检索结果-内蒙古大学图书馆

第三届先进计算与内生安全学术会议

作者：王俊超卫今张帆庞建民国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州 450002 复旦大学计算机科学技术学院上海 200433 复旦大学大数据试验场研究院上海 200433

传统软件安全防御技术存在着防御措施滞后、攻防双方不均衡等问题,导致了网络安全问题日益频发。近年来,网络空间拟态防御技术(Cyberspace mimic defense,CMD)已经成为了一种有效应对未知系统漏洞的手段和方法。软件多样化编译技术可以... 详细信息

传统软件安全防御技术存在着防御措施滞后、攻防双方不均衡等问题,导致了网络安全问题日益频发。近年来,网络空间拟态防御技术(Cyberspace mimic defense,CMD)已经成为了一种有效应对未知系统漏洞的手段和方法。软件多样化编译技术可以作为CMD技术中执行体的生成方法,即基于给定的源代码,在编译层次将执行体的源代码编译为不同大小和外部特征的可执行程序。基于已有的多样化编译手段,本文主要解决了执行体的生成问题,即如何有效地选择和组织这些编译手段从而实现最优的执行体多样化,并具备较好的抵抗已知攻击的能力。本文综合考虑了单个执行体的攻击抵抗能力以及执行体种群的多样化属性,提出了一种基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)的执行体生成方法。实验结果证明本文所提出的方法一方面能够保证执行体种群的多样性,一方面能够提升单个执行体的抗攻击能力。

关键词：软件安全网络空间拟态防御软件多样化编译多目标优化基于分解的多目标进化算法

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基于分解的多目标及高维多目标进化算法研究

基于分解的多目标及高维多目标进化算法研究

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作者：路雪山东师范大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,优化目标个数的增多导致解决多目标优化问题(MOPs)和高维多目标优化问题(MaOPs)成为目前的热点课题,并且使得求解问题的难度也显著增加。目标数量增多,不仅使得非支配解的个数急剧增加还大大降低了算法的选择压力,因此... 详细信息

随着社会的发展,优化目标个数的增多导致解决多目标优化问题(MOPs)和高维多目标优化问题(MaOPs)成为目前的热点课题,并且使得求解问题的难度也显著增加。目标数量增多,不仅使得非支配解的个数急剧增加还大大降低了算法的选择压力,因此减慢了收敛速度,降低了算法的搜索效率。基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)框架非常适合求解MOPs和MaOPs,因此本文在MOEA/D框架下做了一些改进工作,提出了两种改进算法,以更好地求解MOPs和MaOPs。本文工作主要概括如下:1.该算法将MOEA/D与入侵杂草优化(IWO)方法进行结合。继承了二者的优异特性,即将一个待解决的MOPs分解为若干个单目标子问题,并在每一代中并行求解它们。种群由到目前为止为每个子问题搜索的最佳解构成,每个子问题都使用扩展的IWO算法进行优化。为了证明算法的有效性,将提出的MOEA/D-IWO在F1-F9和UF1-UF10这十九个测试问题上进行了验证,并与其它先进算法进行了对比。实验结果表明,MOEA/D-IWO在解决这些复杂的多目标优化问题方面具有一定的竞争性。2.为了使得MOEA/D在解决高维多目标优化问题时的多样性和收敛性尽可能地保持平衡,本文提出基于目标随机划分(ROD)的高维多目标进化算法,简称为MOEA/D-ROD。该算法将MOEA/D的思想与目标随机划分方法进行融合,先将MaOPs转换为若干个MOPs,再为每个MOPs随机分配一种分解方法,最后利用分解方法将每个MOPs转化为多个单目标优化问题,以进行协同优化。因此MOEA/D-ROD可以借助不同分解方式的优势来求解高维多目标优化问题。为证实MOEA/D-ROD算法的有效性,分别在3-8,10和15目标的两组测试实例(DTLZ 1-4和WFG 1-9)进行了验证,并与其它一些先进算法进行了对比。实验结果证明了所提出的ROD分解方法在解决这些高维多目标优化问题时具有一定的优势。

关键词：基于分解的多目标进化算法高维多目标优化问题入侵杂草优化目标随机划分方法

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基于分解的多目标花朵授粉算法

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计算机与现代化 2019年第7期 1-8页

作者：陈泯融黄广敬华南师范大学计算机学院

在过去几十年里,许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题,其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法,但迄今为止,花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领... 详细信息

在过去几十年里,许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题,其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法,但迄今为止,花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领域的研究还非常少。本文在基于分解的多目标进化算法的框架下,将花朵授粉算法拓展至多目标优化领域,提出一种基于分解的多目标花朵授粉算法(MOFPA/D)。此外,为了保证非支配解的多样性,本文提出一种基于网格的目标空间分割法,该方法从找到的Pareto最优解集中筛选出一定数量且分布均匀的Pareto最优解。实验结果表明,基于分解的多目标花朵授粉算法在收敛性与多样性方面均优于基于分解的多目标进化算法。

