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31 篇 期刊文献
25 篇 学位论文
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11 篇 多目标优化
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4 篇 pareto最优
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3 篇 收敛性
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2 篇 系统可靠性设计
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2 篇 多层冗余分配问题
2 篇 系统芯片
2 篇 虚拟资源调度
2 篇 聚类
2 篇 公交
2 篇 熵度量
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2 篇 遗传算法

机构

8 篇 中国地质大学
8 篇 武汉大学
5 篇 武汉理工大学
4 篇 安徽大学
3 篇 大连理工大学
3 篇 国防科学技术大学
3 篇 哈尔滨工业大学
3 篇 河北工业大学
3 篇 江南大学
3 篇 中国科学技术大学
2 篇 桂林电子科技大学
2 篇 汕尾市创新工业设...
2 篇 深圳华为技术有限...
2 篇 华东师范大学
2 篇 华南理工大学
2 篇 山东交通学院
2 篇 汕尾职业技术学院
2 篇 哈尔滨工程大学
1 篇 东京农工大学
1 篇 大连民族学院

作者

4 篇 汪祖柱
3 篇 康立山
3 篇 焉炳艳
3 篇 闫震宇
2 篇 祁薇熹
2 篇 李俊杰
2 篇 黄樟灿
2 篇 谢啸虎
2 篇 陈恩
2 篇 李阳
2 篇 程家兴
2 篇 李思昆
2 篇 石慧
2 篇 胡浩
2 篇 谢志明
2 篇 张龄之
2 篇 曹亚菲
2 篇 曹莲英
2 篇 王大伟
2 篇 wang zu-zhu

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58 篇 中文
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排序：

基于GIS的滑坡灾害应急避难所选址与布局研究

基于GIS的滑坡灾害应急避难所选址与布局研究

引用

作者：杜天松中国地质大学

学位级别：硕士

随着我国经济的飞速发展,城镇化及工业化的不断推进,人类活动的空间范围逐渐由东部平原向西部山区扩展,而人类的过度开发使一些坡地植被遭到破坏,水土流失现象加剧,致使各种地质灾害频发。其中,滑坡作为地质灾害的主要灾种,近年来,其发... 详细信息

