检索结果-内蒙古大学图书馆

淮北师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 53-61页

作者：冯劲宇陈得宝淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000 淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000

在处理具有可预测性规律的动态多目标问题时,预测策略发挥着重要作用。但对于一些复杂的变化环境,仅使用单一的预测策略来响应环境变化,算法的性能往往不高。因此,提出一种基于混合预测策略的动态多目标优化算法。采用四分位点方法对目... 详细信息

在处理具有可预测性规律的动态多目标问题时,预测策略发挥着重要作用。但对于一些复杂的变化环境,仅使用单一的预测策略来响应环境变化,算法的性能往往不高。因此,提出一种基于混合预测策略的动态多目标优化算法。采用四分位点方法对目标空间进行划分,从而避免空域的形成。根据不同时刻子区域中位点的信息,分别采用线性预测策略和振荡序列灰色预测策略生成新个体,同时设计一种基于变量相关系数的选择策略,确定新环境下初始种群的部分个体。设计一种自适应群体多样性维持策略,生成部分新个体,确保良好的种群多样性。为证明所提出算法的有效性,使用3种经典比较算法在9个不同动态特征的测试函数上进行仿真实验。结果表明,该算法在大多数动态优化问题上具有更好的性能。

关键词：动态多目标优化预测进化算法灰色模型

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使用指数平滑预测的动态多目标优化算法

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自动化与仪器仪表 2024年第12期 20-27,32页

作者：陈满丽马永杰兰州文理学院电子与通信工程学院兰州730070 西北师范大学物理与电子工程学院兰州730070

为进一步加快种群的收敛速度,获得分布均匀的pareto解集,提出了一种基于指数平滑预测的动态多目标优化算法。首先,对新环境下的种群中心点进行指数平滑预测,计算种群进化方向。其次,结合种群进化方向预测种群,并对预测后的种群采用切比... 详细信息

为进一步加快种群的收敛速度,获得分布均匀的pareto解集,提出了一种基于指数平滑预测的动态多目标优化算法。首先,对新环境下的种群中心点进行指数平滑预测,计算种群进化方向。其次,结合种群进化方向预测种群,并对预测后的种群采用切比雪夫聚合方法筛选出80%的个体。其余20%的个体通过对上一时刻最优解集多项式变异产生。最后,对新种群进行边界检测。另外,在种群进化操作中,提出了一种新的交叉算子。通过与现有动态多目标优化算法在多个测试函数上比对分析,所提算法在大多数测试函数上的逆世代距离指标和收敛指标优于对比算法,展现了所提算法处理动态多目标优化问题的优越性。

关键词：动态多目标优化指数平滑预测切比雪夫聚合方法多项式变异

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基于源域选择的动态多目标优化算法

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太原科技大学学报 2024年第4期45卷 336-341页

作者：上官晨曦时振涛太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

迁移学习是一种解决动态多目标优化问题的有效方法,但当源域和目标域差异性较大时,会产生负迁移,大大降低求解优化问题的效率。针对这种现象该算法提出一种基于源域选择策略的迁移学习方法。该方法首先根据历史环境的最优解集与新环境... 详细信息

迁移学习是一种解决动态多目标优化问题的有效方法,但当源域和目标域差异性较大时,会产生负迁移,大大降低求解优化问题的效率。针对这种现象该算法提出一种基于源域选择策略的迁移学习方法。该方法首先根据历史环境的最优解集与新环境目标域的差异性对历史环境数据进行排序,选择一个差异性最小的历史环境数据作为迁移解;同时,对t时刻环境的最优解集进行交叉变异生成多样性解,将其与迁移解合进行非支配排序得到源域数据;然后将源域数据映射到嵌入空间,求出最优解作为新环境下的初始种群进行下一时刻迭代运算。这种方法考虑了多个历史环境知识的重用,可以加强种群全局搜索能力,有效抑制负迁移的产生,从而提高算法效率。通过实验,结果证明本文提出的算法能显著提高动态多目标优化方法的性能。

