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双模型驱动的多偏好策略自适应差分演化算法
1
作者
龚懿昀
于海波
+2 位作者
王韵
康丽
曾建潮
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第5期638-646,共9页
为增强代理模型辅助进化算法对高维昂贵优化问题的求解性能,提出了一种双模型驱动的多偏好策略自适应差分演化算法。该算法基于全局和局部两种代理建模方法,有机融合了3种具有不同寻优偏好的进化策略。每次迭代,通过利用优化过程中最优...
为增强代理模型辅助进化算法对高维昂贵优化问题的求解性能,提出了一种双模型驱动的多偏好策略自适应差分演化算法。该算法基于全局和局部两种代理建模方法,有机融合了3种具有不同寻优偏好的进化策略。每次迭代,通过利用优化过程中最优解在线更迭反馈信息,以序贯方式自适应调整不同进化策略调用频次,以高效平衡算法的全局勘探和局部开采。为促进种群内个体间优秀信息共享,设计了一种精英个体驱动的差分扰动策略,以增量潜在优解区域的最优样本先验。通过处理26个不同规模的高维基准测试问题,结果表明,所提算法的收敛性能和优化效率较4种先进的同类型算法在至少17个测试问题上绝对占优。
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关键词
代理模型
昂贵优化
差分演化
策略自适应
精英
扰动
下载PDF
职称材料
一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法
被引量：
22
2
作者
余伟伟
谢承旺
+5 位作者
闭应洲
夏学文
李雄
任柯燕
赵怀瑞
王少锋
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2278-2289,共12页
高维多目标优化问题由于具有巨大的目标空间使得一些经典的多目标优化算法面临挑战.提出一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法MAPSOAF,该算法定义了一种自适应的模糊支配关系,通过对模糊支配的阈值自适应变化若干步长,在加强...
高维多目标优化问题由于具有巨大的目标空间使得一些经典的多目标优化算法面临挑战.提出一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法MAPSOAF,该算法定义了一种自适应的模糊支配关系,通过对模糊支配的阈值自适应变化若干步长,在加强个体间支配能力的同时实现对种群选择压力的精细化控制,以改善算法的收敛性;其次,通过从外部档案集中选取扰动粒子,并在粒子速度更新公式中新增一扰动项以克服粒子群早熟收敛并改善个体分布的均匀性;另外,算法利用简化的Harmonic归一化距离评估个体的密度,在改善种群分布性的同时降低算法的计算代价.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1, 2, 4, 5}上进行对比实验,结果表明该算法在收敛性和多样性方面总体上具有较显著的性能优势.
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关键词
自适应模糊支配
精英
个体
扰动
粒子群算法
高维多目标优化问题
高维多目标粒子群优化算法
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职称材料
题名
双模型驱动的多偏好策略自适应差分演化算法
1
作者
龚懿昀
于海波
王韵
康丽
曾建潮
机构
中北大学电气与控制工程学院
中北大学计算机科学与技术学院
中北大学环境与安全工程学院
出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第5期638-646,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(62106237)
国家自然科学基金联合基金项目(U21A20524)
山西省自然科学基金项目(202203021222057)。
文摘
为增强代理模型辅助进化算法对高维昂贵优化问题的求解性能,提出了一种双模型驱动的多偏好策略自适应差分演化算法。该算法基于全局和局部两种代理建模方法,有机融合了3种具有不同寻优偏好的进化策略。每次迭代,通过利用优化过程中最优解在线更迭反馈信息,以序贯方式自适应调整不同进化策略调用频次,以高效平衡算法的全局勘探和局部开采。为促进种群内个体间优秀信息共享,设计了一种精英个体驱动的差分扰动策略,以增量潜在优解区域的最优样本先验。通过处理26个不同规模的高维基准测试问题,结果表明,所提算法的收敛性能和优化效率较4种先进的同类型算法在至少17个测试问题上绝对占优。
关键词
代理模型
昂贵优化
差分演化
策略自适应
精英
扰动
Keywords
surrogate model
expensive optimization
differential evolution
strategy adaption
elite perturbation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法
被引量：
22
2
作者
余伟伟
谢承旺
闭应洲
夏学文
李雄
任柯燕
赵怀瑞
王少锋
机构
北京工业大学信息学部软件学院
广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室
华东交通大学软件学院
华东交通大学机械与车辆工程学院
华东交通大学土建学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2278-2289,共12页
基金
国家自然科学基金(61763010
61663009
+5 种基金
61602174
51465018
51708221)
广西八桂学者项目
航空科学基金(20161375002)
科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室开放课题(GXSCIIP201604)资助~~
文摘
高维多目标优化问题由于具有巨大的目标空间使得一些经典的多目标优化算法面临挑战.提出一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法MAPSOAF,该算法定义了一种自适应的模糊支配关系,通过对模糊支配的阈值自适应变化若干步长,在加强个体间支配能力的同时实现对种群选择压力的精细化控制,以改善算法的收敛性;其次,通过从外部档案集中选取扰动粒子,并在粒子速度更新公式中新增一扰动项以克服粒子群早熟收敛并改善个体分布的均匀性;另外,算法利用简化的Harmonic归一化距离评估个体的密度,在改善种群分布性的同时降低算法的计算代价.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1, 2, 4, 5}上进行对比实验,结果表明该算法在收敛性和多样性方面总体上具有较显著的性能优势.
关键词
自适应模糊支配
精英
个体
扰动
粒子群算法
高维多目标优化问题
高维多目标粒子群优化算法
Keywords
Adaptive fuzzy dominance
particle swarm optimization (PSO)
disturbance derived from elite individual
many-objective optimization problem
many-objective particle swarm optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双模型驱动的多偏好策略自适应差分演化算法
龚懿昀
于海波
王韵
康丽
曾建潮
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法
余伟伟
谢承旺
闭应洲
夏学文
李雄
任柯燕
赵怀瑞
王少锋
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
22
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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