随着我国经济的飞速发展,城镇化及工业化的不断推进,人类活动的空间范围逐渐由东部平原向西部山区扩展,而人类的过度开发使一些坡地植被遭到破坏,水土流失现象加剧,致使各种地质灾害频发。其中,滑坡作为地质灾害的主要灾种,近年来,其发生的频率和强度呈现不断增长趋势,给人民的生命和财产造成了重大损失,而应急避难所选址布局作为紧急防灾避险行动在灾害发生以前及灾后恢复阶段发挥了重要作用。然而,在实际的应急避难所选址布局规划中,还存在诸多问题,如避难所选址布局原则不合理,缺少兼顾选址经济性、效率性和公平性的应急服务设施选址模型;二是未能考虑滑坡灾害点的存在对避难所和疏散路径安全性的影响;三是覆盖人群不全、区域灾害应急协同能力较差,未能对布局效果进行评价。因此,在滑坡等地质灾害易发地区,科学地规划和布局应急避难场所,及时有效地疏散避难人员就显得极为必要和迫切。作为我国崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害最为严重的地区之一,据2017年长江三峡工程生态与环境监测公报统计,三峡库区地质灾害隐患点共5384处,三峡库区每年因滑坡造成的经济损失均在十亿元以上并伴有人员伤亡,因此对三峡库区进行滑坡避难所布局优化研究具有重要的社会经济意义。基于此,本论文仅以三峡库区秭归县为研究对象,通过分析区域滑坡灾害的形成原因、发生机理及其空间分布规律,并对滑坡灾害风险评价、应急避难所区位布局等国内外相关文献梳理以后,确定滑坡灾害应急避难所的区位布局原则、模型及算法,即根据安全性、容纳性、可达性等区位布局的基本原则,并细化考虑完全覆盖下最小化避难所数量、最大化人员分配平衡、最小化总疏散距离等目标,基于本文提出的选址评价模型和布局优化模型,结合GIS空间分析和多目标演化算法,求得7个Pareto选址布局方案,且算法性能指标显示解空间分布多样、平均进化率和非劣解分布离散度等指标收敛性较好,验证了多目标演化算法参数设置的合理性和生成的非劣解集的有效性。为了比较不同选址布局方案下,灾害点分布对应急避难所布局救灾效果的影响,本论文首先通过随机多属性可接受度分析方法找到反映决策者不同目标倾向的最优决策方案,进而通过综合易损性评价模型对各决策方案的避难所服务区内的灾害损失进行风险评估,并引入避难所应急协同能力指标,对各避难所处置区域风险时的应急协同能力进行评价,研究使该区域避难所布局救灾效果最为合理的方案。研究结果表明,“避难疏散距离优先”方案避难距离较短,能使受灾点居民尽快抵达避难场所规避风险,而“避难所数量优先”方案所需避难所数量较少,能有效降低基础设施的维护成本,但上述两种方案都存在避难所位置分布不合理、受灾点分配不够均衡等问题,造成各避难所在处置区域风险的过程中的协同能力较差;而“人员分配平衡优先”方案在避难所数量控制、人员分布均衡度、疏散总距离方面,相对于其他两类方案较为折衷,并且各避难所处置区域风险时的应急协同能力较好,是该区域避难所布局效果最为合理的方案。本论文将最优方案(“人员分配平衡优先”)和现有的布局方案进行比较,并根据该区域在当前滑坡灾害防治工作中存在的避难所选址布局不合理、维护管理机制不完善、区域灾害应急协同能力较差等问题,针对性地提出了灾害应急联动机制背景下提高该区域救灾减灾的对策和方法,包括布局原则及布局模型的选取、不确定性因素的考虑、模型算法的求解以及对布局效果的评价,从而建立了一套科学完整、具有针对性和可操作性的应急服务设施选址布局方案。

关键词：滑坡灾害避难所布局 GIS空间分析多目标演化算法应急协同

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基于演化计算的系统可靠性设计方法研究

基于演化计算的系统可靠性设计方法研究

引用

作者：俞帅帅中国科学技术大学

学位级别：硕士

近几十年，在实际生活中应用到的各类系统的设计过程中，可靠性始终是人们追求的重要目标。当系统规模和复杂性扩大，设计出稳定可靠的系统也将会变得日益困难。在系统可靠性设计过程中，将会面临两类问题:冗余分配问题(redundancy allo... 详细信息

近几十年，在实际生活中应用到的各类系统的设计过程中，可靠性始终是人们追求的重要目标。当系统规模和复杂性扩大，设计出稳定可靠的系统也将会变得日益困难。在系统可靠性设计过程中，将会面临两类问题:冗余分配问题(redundancy allocation problem，RAP)和测试资源分配问题(testing resourceallocation problem，TRAP)。然而，目前的技术还存在诸多不足之处有待改进。本文旨在基于演化算法，研究高效实用可靠的系统设计方法。\n 在冗余分配问题中，本文研究目前应用最多的多层冗余分配问题。通过引入有效广度的局部搜索和约束处理策略，改进了演化算法求解该类问题的能力。\n 在测试资源分配问题中，本文以目前具有代表性的串并联模块软件系统作为研究模型。本文从算法框架选择和局部搜索算法设计等方面入手，改进演化算法求解该类问题的能力，在提高解的质量的同时，有效降低算法的计算复杂度。\n 本文的主要工作和贡献如下:\n 1、针对多层冗余分配问题，在之前算法的基础上，设计了广度memetic算法。采用有效的广度局部搜索策略，对当前较好的个体进行局部调整，有效提高了算法的优化性能。\n 2、对单目标测试资源分配问题，设计了基于积极变异策略的memetic算法，实验结果表明，所提算法在解的质量上相比此前算法有了明显改进。\n 3、在多目标测试资源分配问题研究中，设计了一个有效局部搜索策略，并与多种多目标演化算法结合，来求解这个问题，实验结果表明，获得了更好质量的解，同时在MOEA/D算法中融入有效局部搜索策略还降低了计算复杂度。\n 4、针对系统可靠性的设计流程，给出面向软件测试的系统可靠性设计模型，在系统设计时考虑到将来的软件测试，这样得到的系统既满足设计指标，又满足软件测试的要求，同时给出测试资源分配方案。如此，简化了设计流程，节约了资源，对系统可靠性研究有非凡意义。