关键词：动态多目标优化迁移学习源域选择策略

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基于迁移学习的拐点预测策略求解动态多目标优化问题

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青岛科技大学学报（自然科学版） 2021年第4期42卷 102-112页

作者：江储文葛方振刘怀愚高向军沈龙凤淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

动态多目标优化问题具有多个相互冲突的目标,而且这些目标也受环境的影响不断变化,为了快速准确跟踪不断变化的Pareto前沿和Pareto解集,提出一种基于迁移学习的拐点预测策略(a knee points prediction strategy based on transfer learn... 详细信息

动态多目标优化问题具有多个相互冲突的目标,而且这些目标也受环境的影响不断变化,为了快速准确跟踪不断变化的Pareto前沿和Pareto解集,提出一种基于迁移学习的拐点预测策略(a knee points prediction strategy based on transfer learning, TKPS)。TKPS根据记忆过去时刻种群中优秀个体,使用迁移学习算法得到映射矩阵W,然后通过映射矩阵W,把当前时刻的拐点集映射到高维希尔伯特空间,从中找到下一时刻的拐点集,引导种群收敛;同时,在拐点的邻域内选出若干个伴随个体,增加种群多样性,避免种群陷入局部最优。TKPS采用8个测试函数,并与其它3个算法结果对比分析,实验结果表明TKPS算法具有更快的响应环境变化的能力。

关键词：动态多目标优化迁移学习拐点预测

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一类特殊的动态多目标优化问题及其进化算法

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河南科学 2008年第6期26卷 631-635页

作者：刘淳安宝鸡文理学院数学系陕西宝鸡721013

给出了一类定义在离散时间(环境)空间上、自变量的维数随环境可发生改变的一类动态多目标优化问题(DDMOP)的新解法.该方法把DDMOP转化成了两个目标的动态多目标优化问题,在一种环境变化判断规则下提出了解DDMOP的一种新进化算法(DDMOEA)... 详细信息

给出了一类定义在离散时间(环境)空间上、自变量的维数随环境可发生改变的一类动态多目标优化问题(DDMOP)的新解法.该方法把DDMOP转化成了两个目标的动态多目标优化问题,在一种环境变化判断规则下提出了解DDMOP的一种新进化算法(DDMOEA).计算机仿真表明,新算法能有效跟踪并求出DDMOP在不同环境下数量较多、质量较好且分布均匀的Pareto最优解.

关键词：动态多目标优化进化算法离散空间 Pareto最优解

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基于参考点信息预测的动态多目标优化经济决策模型研究

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安徽商贸职业技术学院学报 2023年第1期22卷 43-47页

作者：徐奇侯星吴亚婷淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

在经济决策的许多应用领域中存在着大量的动态多目标优化问题,根据动态多目标优化问题具有随环境变化而改变的特性,提出了一种基于参考点信息预测的动态多目标优化决策模型(RGPS)。当环境发生变化时,通过选取当前环境下关联个体较多的... 详细信息

在经济决策的许多应用领域中存在着大量的动态多目标优化问题,根据动态多目标优化问题具有随环境变化而改变的特性,提出了一种基于参考点信息预测的动态多目标优化决策模型(RGPS)。当环境发生变化时,通过选取当前环境下关联个体较多的参考点,将同一参考点下的个体作为子种群,每个子种群的质心作为预测点集。利用历史种群信息,对历史时刻关联到同一参考点的个体质心建立时间序列,通过灰色预测策略产生预测个体;同时为了增加种群的多样性,在每个预测个体加上扰动。实验结果表明RGPS模型在处理动态多目标经济决策问题的有效性。

关键词：动态多目标优化灰色预测参考点时间序列

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免疫遗忘动态多目标优化

免疫遗忘动态多目标优化

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第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

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一免疫遗忘动态多目标... 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一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,在每一时间步骤中,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：人工免疫系统算法免疫遗忘动态多目标优化性能评价