关键词：多目标优化问题基于分解的多目标进化算法花朵授粉算法非支配解基于网格的方法

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基于改进多目标进化算法的应急建筑构配件车辆调度优化研究

基于改进多目标进化算法的应急建筑构配件车辆调度优化研究

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作者：金泽赟浙江工商大学

学位级别：硕士

应急事件爆发时往往会危害人民群众的生命财产安全,如何快速建造具有灵活性与适应性的临时庇护所、应急医院等应急建筑是人们关心的问题,而应急建筑的建造速度除开前期设计以及准备阶段,施工进度的快慢往往取决于建筑构配件的运输速度... 详细信息

应急事件爆发时往往会危害人民群众的生命财产安全,如何快速建造具有灵活性与适应性的临时庇护所、应急医院等应急建筑是人们关心的问题,而应急建筑的建造速度除开前期设计以及准备阶段,施工进度的快慢往往取决于建筑构配件的运输速度以及施工各方之间的协调程度。为了更快地完成对于应急建筑的建造,对应急建筑构配件运输问题进行研究,在一定程度的假设基础上建立运输问题的数学模型与优化算法,所求得的调度规划有利于施工各方之间进行协调,降低运输成本,提高运输效率,具有重要研究价值和社会意义。然而,应急建筑的建设需要进行多方面考量。首先,构配件的运输需要综合考虑工程进度、场地容量限制以及各方之间的运输时间安排协调性等,与常规应急物流所侧重时间紧迫性不同,并非越快完成运输任务的运输效益就越高;其次,传统建筑运输考虑多为安全性、成本效益与时间窗限制考虑,在多方角度综合考虑较少,这可能导致运输策略对于某一运输方过于优越但对其他施工方和运输方造成困扰,即多个运输方同时满足时间窗限制要求,并同时过早的运输到施工工地导致施工现场拥挤现象。在此背景下,考虑到现有应急建筑构配件运输中存在拥堵现象以及应急物流基本特性,以违反构配件实际调度时间窗需求产生的惩罚成本为第一目标,以车辆排队堵塞现象产生的惩罚成本与配送车辆数量为第二目标,建立单点配送基础应急建筑运输模型,构建仿真案例,以二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)进行求解,通过对于参数的不同设定所产生的求解结果、变化趋势以及不同迭代次数的变化趋势、运行时间进行分析,初步得出该多目标优化基础模型的案例可适用性;基于此,综合考虑构配件模块种类,车辆种类以及运输方数量等约束,延伸并拓展出多预制工厂对多施工工地的应急建筑构配件运输模型,并根据分解的思想对模型进行改进调整,将其分解为两个子模型,使其更易理解、计算;同时,考虑模型具体应用情景,改进基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm B ased on Decomposition,MOEA/D),针对所应用案例,设计初始权重向量对标子问题策略以及增加邻域调整策略,最终输出各方的车辆出发、到达时间安排表。同时,将输出结果与原MOEA/D算法、NSGA-II算法进行对比,分析各算法在二元指标,解空间分布均匀性、收敛速度与运行时间的优劣,证明了该改进算法的可行性,为应急建筑构配件的调度研究提供参考,最终达到提高施工效率与进度的目的,满足应急建筑快速建造物流方面需求。

关键词：应急建筑多目标优化基于分解的多目标进化算法调度运输

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基于多目标并行适应度评估网络的代理辅助进化算法研究

基于多目标并行适应度评估网络的代理辅助进化算法研究

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作者：李富章天津大学

学位级别：硕士

多目标优化问题普遍存在于诸多实际工程中,多目标优化问题的求解方法受到广泛关注。进化算法是求解多目标优化问题的有效途径,但是对一些评估函数计算复杂度较高的昂贵多目标优化问题,采用传统的进化算法求解会非常的耗时。针对这一问题... 详细信息

