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基于支配强度的NSGA2改进算法 被引量:20
1
作者 赖文星 邓忠民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期187-192,共6页
NSGA2是一种简单、高效且被广泛使用的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MoEA),但在求解实际工程领域中的高维、复杂非线性多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOP)时,存在无法有效识别伪非... NSGA2是一种简单、高效且被广泛使用的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MoEA),但在求解实际工程领域中的高维、复杂非线性多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOP)时,存在无法有效识别伪非支配解、计算效率低、解集收敛性和分布性较差等设计缺陷。对此,文中提出一种基于支配强度的NSGA2改进算法(INSGA2-DS)。新算法采用快速支配强度排序法构造非支配集,引入了考虑方差的拥挤距离公式,并通过自适应精英保留策略动态调整精英保留规模。基于标准测试函数的仿真实验表明,INSGA2-DS算法较好地改善了NSGA2算法的收敛性和分布性。 展开更多
关键词 NSGA2 多目标进化算法 多目标优化问题 支配强度
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一种基于输运理论的多目标演化算法 被引量:11
2
作者 李康顺 李元香 +1 位作者 康立山 吴志健 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期796-805,共10页
提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法(MOPEA).由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche... 提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法(MOPEA).由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche适应值函数,使得种群中的所有个体都有机会参与演化操作,以达到快速、均匀地求出多目标优化问题的Pareto最优解.数据实验显示,利用该算法求解多目标优化问题不仅能够使算法快速地收敛到全局Pareto前沿,同时由于该算法要求所有的粒子都要参与杂交和变异等演化操作,从而避免问题早熟现象的出现,并通过与传统演化算法的性能指标分析比较说明,使用该算法求解多目标优化问题具有明显的优越性. 展开更多
关键词 多目标优化 演化算法 输运理论 PARETO前沿
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基于微分进化求解多目标优化问题中的退化现象 被引量:5
3
作者 张利彪 许相莉 +2 位作者 马铭 孙彩堂 周春光 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1041-1046,共6页
基于微分进化(DE)的多目标进化算法(MOEA)在求解过程中存在着退化现象,导致算法的收敛性无法保证,同时也降低了求解的效率。针对这一问题,分析了算法中存在的两种退化现象,提出了针对两种退化现象相应的解决办法,最后给出了一种新的基... 基于微分进化(DE)的多目标进化算法(MOEA)在求解过程中存在着退化现象,导致算法的收敛性无法保证,同时也降低了求解的效率。针对这一问题,分析了算法中存在的两种退化现象,提出了针对两种退化现象相应的解决办法,最后给出了一种新的基于DE的MOEA。新算法克服了已有算法中存在的退化现象,保证了算法的收敛性和解的多样性,有效地提高了算法的效率,通过数值实验验证了新算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 人工智能 微分进化 多目标优化问题 退化现象 多目标进化算法
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CHARACTERIZATION OF EFFICIENT SOLUTIONS FOR MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS INVOLVING SEMI-STRONG AND GENERALIZED SEMI-STRONG E-CONVEXITY 被引量:5
4
作者 E.A.Youness Tarek Emam 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2008年第1期7-16,共10页