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基于粒子群算法的动态多目标优化

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粘接 2021年第6期46卷 39-43页

作者：李青陕西交通职业技术学院西安710018

针对碳二氢生产中的反应器动态优化问题,目前虽然有多种算法对生产过程进行优化,但大部分只是对单一目标进行求解,提出一种更为灵活的反应器动态求解方法。在该方法中,首先构建碳二氢目标函数,然后采用多目标粒子群算法和分段线性函数... 详细信息

针对碳二氢生产中的反应器动态优化问题,目前虽然有多种算法对生产过程进行优化,但大部分只是对单一目标进行求解,提出一种更为灵活的反应器动态求解方法。在该方法中,首先构建碳二氢目标函数,然后采用多目标粒子群算法和分段线性函数参数法结合的方式对目标函数的进行求解,以提高整体搜索能力,得到碳二氢反应器动态优化的最优解。最后,以实际乙烯碳二加氢化工反应过程为例进行实验验证,结果证明,通过该方法进行求解的目标函数无论是在收敛性,还是在优化的平均值等方面,都比SADE-eCD和NSGA-II算法具有优势,说明该算法在反应器动态优化中是切实可行的。

关键词：动态多目标优化粒子群算法碳二加氢骨干粒子群算法

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基于免疫机制的动态多目标优化免疫算法

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贵州大学学报（自然科学版） 2007年第5期24卷 486-490页

作者：陈善龙张洪贵州大学理学院系统科学与信息技术研究所贵州贵阳550025

作者针对一类决策空间的维数随时间变化的动态多目标优化问题,借鉴免疫应答蕴含的动态进化机制,提出了一种动态多目标优化免疫算法。算法设计中,依据抗体学习机理,设计几种具有自适应能力的免疫算子进化当前抗体群,以及借助免疫系统的... 详细信息

作者针对一类决策空间的维数随时间变化的动态多目标优化问题,借鉴免疫应答蕴含的动态进化机制,提出了一种动态多目标优化免疫算法。算法设计中,依据抗体学习机理,设计几种具有自适应能力的免疫算子进化当前抗体群,以及借助免疫系统的识别功能设计环境识别规则,用于加速相似环境的寻优过程。另外,借助两个性能评价指标,经由比较性的数值试验,获得该算法具有较好的搜索效果以及较稳定的环境跟踪能力。

关键词：动态多目标优化环境跟踪免疫应答免疫算法

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基于动态多目标优化的航班预先飞行计划优化研究

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航空计算技术 2022年第6期52卷 6-10页

作者：赵征宋梅雯朱洁袁嘉玲南京航空航天大学江苏南京210000 南京邮电大学江苏南京210000

空中交通流量管理的预战术阶段,需要根据机场运行容量的预测适时对预先飞行计划优化调整,以满足空中交通需求与容量平衡,减少航班延误和避免时隙资源浪费。航班预先飞行计划的优化调整需求随时间或环境的变化复杂多样,普通的目标优化算... 详细信息

空中交通流量管理的预战术阶段,需要根据机场运行容量的预测适时对预先飞行计划优化调整,以满足空中交通需求与容量平衡,减少航班延误和避免时隙资源浪费。航班预先飞行计划的优化调整需求随时间或环境的变化复杂多样,普通的目标优化算法难以解决问题特性。建立动态多目标优化模型,以航班调整数量最小化、航班总调整时间最小化以及航班取消量最小化为目标,采用非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求动态多目标优化的帕累托最优解集。以某繁忙机场为实证,给出航班预先飞行计划优化目标的帕累托最优解,并将优化结果与先到先服务算法(FCFS)的优化结果比较,NSGA-Ⅱ算法显著减少了航班调整量和总调整时间,更好满足了航班实际运行需求,为预战术阶段的机场需求与容量平衡管理提供参考。

关键词：航班预先飞行计划动态多目标优化非支配遗传算法帕累托最优解集

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