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基于空间收缩技术的约束多目标进化算法 被引量：1
1
作者 李二超 毛玉燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3419-3425,共7页
约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响。因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST)。首先... 约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响。因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST)。首先,提出自适应精英保留策略对PPS算法的Pull阶段初始种群进行改进,增加Pull阶段初始种群的多样性和可行性;其次,在进化过程中采用空间收缩技术逐渐缩小搜索空间,减少无潜力不可行域对算法性能的影响,使算法在兼顾收敛性和多样性的同时提高收敛精度。为验证所提算法性能,将该算法与四个代表性算法C-MOEA/D、ToP、C-TAEA、PPS在LIRCMOP系列测试问题上进行仿真对比。实验结果表明,CMOEA-SST在处理不可行域较大约束优化问题时具有更好的收敛性和多样性。 展开更多
关键词 约束多目标进化算法 精英保留策略 空间收缩技术 PPS 收敛性 多样性
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一种用于大型舰船总体要素优化设计的约束多目标分解进化算法 被引量：1
2
作者 刘柏森 张晔 张磊 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期635-640,共6页
针对舰船设计中存在所得方案分布性和收敛性不好等问题,首先建立以初稳性高、飞行甲板面积、横摇固有周期以及阻力为优化目标的大型舰船总体要素优化模型;其次根据大型舰船方案设计的特点,提出一种约束多目标分解进化算法;最后将提出的... 针对舰船设计中存在所得方案分布性和收敛性不好等问题,首先建立以初稳性高、飞行甲板面积、横摇固有周期以及阻力为优化目标的大型舰船总体要素优化模型;其次根据大型舰船方案设计的特点,提出一种约束多目标分解进化算法;最后将提出的算法用于优化模型的求解。与目前优化性能较好的2种算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法获得了性能更加优异的设计方案。 展开更多
关键词 大型舰船 总体要素 约束多目标 进化算法 优化设计
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基于聚集密度的约束多目标进化算法
3
作者 张丽丽 许峰 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第1期50-55,共6页
对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和... 对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和聚集密度定义一个偏序集,最后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验用量化指标研究了改进算法的收敛性和分布性,结果表明:改进算法的收敛性与常规约束多目标进化算法相当,但分布性有了明显的提高。 展开更多
关键词 约束多目标进化算法 种群聚类 聚集密度 分布性
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约束多目标进化算法修补算子的研究
4
作者 范衠 李文姬 谢淑香 《汕头大学学报（自然科学版）》 2015年第3期3-17,2,共15页
为了避免约束多目标进化算法陷入局部最优,提出了一种新的边界修补算子.该边界修复算子受到反向学习的启发,把违法盒型约束的解修复到其对应的反向可行边界,以增强约束多目标进化算法的多样性.为了验证所提的修补算子的有效性,在经典的... 为了避免约束多目标进化算法陷入局部最优,提出了一种新的边界修补算子.该边界修复算子受到反向学习的启发,把违法盒型约束的解修复到其对应的反向可行边界,以增强约束多目标进化算法的多样性.为了验证所提的修补算子的有效性,在经典的约束多目标基准测试问题CTP2-CTP8上进行了实验仿真,仿真的结果表明所提出的新型的修补算子在多样性和收敛性上均优于现有的边界修补算子.为了进一步验证所提出的新型修补算子,设计了一组约束多目标优化问题MCOP1-MCOP7,作为CTP测试问题的有效补充.在MCOP1-MCOP7上的仿真结果同样表明,所提出的新型边界修补算子同时在收敛性和多样性上要优于现有的修补算子. 展开更多
关键词 约束多目标进化算法 反向学习 修补算子
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省级电网最大供电能力优化调度研究 被引量：2
5
作者 黄牧涛 陈兴邦 +2 位作者 高素花 陈杰 周胡钧 《水电能源科学》 北大核心 2023年第5期216-220,共5页
高比例新能源接入电网后,电网安全稳定受多重不确定性因素的影响显著提升,为在新能源大幅度波动造成功率缺口的场景下快速形成功率调整方案以维持源—网—荷动态平衡,亟需量化评估电网的最大供电能力。为此,以供电能力最大、重要断面最... 高比例新能源接入电网后,电网安全稳定受多重不确定性因素的影响显著提升,为在新能源大幅度波动造成功率缺口的场景下快速形成功率调整方案以维持源—网—荷动态平衡,亟需量化评估电网的最大供电能力。为此,以供电能力最大、重要断面最小断面裕度最大作为优化目标函数,以电量平衡、片区备用容量、断面裕度作为约束条件建立省级电网最大供电能力评估场景模型,分别采用多阶段的约束多目标进化(CMOEA-MS)算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ求解模型,并基于解集的收敛性、均匀性、广泛性3个指标对两种算法的解集质量进行评价。算例仿真结果表明,CMOEA-MS算法在求解所提模型时超体积值更大、性能更好,能有效提高省网的最大供电能力。 展开更多
关键词 最大供电能力评估 多目标优化模型 多阶段的约束多目标进化算法 超体积值 省级电网
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