检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2019年第6期47卷 1185-1193页

作者：黎明黄珊陈昊李军华南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室江西南昌330063

可视化技术有利于对高维多目标优化问题求解所得的解集进行评价与分析,但是现有的高维多目标可视化方法无法有效保持解集的 Pareto支配关系、前沿密度分布及形状。针对以上问题,本文提出类圆映射可视化方法.首先将多目标按相关性均匀排... 详细信息

可视化技术有利于对高维多目标优化问题求解所得的解集进行评价与分析,但是现有的高维多目标可视化方法无法有效保持解集的 Pareto支配关系、前沿密度分布及形状。针对以上问题,本文提出类圆映射可视化方法.首先将多目标按相关性均匀排列在单位圆圆弧上,根据适应度函数值将解集映射为类圆空间内的一个多边形,并通过多边形的几何中心和面积对解集进行 3维可视化.在此基础上对类圆支配与均衡性进行了定义,并对类圆映射下的支配关系、映射遮挡等进行了理论分析与证明.与平行坐标系、主成分分析方法和径向可视化方法相比表明,本文方法能保持解集 Pareto支配关系,并能反映解集在原始空间的密度分布和形状。此外,还能有效避免解集映射点遮档.其有利于决策者进行可视化评价和选择高维多目标解集.

关键词：多目标优化问题可视化技术高维多目标可视化类圆映射 Pareto支配 Pareto前沿形状

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基于Species机制的多目标遗传算法

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东北大学学报（自然科学版） 2014年第4期35卷 479-483页

作者：王洪峰张迁李小将东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 中国民航局第二研究所四川成都610041 民航机场(成都)电子工程设计所四川成都610041

多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Spe... 详细信息

多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Species种子确定策略及适应性的Species构造策略.一组标准多目标测试函数的仿真实验结果表明,提出的基于Species机制的多目标遗传算法表现出比经典的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)更好的性能.

关键词：多目标优化问题进化多目标优化遗传算法 Species机制多峰优化

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非凸多目标优化模型的一类鲁棒逼近最优性条件

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应用数学和力学 2019年第6期40卷 694-700页

作者：赵丹孙祥凯郑州升达经贸管理学院应用数学研究所郑州451191 重庆工商大学数学与统计学院重庆400067

通过引入一类非凸多目标不确定优化问题,借助鲁棒优化方法,先建立了该不确定多目标优化问题的鲁棒对应模型;再借助标量化方法和广义次微分性质,刻画了该不确定多目标优化问题的鲁棒拟逼近有效解的最优性条件,推广和改进了相关文献的结论.

关键词：多目标优化问题拟有效解鲁棒最优性条件

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多维决策的多目标动态规划及其应用

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水利学报 1986年第7期 1-10页

作者：张玉新冯尚友武汉水利电力学院

本文建立了多维决策的多目标动态规划(MDMODP)的一般数学模型,并将其应用于南水北调中线供水水库——丹江口水库的发电与供水的多目标规划研究中,得出了发电与供水两个目标的最优权衡解(或称非劣解集)、非劣运用过程及二者保证率的关系... 详细信息

本文建立了多维决策的多目标动态规划(MDMODP)的一般数学模型,并将其应用于南水北调中线供水水库——丹江口水库的发电与供水的多目标规划研究中,得出了发电与供水两个目标的最优权衡解(或称非劣解集)、非劣运用过程及二者保证率的关系,为决策者提供了较为全面的参考依据。同时,通过分析论证,本模型的通用性和有效性,均较***等1979年提出的一维多目标动态规划(MODP)模型有所扩充和发展。

关键词：多阶段决策丹江口决策论多目标动态规划供水量非劣解集状态变量多目标优化问题供水保证率发电量水库决策变量水电站出力目标函数

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一种新型约束多目标帝国竞争算法

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信息与控制 2019年第4期48卷 437-444,451页

作者：操三强雷德明武汉理工大学自动化学院

针对约束多目标优化问题,提出了一种基于约束违背程度和Pareto支配的有效约束处理策略,并设计了一种新型多目标帝国竞争算法(MOICA).该算法采用一种简化的初始帝国构建过程,在同化过程引入了向外部档案内非劣解学习的机制,并基于帝国势... 详细信息

针对约束多目标优化问题,提出了一种基于约束违背程度和Pareto支配的有效约束处理策略,并设计了一种新型多目标帝国竞争算法(MOICA).该算法采用一种简化的初始帝国构建过程,在同化过程引入了向外部档案内非劣解学习的机制,并基于帝国势力新定义的帝国竞争新方法以获取问题高质量的解.选用了7个测试问题CF1~CF7进行计算实验并和多种算法进行对比.计算结果表明, MOICA在求解约束多目标优化问题方面具有较强的搜索能力和优势.