关键词：系统可靠性设计演化计算多层冗余分配问题测试资源分配问题 memetic算法多目标演化算法

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强度Pareto演化算法在卫星星座优化设计中的应用研究

强度Pareto演化算法在卫星星座优化设计中的应用研究

引用

作者：李晓萌中国地质大学（武汉）

学位级别：硕士

卫星凭借其独特的空间位置优势，因其具有能够提供大量对地观测信息的特点，被用于航天观测通信。随着各国政治经济战略的调整、通信广播卫星技术、计算机技术和电子技术的迅猛发展，航空航天技术迅速走向产业化，成为各国经济发展和日... 详细信息

卫星凭借其独特的空间位置优势，因其具有能够提供大量对地观测信息的特点，被用于航天观测通信。随着各国政治经济战略的调整、通信广播卫星技术、计算机技术和电子技术的迅猛发展，航空航天技术迅速走向产业化，成为各国经济发展和日常社会生活不可分割的一部分。但是，单颗卫星有效载荷的工作性能毕竟有限，为了实现大范围、高密度对地观测，通常需要利用多颗卫星按照一定的空间布局组网工作，即建立卫星星座。星座的整体工作性能要高于单颗卫星工作性能的简单叠加。随着现代小卫星技术全面迅速发展，星座技术也逐渐在通讯、导航、气象、定位、空间探测和科学实验等各方面得到越来越广泛的应用。我国近年来也对星座设计十分看重，不断利用新技术致力于星座的设计开发。\n 星座优化的目的是用尽量少的卫星资源以合理的轨道配置实现系统的性能要求。同时区域覆盖的星座优化设计涉及多个特征点和多项优化指标，是一种比较典型的多目标优化问题。优化设计的重点在于对整个星座结构部署和性能的相互权衡上。其分析与设计总是基于总体目标和约束条件，以尽可能的最低成本满足这些要求和约束条件。传统的多目标优化方法存在探索未知空间的能力不强，容易陷入局部极值点，对问题的内部信息过于敏感等问题。而演化算法以基于种群的搜索方式实现了搜索的多向性和全局性，一次计算就可以得到多个有效解集。另外，进化计算不需要许多数学上的必备条件就可以处理所有类型的目标函数和约束条件，解题的范围大大扩展；而且演化算法对目标最优均衡面的形状和连续性不敏感，可以很好的逼近非凸性或不连续的均衡面。由于演化算法的种种优点，近年来被引入求解多目标优化问题，并出现了一些非常优秀的多目标演化算法和关键技术。\n 本文先对多目标问题的定义、特性和相关概念做出介绍，并简要介绍了基本演化算法的流程，随后对本次研究的重点——强度Pareto演化算法的基本思想和关键技术做出介绍。强度Pareto演化算法简称SPEA2，是一种基于Pareto最优思想的多目标优化算法。算法利用外部存储、截断技术和适应度赋值保证了每一代种群不断向Pareto前沿逼近。但在对强度Pareto演化算法研究的过程中发现，虽然算法使用了成熟的选择技术和外部存储技术来保留优秀个体，但交叉变异却使用的是最基本的二进制单点交叉变异算子，这样就大大降低了算法的效率，并且不能保证种群的多样性和算法的收敛性。针对这些问题，本文提出SPEA2+，利用实数编码的算术交叉算子和高斯变异算子对强度Pareto演化算法进行改进。使用改进后的算法对标准测试函数进行测试，和SPEA2的实验结果对比后发现，SPEA2+算法效率得到了提高，种群的多样性和算法收敛性也得到了一个较好的平衡。最后还将SPEA2和NSGA-Ⅱ从算法思想和关键技术上做出了对比分析。\n 然后，为了与实际应用相结合，在对多目标优化算法分析的基础上，对卫星星座优化设计进行研究。首先介绍了卫星星座基础知识，主要包括时空坐标系、二体问题、轨道基本控制参数，星座控制参数等基本概念。根据参考文献，建立了卫星星座的物理和数学模型，利用覆盖角法判定卫星对地面的覆盖情况。在第四章中，根据实验条件和实际情况，给出了卫星轨道和星座控制参数的限制范围，建立了一套完整的卫星星座优化设计方案，最终确定优化参数的编码形式，利用SPEA2和SPEA2+进行优化分析，并分别给出优化结果。最后对优化数据进行验证，将其与参考文献中的结果对比，发现本文优化结果优于参考文献中给出的结果。最后通过分析得出结论：利用SPEA2在实验室中对实际的高维问题进行模拟计算优化，有其自身的方便和灵活之处，在实际应用中，决策者根据自己的经验和偏好设定相关背景参数，通过模拟计算能得到更多有价值的参考信息。

