期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
求解复杂多目标优化问题MOEA/D-GEP算法 被引量：9
1
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
原文传递
基于参考向量关联估计的离线多目标优化算法
2
作者 李睿 孙超利 张国晨 《计算机与数字工程》 2024年第9期2577-2582,共6页
很多实际工程和科学问题都是计算费时的多目标优化问题,这类问题中每个候选解的评价往往都非常费时,因此仅允许使用少量真实评价。论文采用离线数据驱动的进化算法求解计算费时多目标优化问题,以期节省优化时间。论文通过训练代理模型... 很多实际工程和科学问题都是计算费时的多目标优化问题,这类问题中每个候选解的评价往往都非常费时,因此仅允许使用少量真实评价。论文采用离线数据驱动的进化算法求解计算费时多目标优化问题,以期节省优化时间。论文通过训练代理模型来估计候选解的收敛性,采用最近邻样本估计候选解与参考向量的关联关系,减少了使用目标估值计算候选解与参考向量夹角大小所产生的误差累积。使用DTLZ测试集验证论文算法的有效性,论文算法与离线数据驱动的优化算法MS-RV以及三个经典在线数据驱动优化算法进行对比,实验结果表明论文提出的算法在保证性能的前提下,可以减少使用真实的评价次数。 展开更多
关键词 计算费时的多目标优化问题 代理模型 离线数据驱动优化 最近邻估计
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部