关键词：多目标优化问题约束处理帝国竞争算法同化

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基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强研究

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光学技术 2021年第4期47卷 500-506页

作者：薛媛媛张兴忠赵健彬山西交通职业技术学院信息工程系山西太原030031 太原理工大学软件学院山西太原030024 太原理工大学建筑与土木工程学院山西太原030024

针对许多应用领域内所存在的低照度图像,提出了一种基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强方法。该方法提取低照度图像的非纹理区域,在图像增强过程中限制非纹理区域的灰度范围,从而抑制伪影现象。在直方图均衡化处理中设计了分级概... 详细信息

针对许多应用领域内所存在的低照度图像,提出了一种基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强方法。该方法提取低照度图像的非纹理区域,在图像增强过程中限制非纹理区域的灰度范围,从而抑制伪影现象。在直方图均衡化处理中设计了分级概率密度函数,并运用改进的量子行为粒子群优化算法对分级概率密度函数的参数进行优化。最终在典型的低照度图像上完成了验证实验,结果表明该方法不仅提高了图像的对比度,同时也增强了图像的细节信息与视觉质量。

关键词：低照度图像量子行为粒子群优化图像增强分级概率密度函数多目标优化问题

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基于拐点和区域划分的高维多目标进化算法

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计量学报 2021年第8期42卷 1068-1075页

作者：杨景明郝佳佳孙浩魏之慧李霞霞燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

针对高维多目标优化问题中收敛性和分布性难以同时保持的问题,提出一种基于拐点和区域划分的高维多目标进化算法KnSP。算法选取拐点作为第1次区域划分的中心点,自适应生成邻域;然后采用角度分层法进行二次区域划分,将点到超平面的距离... 详细信息

针对高维多目标优化问题中收敛性和分布性难以同时保持的问题,提出一种基于拐点和区域划分的高维多目标进化算法KnSP。算法选取拐点作为第1次区域划分的中心点,自适应生成邻域;然后采用角度分层法进行二次区域划分,将点到超平面的距离作为个体选择的准则;最后通过候选解与其余个体的角度来增加或删除个体以保证种群规模。实验结果表明,算法在多个测试函数中性能表现较其它比较算法更优。

关键词：计量学多目标优化问题拐点区域划分进化算法

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基于免疫应答原理的多目标优化免疫算法及其应用

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信息与控制 2003年第3期32卷 209-213,218页

作者：黄席樾张洪重庆大学自动化学院重庆400044

基于免疫应答原理 ,合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术 ,提出一种解决多目标优化问题的免疫算法 .在此算法中 ,将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原 ,这种抗原存于抗原群中 ,并应用新的聚类算法不断更新抗原... 详细信息

基于免疫应答原理 ,合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术 ,提出一种解决多目标优化问题的免疫算法 .在此算法中 ,将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原 ,这种抗原存于抗原群中 ,并应用新的聚类算法不断更新抗原群中的抗原 ,进而获大量的Pareto最优解 ,这些解能很好地分布在Pareto面 (此指由Pareto最优解构成 )上 .理论证明了该算法能获Pareto最优解 .最后 ,将该文的算法与文献 [3]的算法SPEA进行仿真比较 ,获该算法的有效性 ,此表明免疫算法解决多目标优化问题具有广阔的前景 .

关键词：多目标优化免疫算法免疫应答原理多目标进化算法多目标优化问题

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基于最优Pareto集的船舶出坞拖轮配置优化

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中国造船 2005年第2期46卷 69-74页

作者：杨启黄小勇谭家华王呈方上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200030 武汉理工大学交通学院湖北武汉430063

本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集。针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题,作者通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制。文中利用加权和方法处理船舶出坞拖轮配... 详细信息

本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集。针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题,作者通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制。文中利用加权和方法处理船舶出坞拖轮配置多目标优化问题,并按专家决策方法确定各目标函数的权系数。拖轮配置优化结果表明了多目标遗传算法的有效性,并为船坞主管进行船舶出坞拖轮配置决策提供了充分的依据。

关键词：船舶出坞配置优化 Pareto最优解集多目标遗传算法多目标优化问题拖轮配置无约束问题优化模型目标函数决策方法非线性多变量罚函数加权和权系数船坞

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基于邻域表的多目标进化算法

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小型微型计算机系统 2009年第8期30卷 1644-1650页

作者：李密青郑金华湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

针对算法性能和运行时间的矛盾,提出一种基于邻域表的多目标进化算法(NLEA).采用类似于图中邻接表的结构对解个体进行存储,利用个体之间的邻近关系从拥挤程度和距离上对其进行分级适应度赋值,并根据适应值调整个体链表中的次序以便高效... 详细信息

针对算法性能和运行时间的矛盾,提出一种基于邻域表的多目标进化算法(NLEA).采用类似于图中邻接表的结构对解个体进行存储,利用个体之间的邻近关系从拥挤程度和距离上对其进行分级适应度赋值,并根据适应值调整个体链表中的次序以便高效的进行环境选择操作.通过7个测试问题和3个方面的测试标准,结果表明新算法在较快速的接近真实的最优面的同时,拥有良好的分布性.

关键词：多目标进化算法多目标优化问题分布适应度邻域表

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