关键词：多目标演化算法 Pareto演化算法 SPEA2 卫星星座优化轨道配置星座设计

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社交网络影响力最大化的多目标优化方法研究

社交网络影响力最大化的多目标优化方法研究

引用

作者：李隆合肥工业大学

学位级别：硕士

随着微博、微信等社交平台的广泛应用,利用用户的社交网络传播企业营销信息(如传播广告信息或发放免费优惠券)已经成为主流的网络营销策略。目前关于社会化营销的研究通常基于结构影响力最大化的单一视角,即基于网络拓扑结构利用随机游... 详细信息

随着微博、微信等社交平台的广泛应用,利用用户的社交网络传播企业营销信息(如传播广告信息或发放免费优惠券)已经成为主流的网络营销策略。目前关于社会化营销的研究通常基于结构影响力最大化的单一视角,即基于网络拓扑结构利用随机游走、线性阈值模型等方法寻找影响范围最大的种子用户集合。然而,营销信息的传播效果实际上是多因素综合作用的结果。种子用户的结构影响力、种子集合所影响到的用户对营销信息的兴趣以及企业预算等因素对种子用户的选择决策均会产生重要影响。如何在不同因素之间进行权衡是企业社会化营销的重要问题。基于网络拓扑结构的影响力最大化是目前社会化营销的主要思路,其主要任务是基于度中心性、介数中心性等指标选择最有影响力的种子用户集合,从而借助种子用户集合在尽可能广的范围内传播营销信息。但是在社会化营销中,营销信息传播的效果会受到用户偏好程度的影响,偏好程度越强的用户接受信息的效果也越好。另外企业营销通常有预算约束,选择不同的种子用户成本是不同的,影响力大的用户的传播能力比影响力小的节点强,但同时成本也更高。本文基于多目标优化的视角,考虑结构影响力、用户兴趣和企业成本等因素,构建影响力最大化的多目标优化模型。为了提高优化效果,本文用经典的影响力最大化算法获得有影响力的节点作为候选种子集,基于改进的线性阈值模型计算种子集合的结构影响力、所影响用户的兴趣度和企业成本,并利用多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ获得多目标影响力最大化的不可支配解集。最后基于真实的社交网络数据的实验表明,所提方法可以为企业提供更加柔性的决策建议。

关键词：社交网络分析影响力最大化多目标演化算法线性阈值模型

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基于演化算法的自适应谱聚类研究

基于演化算法的自适应谱聚类研究

引用

作者：曾雏鹏华东师范大学

学位级别：硕士

谱聚类作为聚类算法的一个分支,已成功应用于模式识别、图像处理和数据挖掘等领域,并起着越来越重要的作用。在解决问题时,谱聚类相比k-means等传统的聚类算法有着更明显的优势。随着谱聚类算法的应用,如何自动确定聚类的数目等诸多问... 详细信息

