检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2022年第10期37卷 2477-2486页

作者：马学敏杨景明孙浩呼子宇韦钦楠燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

现实生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),这类问题要求算法在环境变化后快速收敛到新的Pareto前沿,并保持解集的多样性,随着Pareto前沿复杂程度的增加,这一问题更加突出.鉴于此,提出一种基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法... 详细信息

现实生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),这类问题要求算法在环境变化后快速收敛到新的Pareto前沿,并保持解集的多样性,随着Pareto前沿复杂程度的增加,这一问题更加突出.鉴于此,提出一种基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法(MCPDMO).首先,根据环境变化的严重程度将种群划分为多个子区域,使得个体的分配更加适应动态变化的环境;然后,分别计算每个子区域的中心点,对不同子区域在不同时刻的中心点建立时间序列,并利用差分模型预测新环境的最优解集,以提高算法对不同环境变化的响应能力;最后,为验证算法的有效性,与3种动态多目标优化算法在10个标准测试函数上进行仿真实验.实验结果表明,所提出算法在具有复杂Pareto前沿的动态问题上表现出更优的收敛性和分布性.

关键词：动态多目标优化多目标优化进化算法预测环境变化程度子区域

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基于生态策略的动态多目标优化算法

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计算机研究与发展 2014年第6期51卷 1313-1330页

作者：张世文李智勇陈少淼李仁发湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

动态多目标优化问题(dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)的目标函数、约束条件或者问题的相关参数随时间变化,是多目标优化领域非常重要的研究难题,传统方法难以很好地追踪其变化的Pareto前沿.针对动态多目标优化问... 详细信息

动态多目标优化问题(dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)的目标函数、约束条件或者问题的相关参数随时间变化,是多目标优化领域非常重要的研究难题,传统方法难以很好地追踪其变化的Pareto前沿.针对动态多目标优化问题特点,提出了一种基于生态策略的动态多目标优化算法(dynamic multi-objective optimization algorithm based on ecological strategy,ESDMO).各种群可以采取不同的进化策略应对外部环境变化,捕食种群与被捕食群体间的竞争也促进种群不断提高生存力.受此启发,采用了一种多种群协同进化机制与强化学习策略相结合的协同进化计算模型.该算法定义了一种环境自检算子用于检测环境的变化,不同的种群采取不同的生态策略来应对动态环境变化.经过各种类型的动态多目标优化问题测试,实验结果表明所提出的算法具有更好的解集多样性、均匀性和分布性,验证了该算法对于解决动态多目标优化问题是有效的.

关键词：动态多目标优化 Pareto前沿协同进化生态策略进化算法

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基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略

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计算机集成制造系统 2021年第2期27卷 478-486页

作者：巩超光胡天亮叶瑛歆山东大学机械工程学院山东济南250061 高效洁净机械制造教育部重点实验室山东济南250061 机械工程国家级实验教学示范中心山东济南250061 山东建筑大学机电工程学院山东济南250101

为解决机床性能动态变化过程中的铣削参数动态多目标优化问题,提出一种基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略。首先采用梯度提升回归树算法构建加工参数与加工结果间的非线性映射关系;然后基于动态非支配排序遗传算法进行铣削参数... 详细信息

为解决机床性能动态变化过程中的铣削参数动态多目标优化问题,提出一种基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略。首先采用梯度提升回归树算法构建加工参数与加工结果间的非线性映射关系;然后基于动态非支配排序遗传算法进行铣削参数动态寻优;最后在Pareto最优解的基础上,结合层次分析法和理想解相似度顺序偏好法建立决策分析模型并进行可视化分析排序。该策略能够针对机床整个运行时段提供符合当前机床特性的最优铣削参数取值方案,从而保证加工质量和加工效率。

关键词：数字孪生铣削参数梯度提升回归树动态多目标优化

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基于参考线的预测策略求解动态多目标优化问题

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控制与决策 2020年第7期35卷 1547-1560页

作者：李二超赵雨萌兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

为了快速且准确地跟踪动态多目标优化问题变化的Pareto前沿与Pareto解集,在可以不依靠历史信息的前提下,提出一种基于参考线预测策略的求解动态多目标优化问题的算法(RLPS).该算法通过记录每个参考线关联的种群个体在环境变化初始时和... 详细信息

为了快速且准确地跟踪动态多目标优化问题变化的Pareto前沿与Pareto解集,在可以不依靠历史信息的前提下,提出一种基于参考线预测策略的求解动态多目标优化问题的算法(RLPS).该算法通过记录每个参考线关联的种群个体在环境变化初始时和个体自主进化一小段时间后个体位置的变化,预测最优个体所在方向,同时在该方向上均匀分布若干延伸个体,选出每个参考线关联的非支配个体作为当前环境下的引导个体,在选出的引导个体邻域内随机产生若干伴随个体增加种群多样性.通过5个标准动态测试函数对该算法测试,并与两个现有算法作对比分析,实验结果表明所提出的算法具有更快地响应环境变化的能力.

