm
A methodology for multi-criteria optimization of design solutions for automotive gas filling compressor stations (CNG filling stations) using the NSGA-II genetic algorithm is presented. The optimization problem is formalized, including controlled variables from three groups, a system of constraints, and an objective function based on the convolution of five partial criteria. A chromosome structure for encoding solution variants is developed. The results of computational experiments for three placement scenarios are presented. It is shown that modular solutions dominate under conditions of limited site area, while cascading compressor arrangement reduces energy consumption by up to 6%.