谱聚类作为聚类算法的一个分支,已成功应用于模式识别、图像处理和数据挖掘等领域,并起着越来越重要的作用。在解决问题时,谱聚类相比k-means等传统的聚类算法有着更明显的优势。随着谱聚类算法的应用,如何自动确定聚类的数目等诸多问题也有待解决。本文主要针对谱聚类聚类数目的问题进行研究,主要内容包括：(1)根据有效性指标提出了一种改进的谱聚类算法。该方法的基本思想是利用谱聚类算法所使用的有效性指标,把谱聚类算法中最后一步所运用的k-means改为与之相对应的聚类方法,例如Vxb指标对应于模糊聚类算法。通过几组不同的有效性指标的对比研究探究适用于谱聚类的有效性指标。本文中选取了三种最常用的有效性指标进行对比实验,结果表明使用Vxb指标中的类内紧凑度作为有效性指标(即MXB指标)时,算法所得聚类数目和实际聚类数目最为接近。(2)提出了一种自适应的确定聚类数目的方法。基本思想是把谱聚类问题转换为一个优化问题,把有效性指标作为优化目标。利用演化算法编码的灵活性,将聚类数目的确定设计成特定的编码。演化算法求解该问题,可以同时得到最优聚类及最优聚类数目。对比三组不同的演化算法,并对比它们的收敛速度和稳定性进行了分析。实验结果表明PSO (Particle Swarm Optimization Algorithm)性能更为优越。(3)提出了一种基于多目标演化算法的谱聚类方法。类内紧凑度和类间离散度是度量聚类有效性的两个最基本的指标,二者相互冲突难以同时满足。通过演化算法在求解多目标问题的优势,把这个指标作为演化算法的两个目标函数,通过求得最优Pareto解集来平衡这两个指标。而本文采用经典的多目标算法NSGA-Ⅱ,并与单目标对比谱聚类聚类数目确定的实验结果。实验结果显示了多目标演化谱聚类在收敛性和稳定性方面的优势。

关键词：谱聚类聚类数目有效性指标自适应演化算法多目标演化算法

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基于演化搜索的网络拓扑结构攻击与修复方法研究

基于演化搜索的网络拓扑结构攻击与修复方法研究

引用

作者：李俊辉华东师范大学

学位级别：硕士

在现有的复杂网络的脆弱性分析中,大多数研究方法都是单纯基于网络的拓扑结构,其脆弱性的评价指标多数选择最大连通分量等拓扑指标。这种分析方法在实际应用中,既难以体现网络的非拓扑属性,也难以体现网络的功能属性。实际上,对于以流... 详细信息

在现有的复杂网络的脆弱性分析中,大多数研究方法都是单纯基于网络的拓扑结构,其脆弱性的评价指标多数选择最大连通分量等拓扑指标。这种分析方法在实际应用中,既难以体现网络的非拓扑属性,也难以体现网络的功能属性。实际上,对于以流量传输为主要功能的网络,人们更加关注各节点之间能传输流量的变化。针对以上问题,本文展开了相关研究和探索,主要工作如下——(1)针对流量传输网络,我们分析其在多种攻击模式下传输效率的变化,设计了网络运输效率函数,专门用于描述网络遭受破坏后,其效能下降的程度。这个指标是基于介数发展而来,综合考虑了网络的拓扑结构和节点的非拓扑属性。实验表明,该指标比传统更能代表网络的功能。(2)确定了脆弱性的评价指标后,本文将该指标用于描述网络攻击与修复的效果,并且定义了网络攻击和修复的成本。对网络攻击问题进行建模模拟后,网络脆弱性问题就转换为攻击修复效果和成本之间的多目标优化问题。针对多目标问题,本文采用了演化算法来求解。在上海轨道交通网络的实验中,我们得到了一些高效的攻击方案和修复方案。(3)针对多目标演化问题在种群重组时父代选取缺乏关联性的问题,我们设计了基于K-近邻图改进的演化算法重组算子,将其用于改进现有的演化算法。在标准数据集上测试显示,改进的算法比原始算法有更好的多样性和收敛性。最后,在上海轨道交通网络上,我们将改进算法应用于该网络攻击和修复问题的求解。最后实验显示,我们的算法能很好地设计出较好的攻击方案和修复方案。