多目标优化问题普遍存在于诸多实际工程中,多目标优化问题的求解方法受到广泛关注。进化算法是求解多目标优化问题的有效途径,但是对一些评估函数计算复杂度较高的昂贵多目标优化问题,采用传统的进化算法求解会非常的耗时。针对这一问题,研究人员提出代理模型辅助的进化算法,此类算法采用计算复杂度较低的代理模型替换原有的评估函数来完成个体适应度评估,通过降低评估函数复杂度实现对昂贵多目标最优化问题的高效求解。然而,在众多代理模型的开发和使用过程中,当面对一些中、大规模的昂贵多目标优化问题时,仍然存在着代理模型的评估准确率低、训练复杂度高等缺点,因此如何提升模型评估准确率、降低模型的训练复杂度进而提升算法的求解效率和求解质量,成为代理模型辅助进化算法所亟需解决的问题。为解决上述问题,本文基于卷积神经网络提出了一种新的代理模型,主要工作如下: (1)基于卷积神经网络提出了一种多目标并行适应度评估网络作为代理模型,称为MPFEN(Multi-objective Parallel Fitness Evaluation Network)。MPFEN由两部分构成,可分别实现对精确评估函数和聚合函数的近似代理。针对MPFEN可有效处理中等规模多目标优化问题,实验设置了七个决策变量为50维的中等规模多目标优化测试问题(DTLZ1-DTLZ7),通过与Kriging模型和RBFN模型对比,验证了MPFEN模型具有高准确率、低训练复杂度的特点。实验结果表明,在七个测试问题中,MPFEN代理模型在四个测试问题上获得了最高的评估准确度。 (2)将所提出的代理模型应用于基于分解的多目标优化(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)算法中,提出了一种基于多目标并行适应度评估网络的代理模型辅助进化算法,称为MOEA/DMPFEN(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition-Multiobjective Parallel Fitness Evaluation Network)算法。采用逆世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)作为性能指标,比较了MOEA/D-MPFEN算法、MOEA/D-Kriging算法和MOEA/D-RBFN算法在七个测试问题所获解集的质量。实验结果表明,MOEA/D-MPFEN算法共在五个测试问题上达到了最好的平均IGD值,表明MPFEN可以使算法的求解质量得到提升,在解决中等规模的多目标优化问题中展现了优势。 (3)为验证所提出的MOEA/D-MPFEN算法可有效解决大规模多目标优化问题,将MOEA/D-MPFEN算法用于求解区域调光系统中的背光提取(Backlight Extraction)这一实际问题,提出了一种基于MPFEN-BE辅助的背光提取方法,称为MOEA/D-MPFEN-BE(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition-Multi-objective Parallel Fitness Evaluation Network for Backlight Extraction)。MOEA/D-MPFEN-BE方法以最大化显示图像质量和最小化系统功耗作为目标、背光矩阵作为决策变量进行寻优。实验结果表明,MOEA/D-MPFENBE相比于经典的背光提取方法查表法(Look Up Table,LUT),可以有效减少图像失真并降低系统功耗;相比于传统的基于进化计算法的背光提取方法(Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition for Backlight Extraction,MOEA/D-BE),具备更高的求解效率,可有效解决大规模多目标优化问题。本文基于中、高维度的多目标优化问题展开研究,通过采用多种算法对决策变量为50维的中等规模多目标优化测试问题和大规模多目标背光提取优化问题进行了验证,实验结果表明了本文所提方法能在较高准确率下获得质量更优异的种群,且有效的降低了代理模型的训练复杂度,进一步验证了本文所提算法的有效性。

关键词：多目标优化问题代理模型多目标并行适应度评估网络基于分解的多目标进化算法背光提取

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考虑双重集卡优先的闸口通道与场桥配置协同优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 310-322页

作者：刁璀洁王文敏蔡佳芯靳志宏郭姝娟大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026 大连海事大学航运经济与管理学院辽宁大连116026

双重任务集卡指在一次进出港中完成一次送箱作业与一次取箱作业的集卡,双重任务集卡能够有效地提高码头集疏运效率,在码头作业中应该具有更高的优先级。因此,本文研究考虑双重任务集卡优先级下的闸口通道与堆场场桥配置优化,在闸口部分... 详细信息

双重任务集卡指在一次进出港中完成一次送箱作业与一次取箱作业的集卡,双重任务集卡能够有效地提高码头集疏运效率,在码头作业中应该具有更高的优先级。因此,本文研究考虑双重任务集卡优先级下的闸口通道与堆场场桥配置优化,在闸口部分设立双重任务集卡优先通道,在堆场部分考虑内集卡作业为第一优先级,双重任务外集卡为第二优先级,单一任务外集卡为第三优先级的3级集卡作业优先级,建立集卡在码头闸口和堆场的排队模型。结合排队模型,以最小化启用的闸口通道和配置的堆场场桥数量,以及最小化集卡的排队数量为目标,建立双目标混合整数规划模型,优化闸口通道与堆场场桥配置数量,提出结合逐点固定流体近似算法的多目标进化算法求解。数值实验证明了所提出方法的有效性,在码头资源配置相同的前提下,考虑双重任务集卡优先级,可减少21.82%的闸口处平均双重任务集卡排队数量和18.27%的箱区处平均双重任务集卡排队数量。

关键词：综合运输资源配置基于分解的多目标进化算法双重任务集卡优先级多级排队系统

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基于进化多目标优化的微服务组合部署与调度策略

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系统工程与电子技术 2020年第1期42卷 90-100页

作者：马武彬王锐王威超吴亚辉邓苏黄宏斌国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073 拉夫堡大学计算机系英国莱斯特拉夫堡LE113TU