The authors of this article are interested in characterization of efficient solutions for special classes of problems. These classes consider semi-strong E-convexity of involved functions. Sufficient and necessary con... The authors of this article are interested in characterization of efficient solutions for special classes of problems. These classes consider semi-strong E-convexity of involved functions. Sufficient and necessary conditions for a feasible solution to be an efficient or properly efficient solution are obtained. 展开更多
关键词 multi-objective optimization problems semi-strong E-convex efficient solutions properly efficient solutions
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多目标优化问题统一解的加权Tchebycheff标量化
5
作者 冯攀 夏远梅 赵克全 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期2-6,共5页
为研究多目标优化问题(C,ε)-型、E-型统一解的标量化性质,利用Bowman等人提出的加权Tchebycheff标量化方法建立多目标优化问题(C,ε)-弱有效解和E-弱有效解的标量化结果。进一步,建立基于加权Tchebycheff标量化方法多目标优化问题(C,... 为研究多目标优化问题(C,ε)-型、E-型统一解的标量化性质,利用Bowman等人提出的加权Tchebycheff标量化方法建立多目标优化问题(C,ε)-弱有效解和E-弱有效解的标量化结果。进一步,建立基于加权Tchebycheff标量化方法多目标优化问题(C,ε)-有效解和E-有效解的标量化结果。通过调整标量化模型参数范围得到了多目标优化问题(C,ε)-(弱)有效解、E-(弱)有效解的一些加权Tchebycheff标量化结果,为求解多目标优化问题的算法设计提供了理论基础。 展开更多
关键词 多目标优化问题 (C ε)-(弱)有效解 E-(弱)有效解 加权Tchebycheff标量化方法
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具有范数结构凸多目标优化问题的最优性条件
6
作者 陈洁 夏远梅 赵克全 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
研究一类具有范数结构特殊多目标优化问题的最优性条件。通过计算该类问题目标函数的广义次微分,系统论述了Pareto有效解的FJ最优性条件和KKT最优性条件,并基于这些定理定义了新的Pareto-FJ稳定点和Pareto-KKT稳定点,提出并证明了这2类... 研究一类具有范数结构特殊多目标优化问题的最优性条件。通过计算该类问题目标函数的广义次微分,系统论述了Pareto有效解的FJ最优性条件和KKT最优性条件,并基于这些定理定义了新的Pareto-FJ稳定点和Pareto-KKT稳定点,提出并证明了这2类稳定点的等价条件,以及它们对应的几何最优性条件。针对带有一般约束和区间约束的一类具范数结构凸多目标优化问题,建立了Pareto-FJ最优性条件、Pareto-KKT最优性条件等一系列定理。所得结果丰富了多目标优化理论,为具有范数结构多目标优化问题的应用研究打下基础。 展开更多
关键词 多目标优化问题 范数结构 最优性条件
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基于改进PSO算法的动态环境经济调度研究 被引量:5
7
作者 稳国栋 《黑龙江电力》 CAS 2017年第2期120-124,共5页
为解决现代电力系统经济调度同一种调度方案不能应用在所有时段的问题,建立了动态环境经济调度(dynamic emission economic dispatch,DEED)模型,这种模型结合了环境经济调度(economic emission dispatch,EED)和动态经济调度(dynamic eco... 为解决现代电力系统经济调度同一种调度方案不能应用在所有时段的问题,建立了动态环境经济调度(dynamic emission economic dispatch,DEED)模型,这种模型结合了环境经济调度(economic emission dispatch,EED)和动态经济调度(dynamic economic dispatch,DED)两种耦合模型。其中目标函数和约束条件分别考虑了阀点效应和机组的爬坡限制,因此更加接近实际经济调度。DEED通常采用的方案是将其转换为多个单目标问题进行求解,但无法保证获得全局最优解。为此,采用小世界PSO算法,通过结合小世界网络思想和粒子群算法(PSO)的寻优方式,将邻域思想转化到模型求解过程中,充分利用了算法在求解DEED问题上的优势。采用经典的10机组电力系统作为算例进行仿真,结果验证了模型的正确性和算法的实用性。 展开更多
关键词 动态环境经济调度 多目标的优化问题 小世界PSO算法.