关键词：网络脆弱性 K近邻图网络攻击与修复多目标演化算法重组算子

来源：评论

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基于差分演化和最远距离优先的改进型NSGA-Ⅱ算法研究

基于差分演化和最远距离优先的改进型NSGA-Ⅱ算法研究

引用

作者：周晓敏华南理工大学

学位级别：硕士

在科学研究和工程实践中,人们经常会遇到多目标优化问题。在这类问题中,待优化的目标不止一个,且各目标之间相互冲突。与单目标优化问题不同,多目标优化问题的解通常不是单一的,而是一组Pareto最优解的集合。因此,求解多目标优化问题比... 详细信息

在科学研究和工程实践中,人们经常会遇到多目标优化问题。在这类问题中,待优化的目标不止一个,且各目标之间相互冲突。与单目标优化问题不同,多目标优化问题的解通常不是单一的,而是一组Pareto最优解的集合。因此,求解多目标优化问题比求解单目标优化问题更为复杂。多年以来,学者们为解决多目标优化问题进行了许多尝试,提出了众多方法,如约束法、加权法、目标规划法等。但是这类方法对主观因素和相关参数要求较多,难以在工程实践中得到广泛应用。演化算法是模拟生物进化过程的一类算法,它们无需梯度信息,具有简单易实现、鲁棒性高等优点,能够有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。自上世纪六七十年代以来,众多的多目标演化算法相继出现,代表性的算法有NSGA-Ⅱ,SPEA2,MOEA/D等,这些算法在工程实践中得到了广泛应用。在多目标演化算法的设计中,收敛性和多样性是两个关键要素。前者指的是算法找到的近似解集在目标空间中与真实Pareto前沿的接近程度,而后者则度量算法找到的近似解集在目标空间中的分布性,包括均匀性和广泛性。收敛性和多样性往往是相互冲突的:提高收敛性一定程度上会损害多样性,反之亦然。因此,一个优秀的多目标演化算法应该能够在收敛性和多样性之间做出较好的均衡。NSGA-Ⅱ算法运用快速非支配排序来保证算法的收敛性,引入拥挤距离进行多样性的维护。在两个目标的优化问题中,拥挤距离能很好地度量解的分布性。然而,当目标个数增加时,拥挤距离不能有效地反映个体的密度。原因在于,拥挤距离的计算每次仅单独考虑一个目标(而不是整个问题)的分布性。其次,NSGA-Ⅱ算法的环境选择一次性选择拥挤距离较大的多个个体进入下一代,这也会影响算法最终解集的分布性。为了提高NSGA-Ⅱ算法的收敛性和多样性,同时对二者进行较好的均衡,本文从以下两方面对NSGA-Ⅱ算法进行改进,提出了NSGAIIDE算法:一是引入差分演化算子DE来替代NSGA-Ⅱ算法中的模拟二进制交叉操作,并在生成的新个体中自适应地加入全局最优解的信息,以提升算法的收敛性;二是在环境选择中,运用基于最远距离优先的全局动态插入机制替代NSGA-Ⅱ算法中静态的基于拥挤距离的插入操作,以保证算法的多样性。为了验证改进方案的有效性,本文选择ZDT、DTLZ和WFG测试集中的基准问题(共21个),运用常用的6个性能指标将NSGAIIDE算法与其他9个主流算法进行了比较。实验结果表明,本文提出的NSGAIIDE算法的性能较其他算法的确有了提升。与NSGA-Ⅱ算法相比,种群的分布性有了显著改善。本文的工作对于多目标演化算法的改进、新算法的设计和算法的实际应用等都有一定的参考价值。