关键词：动态多目标优化参考线预测引导个体

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基于引导个体的预测策略求解动态多目标优化问题

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电子学报 2015年第9期43卷 1816-1825页

作者：郑金华彭舟邹娟申瑞珉湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭411105

很多现实的优化问题都是动态多目标问题,这类问题不仅具有多个目标,并且也受环境的影响不断变化.本文基于引导个体的预测策略提出一种新的求解动态多目标优化问题的策略.通过记录每次环境变化初始时和种群自主进化一小段时间后种群中心... 详细信息

很多现实的优化问题都是动态多目标问题,这类问题不仅具有多个目标,并且也受环境的影响不断变化.本文基于引导个体的预测策略提出一种新的求解动态多目标优化问题的策略.通过记录每次环境变化初始时和种群自主进化一小段时间后种群中心点位置的前后变化,预测最优解的所在方向.同时根据在该方向上均匀分布的若干检测个体,选出一串非支配的个体作为当前环境下的引导个体.为了避免陷入局部最优,在选出的引导个体周围一个小的区域半径内随机产生若干伴随引导个体.实验结果表明,新策略具有更快的响应环境变化的能力.

关键词：动态多目标优化进化算法预测引导个体

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开挖引起的隧道位移动态多目标优化反演预测

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上海交通大学学报 2022年第12期56卷 1688-1699页

作者：何维孙宏磊陶袁钦蔡袁强浙江大学建筑工程学院杭州310058 浙江工业大学土木工程学院杭州310004

控制基坑开挖对邻近既有隧道的扰动对设计与施工至关重要.基于多目标优化方法,融合基坑开挖中的多类型监测数据,反演识别关键土体参数,量化修正隧道位移的时间效应.同时,为提高动态代理模型的优化效率,提出一种基于自适应加点准则的动... 详细信息

控制基坑开挖对邻近既有隧道的扰动对设计与施工至关重要.基于多目标优化方法,融合基坑开挖中的多类型监测数据,反演识别关键土体参数,量化修正隧道位移的时间效应.同时,为提高动态代理模型的优化效率,提出一种基于自适应加点准则的动态多目标优化(DMO-AIC)方法.该方法考虑了工程优化中动态代理模型的计算冗余,设计了自适应加点判别策略,能够自主识别寻优路径上代理模型的无效更新.结果表明,该方法在保证算法寻优性能和收敛速度的同时,显著减少了训练代理模型所需的数值模型调用次数,有利于动态代理模型在工程优化中的应用.虚拟数值算例结果表明,DMO-AIC能考虑挡墙侧移、隧道位移等多目标响应并同时对其进行更新.将DMO-AIC方法应用于上海外滩596基坑工程,合理更新了时间效应,准确预测了基坑分步开挖引起的既有隧道竖向位移.

关键词：动态多目标优化代理模型自适应加点准则基坑隧道时间效应

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动态多目标优化进化算法及性能分析

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计算机仿真 2010年第4期27卷 201-205页

作者：刘淳安宝鸡文理学院数学系陕西宝鸡721013

针对动态多目标优化问题提出了一种求解的新进化算法。首先,构建了一种近似估计新环境下动态多目标优化问题的Pareto核迁移估计模型。其次,当探测到问题环境发生改变时,算法利用以前环境搜索到的Pareto核的有效信息通过Pareto核迁移估... 详细信息

针对动态多目标优化问题提出了一种求解的新进化算法。首先,构建了一种近似估计新环境下动态多目标优化问题的Pareto核迁移估计模型。其次,当探测到问题环境发生改变时,算法利用以前环境搜索到的Pareto核的有效信息通过Pareto核迁移估计模型对新环境下的进化种群进行近似估计;当问题的环境未发生变化时,引入了带区间分割的变异算子和非劣解存档保优策略,以提高算法的搜索效率。最后计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题十分有效。

关键词：动态多目标优化进化算法帕尔吐核迁移帕尔吐最优解

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免疫遗忘动态多目标优化

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哈尔滨工程大学学报 2006年第B7期27卷 205-209页

作者：尚荣华马文萍焦李成公茂果西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安 710071

许多现实世界中的优化问题都是多个目标的，而且是和时间因素有关的，抽象成数学模型就是动态的多目标优化问题，基于免疫遗忘概念和免疫应答的动态过程，提出了一种用于解决动态多目标优化问题的新的人工免疫系统算法-免疫遗忘动态多... 详细信息