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基于多目标进化算法的MOEA/D权重向量产生方法 被引量:3
8
作者 马庆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期117-122,160,共7页
在进化多目标优化研究领域,多目标优化是指对含有2个及以上目标的多目标问题的同时优化,其在近些年来受到越来越多的关注。随着MOEA/D的提出,基于聚合的多目标进化算法得到越来越多的研究,对MOEA/D算法的改进已有较多成果,但是很少有成... 在进化多目标优化研究领域,多目标优化是指对含有2个及以上目标的多目标问题的同时优化,其在近些年来受到越来越多的关注。随着MOEA/D的提出,基于聚合的多目标进化算法得到越来越多的研究,对MOEA/D算法的改进已有较多成果,但是很少有成果研究MOEA/D中权重的产生方法。提出一种使用多目标进化算法产生任意多个均匀分布的权重向量的方法,将其应用到MOEA/D,MSOPS和NSGA-III中,对这3个经典的基于聚合的多目标进化算法进行系统的比较研究。通过该类算法在DTLZ测试集、多目标旅行商问题MOTSP上的优化结果来分别研究该类算法在连续性问题、组合优化问题上的优化能力,以及使用矩形测试问题使得多目标进化算法的优化结果在决策空间可视化。实验结果表明,没有一个算法能适用于所有特性的问题。然而,MOEA/D采用不同聚合函数的两个算法MOEA/D_Tchebycheff和MOEA/D_PBI在多数情况下的性能比MSOPS和NSGA-III更好。 展开更多
关键词 进化多目标优化 多目标进化算法 多目标优化问题 性能指标 解集可视化
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使用角度选择策略的第二代Pareto强度进化算法 被引量:3
9
作者 罗校清 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期290-298,共9页
现实世界中的许多优化问题都是多目标优化问题,其中有许多多目标优化问题无法用传统的数学方法解决。进化优化的方法能在一次运行后获得一组逼近真实Pareto前沿的折衷解。针对第二代Pareto强度进化算法收敛性不足的问题,提出使用角度选... 现实世界中的许多优化问题都是多目标优化问题,其中有许多多目标优化问题无法用传统的数学方法解决。进化优化的方法能在一次运行后获得一组逼近真实Pareto前沿的折衷解。针对第二代Pareto强度进化算法收敛性不足的问题,提出使用角度选择策略的第二代Pareto强度进化算法。采用个体之间的角度信息来表示个体的收敛性及分布性,使用该方法改进第二代Pareto强度进化算法的种群修剪方法,进一步增加收敛压力,同时保持好的分布性。实验结果表明,SPEA2+算法能有效地解决具有2个和3个目标的优化问题。 展开更多
关键词 进化多目标优化 多目标进化算法 多目标优化问题 性能指标
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基于项集归减的高维频繁高效用项集挖掘多目标优化方法
10
作者 张磊 李柳 +4 位作者 杨海鹏 孙翔 程凡 孙晓燕 苏喻 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期2832-2840,共9页
频繁高效用项集挖掘是数据挖掘的一项重要任务,挖掘到的项集由支持度和效用这2个指标衡量.在一系列用于解决这类问题的方法中,进化多目标方法能够提供1组高质量解以满足不同用户的需求,避免传统算法中支持度和效用的阈值难以确定的问题... 频繁高效用项集挖掘是数据挖掘的一项重要任务,挖掘到的项集由支持度和效用这2个指标衡量.在一系列用于解决这类问题的方法中,进化多目标方法能够提供1组高质量解以满足不同用户的需求,避免传统算法中支持度和效用的阈值难以确定的问题.但是已有多目标算法多采用0-1编码,使得决策空间的维度与数据集中项数成正比,因此,面对高维数据集会出现维度灾难问题.鉴于此,设计一种项集归减策略,通过在进化过程中不断对不重要项进行归减以减小搜索空间.基于此策略,进而提出一种基于项集归减的高维频繁高效用项集挖掘多目标优化算法(IR-MOEA),并针对可能存在的归减过度或未归减到位的个体提出基于学习的种群修复策略用以调整进化方向.此外还提出一种基于项集适应度的初始化策略,使得算法在进化初期生成利于后期进化的稀疏解.多个数据集上的实验结果表明,所提出算法优于现有的多目标优化算法,特别是在高维数据集上. 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 归减策略 修复策略
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具有范数结构多目标优化问题的近似方法及应用
11
作者 谭豫琳 杨春蓉 赵克全 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期28-33,共6页
[目的]研究了一类特殊的具有范数结构的多目标优化问题,并应用于解决实际问题。[方法]针对这类多目标优化问题的求解,基于标量化思想,在适当假设条件下提出了一种近似方法。[结果]可以通过调整几类参数的取值范围获得多目标优化问题的Pa... [目的]研究了一类特殊的具有范数结构的多目标优化问题,并应用于解决实际问题。[方法]针对这类多目标优化问题的求解,基于标量化思想,在适当假设条件下提出了一种近似方法。[结果]可以通过调整几类参数的取值范围获得多目标优化问题的Pareto解。[结论]利用具有范数结构的多目标优化模型和本文提出的近似求解方法于绩效管理中基础工作量的设置和电厂发电机的分配问题。 展开更多