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量... 详细信息

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件,提出基于进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ,MOEA/D)求解方法,寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比,在全部满足用户服务请求的约束下,该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。

关键词：微服务服务组合优化基于参考点非支配排序遗传算法基于分解的多目标进化算法多目标优化

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基于TOPSIS和MOEA/D的装夹布局方案规划方法

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计算机集成制造系统 2023年第7期29卷 2151-2165页

作者：秦国华王明明林锋南昌航空大学航空制造工程学院江西南昌330063

作为整个夹具设计中最为复杂和抽象的环节,装夹布局方案的规划直接影响着工件的加工质量、生产效率和制造成本。为此,在前期关于基于层次分析法与定位确定性的工件定位方案规划算法的研究基础上,进一步建立了一种基于逼近理想解排序法(T... 详细信息

作为整个夹具设计中最为复杂和抽象的环节,装夹布局方案的规划直接影响着工件的加工质量、生产效率和制造成本。为此,在前期关于基于层次分析法与定位确定性的工件定位方案规划算法的研究基础上,进一步建立了一种基于逼近理想解排序法(TOPSIS)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的夹紧方案设计方法。首先,通过建立选择夹紧表面的层次结构模型,提出了计算候选夹紧表面贴近度的TOPSIS方法。其次,考虑到工件稳定性和装夹变形的双重因素,建立了同时满足夹紧阶段和加工阶段的装夹布局多目标优化模型,在利用切比雪夫方法对多目标函数进行正对性分解的基础上,构建了夹紧方案多目标优化模型的MOEA/D求解方法。最后,利用建立的方法设计出非规则零件钻孔用的装夹布局方案,并与现有夹具结构方案进行对比和分析,结果表明设计方案与现有方案完全吻合。基于TOPSIS和MOEA/D的夹紧方案规划算法易于编程实现,既能为任意工件合理地规划出夹紧方案,也能为计算机辅助夹具设计系统的开发提供理论支持。

关键词：基于逼近理想解排序法装夹布局夹紧表面基于分解的多目标进化算法装夹稳定性

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船舶操纵性优化的约束多目标进化算法

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哈尔滨工程大学学报 2020年第9期41卷 1391-1397页

作者：刘冰洁毕晓君哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 中央民族大学信息工程学院北京100081

针对现有船舶操纵性优化算法收敛性不高的问题,将基于分解的多目标进化算法应用到船舶设计中,本文提出一种船舶操纵性设计的约束多目标进化算法。建立了以直线稳定性和相对回转直径为目标的优化模型,采用基于分解的多目标进化算法框架,... 详细信息

针对现有船舶操纵性优化算法收敛性不高的问题,将基于分解的多目标进化算法应用到船舶设计中,本文提出一种船舶操纵性设计的约束多目标进化算法。建立了以直线稳定性和相对回转直径为目标的优化模型,采用基于分解的多目标进化算法框架,结合优秀不可行解改进了差分算子;其次,充分利用优秀不可行解,设计了新的个体选择准则。将本文算法与另外3种船舶操纵性优化算法进行对比,该算法可以提供更多的设计方案,且设计方案收敛性更好。

关键词：船舶操纵性船型参数船舶主尺度约束多目标优化基于分解的多目标进化算法差分进化不可行解 ε约束

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面向航天元器件检测订单的调度方法

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计算机集成制造系统 2024年第1期30卷 67-77页

作者：冯业为党炜康至娟康晓明中国科学院大学北京100049 中国科学院空间应用工程与技术中心北京100094 国科赛思(北京)科技有限公司北京100094 中国科学院大学经济与管理学院北京100190

针对航天元器件检测品种多、批量小,检测任务集中、试验流程差异大、数据复用难度大的特点,建立面向航天元器件检测的订单调度框架,对多品类双特性资源进行差异化调度处理。构建以订单平均耗时与检测总成本最小化为目标的多目标优化模型... 详细信息

针对航天元器件检测品种多、批量小,检测任务集中、试验流程差异大、数据复用难度大的特点,建立面向航天元器件检测的订单调度框架,对多品类双特性资源进行差异化调度处理。构建以订单平均耗时与检测总成本最小化为目标的多目标优化模型,并提出一种基于局部优化的改进MOEA/D算法。同时考虑了多段式实数编码解码方案,结合以解方案可行程度为基础的局部优化算子与自适应惩罚函数,保证了种群中个体的质量与多样性。最后,以某航天元器件检测单位实际业务为案例进行方法验证,对比了所提算法与改进NSGA-Ⅱ算法、经典MOEA/D算法、NSGA-Ⅲ算法的优化效果,验证了所提方案在解决此类问题上的优越性。

关键词：元器件检测调度优化多目标优化基于分解的多目标进化算法

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