许多现实世界中的优化问题都是多个目标的，而且是和时间因素有关的，抽象成数学模型就是动态的多目标优化问题，基于免疫遗忘概念和免疫应答的动态过程，提出了一种用于解决动态多目标优化问题的新的人工免疫系统算法-免疫遗忘动态多目标优化（IFDMO）算法．并采用了两集合覆盖这一评价参数，对算法进行了定量的描述．这一参数用于测量在每一个时间步骤得到的最优解向着Pareto-最优面的逼近程度．并将该算法与另外一种算法CSADMO进行了比较，CSADMO是最近提出的一种用于解决动态多目标优化问题的方法，CSADMO在保持所得前沿面的均匀性，多样性及向着Pareto-最优面的逼近性方面都体现出了很好的性质．实验结果表明，在每。时间步骤中，与CSADMO相比，IFDMO获得的解能更好的向着Pareto-最优面逼近，而且解得分布也更加均匀，范围也更加宽广．

关键词：人工免疫系统免疫遗忘动态多目标优化性能评价

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动态多目标优化进化算法研究

动态多目标优化进化算法研究

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作者：石露露西安电子科技大学

学位级别：硕士

动态多目标优化问题大量存在于实际生活中,因此,研究动态多目标优化问题具有重要的应用价值。动态多目标优化问题的自身特性使得求解该类问题变得很有难度,因此,研究动态多目标优化问题具有重要的理论价值。由于进化算法在多目标问题上... 详细信息

动态多目标优化问题大量存在于实际生活中,因此,研究动态多目标优化问题具有重要的应用价值。动态多目标优化问题的自身特性使得求解该类问题变得很有难度,因此,研究动态多目标优化问题具有重要的理论价值。由于进化算法在多目标问题上表现突出,应用进化算法求解动态多目标优化问题受到广大学者的关注。在处理动态多目标优化问题的过程中,传统进化算法会遇到两大难题。一个难题是如何增强对新环境的搜索能力,另一个难题是在保持对新环境的搜索基础上如何提高算法的收敛速度。这两大难题是进化算法求解动态多目标优化问题时所遇到的重大挑战。本论文围绕动态多目标优化,分别从动态多目标优化测试函数和动态多目标优化进化算法展开了研究。首先,构造了一组新的动态多目标优化测试函数集。通过对已有测试函数集的研究,本文发现Pareto最优解集形状变化影响着动态多目标测试函数的难易程度。基于Pareto最优解集的不同移动模式,结合Pareto最优解集的不同形状变化,本文设计了Pareto最优解集移动与Pareto最优解集形状变化相结合的一组测试函数集。仿真结果说明,该组测试函数集有利于检测算法的性能。然后,设计了一种基于新动态策略的进化算法来处理动态多目标优化问题。动态策略由重启策略和调整策略组成。重启策略是在环境变化后,先利用少量的新环境的信息预估新环境Pareto最优解集的可能移动方向,然后利用预估的方向以及局部搜索重新初始化群体,使之靠近新环境下的Pareto最优解集,该策略有利于算法快速地应对环境变化。调整策略是在获得更多新环境信息后,调整当前群体,使得当前群体中存在更多的更靠近新环境Pareto最优解集的个体,使算法更快收敛到新的Pareto最优解集。仿真结果表明,在动态多目标优化问题上,和现有的算法相比,该算法很有竞争力。最后,提出了一种混合迁移策略来处理环境变化不可检测的动态多目标优化问题。混合迁移策略包含两个策略:一种是随机迁移策略,有助于保持群体多样性。另一种是基于信息指导的迁移策略,它将上一代和当代的最优解集的差作为指导方向,产生了一些更好的解,进而提升了收敛速度。本文所提出的算法在一些不同的测试函数上进行了测试,实验结果验证了所提算法在保持多样性和跟踪Pareto最优前沿方面的有效性和优越性。

关键词：动态多目标优化进化算法测试函数预测机制迁移策略

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一种求解动态多目标优化问题的粒子群算法

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系统仿真学报 2011年第2期23卷 288-293页

作者：刘淳安宝鸡文理学院数学系宝鸡721013

针对时间变量取值于正有理数集+、自变量的维数随时间可发生变化的一类动态多目标优化问题提出了一种求解的粒子群算法。该算法通过引入新的变异算子和自适应动态变化惯性因子,有效地避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷;同时,给出了... 详细信息

针对时间变量取值于正有理数集+、自变量的维数随时间可发生变化的一类动态多目标优化问题提出了一种求解的粒子群算法。该算法通过引入新的变异算子和自适应动态变化惯性因子,有效地避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷;同时,给出了一种判断环境变化的有效规则,极大地增强了算法跟踪问题环境变化的能力,提高了算法的有效性。计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题的求解十分有效。

关键词：动态多目标优化粒子群算法变维空间 Pareto最优解

来源：评论

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