关键词 多目标优化问题 范数结构 标量化思想 近似方法
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一种解多目标优化问题的基于分解的人工蜂群算法 被引量:2
12
作者 万鹏飞 高兴宝 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期56-66,77,共12页
在处理多目标优化问题时,如何平衡所得解集的分布性与收敛性是一个困难又重要的工作。为此,提出了解决该问题的一种基于目标空间分解的人工蜂群算法(MOABC/D)。首先采用一组方向向量将目标空间分解成一系列的子区域,并在每一个子区域至... 在处理多目标优化问题时,如何平衡所得解集的分布性与收敛性是一个困难又重要的工作。为此,提出了解决该问题的一种基于目标空间分解的人工蜂群算法(MOABC/D)。首先采用一组方向向量将目标空间分解成一系列的子区域,并在每一个子区域至少保留一个解来保持解的分布性,其次提出一个基于分解的选择策略和2个基于信息交换的搜索策略来提高人工蜂群算法的搜索能力,并采用一个基于高斯分布的搜索策略来增强人工蜂群算法的搜索效率。为验证所提算法的性能,与8种同类算法在10个测试问题上进行比较。结果表明,本文所提算法得到的解集具有更好的收敛性能和分布性能。 展开更多
关键词 多目标优化问题 目标空间分解 人工蜂群算法 搜索策略
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两阶段动态差分智能元胞机算法 被引量:2
13
作者 王亚良 倪晨迪 +2 位作者 曹海涛 钱其晶 金寿松 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期989-1000,共12页
针对传统进化算法在求解高维度优化工程问题时存在全局搜索和局部寻优的平衡难题,提出一种基于差分进化和元胞种群拓扑结构的两阶段动态差分智能元胞机算法。通过对个体的邻居结构进行调整,实现进化种群由结构化种群过渡到非结构化种群... 针对传统进化算法在求解高维度优化工程问题时存在全局搜索和局部寻优的平衡难题,提出一种基于差分进化和元胞种群拓扑结构的两阶段动态差分智能元胞机算法。通过对个体的邻居结构进行调整,实现进化种群由结构化种群过渡到非结构化种群的效果,较好地兼顾全局搜索和局部寻优之间的协同问题;同时对外部种群保留的对象进行调整及完全反馈,提高算法的收敛速度。算法将智能体机制引入元胞种群,采用两阶段的外部种群多样性维护方法,将扰动因子引入变异操作使其跳出局部最优困境。通过对WFG系列基准函数测试表明,新算法相对于其他4种典型算法能获得更好的Pareto前端和竞争性的收敛结果。 展开更多
关键词 动态差分 元胞机算法 多样性维护 扰动因子 多目标优化问题
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基于分解的多目标花朵授粉算法 被引量:1
14
作者 陈泯融 黄广敬 《计算机与现代化》 2019年第7期1-8,共8页
在过去几十年里,许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题,其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法,但迄今为止,花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领... 在过去几十年里,许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题,其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法,但迄今为止,花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领域的研究还非常少。本文在基于分解的多目标进化算法的框架下,将花朵授粉算法拓展至多目标优化领域,提出一种基于分解的多目标花朵授粉算法(MOFPA/D)。此外,为了保证非支配解的多样性,本文提出一种基于网格的目标空间分割法,该方法从找到的Pareto最优解集中筛选出一定数量且分布均匀的Pareto最优解。实验结果表明,基于分解的多目标花朵授粉算法在收敛性与多样性方面均优于基于分解的多目标进化算法。 展开更多
关键词 多目标优化问题 基于分解的多目标进化算法 花朵授粉算法 非支配解 基于网格的方法
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一种改进的基于分解多目标优化算法
15
作者 宋武 陈德祥 《电脑知识与技术》 2012年第12期8316-8318,共3页
为了解决多目标优化问题,该文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法,算法非平衡的分配计算资源给每个子问题,每个子问题具有相对较大的密度时,能够分配较多的资源,实验结果表明改进的算法优于原有的基于分解的多目标优化算法。
关键词 多目标优化问题 多目标进化计算 分解
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一种基于“探测'与“开采'的多目标进化算法
16
作者 罗彪 郑金华 +1 位作者 朱云飞 蔡自兴 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期143-149,共7页
针对实践中多目标优化问题(MOPs)的Pareto解集(PS)未知且比较复杂的特性,提出了一种基于'探测'(Exploration)与'开采'(Exploitation)的多目标进化算法(MOEA)——MOEA/2E。该算法在进化过程中采用'探测'与'... 针对实践中多目标优化问题(MOPs)的Pareto解集(PS)未知且比较复杂的特性,提出了一种基于'探测'(Exploration)与'开采'(Exploitation)的多目标进化算法(MOEA)——MOEA/2E。该算法在进化过程中采用'探测'与'开采'相结合的方法,用进化操作不断地探测新的搜索区域,用局部搜索充分开采优秀的解区域,并用隐最优个体保留机制保存每一代的最优个体。与目前最流行且有效的多目标进化算法NSGA-Ⅱ及SPEA-Ⅱ进行的比较实验结果表明,MOEA/2E获得的Pareto最优解集具有更好的收敛性与分布性。 展开更多
关键词 多目标进化算法 多目标优化问题(MOPs) 复杂Pareto解集 探测 开采
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关于多目标演化算法的策略分析
17
作者 王龙奎 汪祖柱 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第3期25-29,共5页
基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算... 基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算法性能的两大方面:求解过程中解集合的多样性、均匀性分布的保持与维护以及解的收敛性,分析了MOEAs设计中需要注意的策略问题以及今后研究的重点. 展开更多
关键词 多目标演化算法 策略分析 排序算法 求解过程 算法性能 算法分析 多样性 解集合 收敛性 均匀性
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演化计算在多目标优化问题中的应用
18
作者 李志杰 《科技创业月刊》 2011年第16期136-137,共2页
多目标优化问题是一类很普遍的问题。演化算法是一种通过模拟自然界的生物演化过程搜索最优解的方法,用于求解多目标优化问题有其独特的优势。系统介绍了多目标演化算法特点、需要解决的关键问题、算法框架、算法实现及应用趋势。
关键词 多目标优化 演化算法 PARETO最优解集
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基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用 被引量:21
19
作者 胡成玉 姚宏 颜雪松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1313-1323,共11页
在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而... 在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而达到快速高效求解动态多目标优化问题的目的,多种群竞争模式主要任务是对解空间进行"勘探"搜索,当竞争失效后,自适应切换到协作模式对解空间进行"开采"搜索.通过对多种群协同搜索概率分析,证明多种群相比单种群具有更高的搜索效率,通过对3类动态多目标测试函数仿真,验证了改进算法的有效性;最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,得到了较优的控制参数,取得满意的控制效果. 展开更多
关键词 多粒子群协同 动态多目标优化问题 动态系统 PID控制 柯西变异
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求解复杂多目标优化问题MOEA/D-GEP算法 被引量:9
20
作者 张冬梅 龚小胜 +1 位作者 戴光明 彭雷 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期33-36,共4页
针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D(基于分解的多目标遗传算法)求解算法(MOEA/D-GEP).该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入... 针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D(基于分解的多目标遗传算法)求解算法(MOEA/D-GEP).该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入下一次真实适应值的计算.采用国际公认的ZDT,DTLZ等测试函数进行实验验证,并与MOEA/D-EGO演化多目标优化算法进行了比较.实验结果表明:该算法在IGD性能指标上有较好的表现,说明将演化建模技术引入MOEA/D算法提高了种群个体分布模型的精度,降低了求解复杂多目标优化问题的计算成本. 展开更多
关键词 复杂多目标优化问题 全局优化算法 基于表达式编程 演化多目标优化 MOEA/D-GEP
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