关键词：多目标演化算法差分演化最远距离优先

来源：评论

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基于梯度拥挤度的多样性保持策略的MOEAs研究

基于梯度拥挤度的多样性保持策略的MOEAs研究

引用

作者：祁薇熹武汉理工大学

学位级别：硕士

多目标优化问题一直是科学领域和工程研究领域中的热点问题。在过去二十年当中,由于演化算法的出现,多目标演化算法已经成为多目标优化问题中的热点。在多目标问题中,各子目标之间相互冲突,对一个子目标的优化往往以其他子目标的性能降... 详细信息

多目标优化问题一直是科学领域和工程研究领域中的热点问题。在过去二十年当中,由于演化算法的出现,多目标演化算法已经成为多目标优化问题中的热点。在多目标问题中,各子目标之间相互冲突,对一个子目标的优化往往以其他子目标的性能降低为代价,问题的解往往是一个解集。为了在多个目标间得到较优的解,因而要考虑一些折衷解方案。如何使算法得到的解尽量接近Pareto最优前端且分布均匀是求解多目标优化问题的关键。因此,在设计多目标演化算法时,维持种群的多样性对获得多目标优化问题解的收敛性至关重要。本文主要研究基于多样性保持策略的多目标演化算法。本文首先介绍了多目标优化问题的研究背景、现状和研究意义;然后,着眼于种群多样性的研究,对现有多样性的保持策略,特别是密度估计方法进行了系统的介绍与分析;在此基础上,提出了一种梯度拥挤度的评价策略,称为Gradient Crowding策略,用于选择过程中非劣解集的缩减,以此来保证解的均匀、广泛分布,达到维持种群多样性的目的;接着,借助信息论中“熵”的概念,定义了熵的度量方法,并用这种方法对所提出的策略进行详细的验证与分析。在提出的新多样性保持策略的基础上,本文给出了一种基于梯度拥挤度的多样性保持策略的多目标演化算法。在算法的设计中,分别对初始化和选择过程进行了多样性的处理。在初始化过程中,求解多目标问题的一般算法大都采用随机初始种群的策略,而本文设计的多样化初始策略是在随机产生种群的基础上做了多样化处理,使得整个种群在初始化时就维持在一个较为均匀的分布状态;在选择过程中,又将Gradient Crowding策略作为拥挤操作算子的一部分,来决定个体的去留,保持演化过程中的解更加均匀分散。为了算法具有较好的自适应性,本文还在选择阶段设计了分段式精英策略和两级适应度选择模型,以建立通用的模型。通过数值实验的分析,验证了本文所提出的算法在种群多样性保持和解收敛性两方面都得到较好的改进。

关键词：多目标演化算法多样性保持策略熵度量密度估计方法

来源：评论

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演化多目标优化：理论、方法及应用

演化多目标优化：理论、方法及应用

引用

作者：闫震宇武汉大学

学位级别：硕士

该文主要探讨了演化多目标优化的基本理论、方法和应用.首先介绍了多目标优化的基本概念和相关定义,并讨论了解决多目标优化的传统方法及其不足之处.然后介绍了演化多目标优化的基本原理和设计多目标演化算法的基本思想,并讨论了当前主... 详细信息

该文主要探讨了演化多目标优化的基本理论、方法和应用.首先介绍了多目标优化的基本概念和相关定义,并讨论了解决多目标优化的传统方法及其不足之处.然后介绍了演化多目标优化的基本原理和设计多目标演化算法的基本思想,并讨论了当前主要的几种多目标演化算法,在此基础上分析了演化多目标优化目前存在的问题.该文之后的工作主要围绕如何更好的解决这些问题展开.第三章针对前面的问题提出了新的多目标演化算法,包括解决数值优化问题和组合优化问题的多目标演化算法.并通过试验与当前主要的MOEA进行比较,分析了其特点和优越性.在第四章里,仍然针对第二章所讨论的问题,提出了一种全新的演化多目标优化模型,模拟试验表明该模型在一定程度上可以解决一些演化多目标优化面临的问题.第五章,提出了用于讨论多目标演化算法收敛性的基本框架,并以此为工具讨论了第三章中新算法的收敛性.最后,提出了演化多目标优化的一个应用:处理复杂约束优化问题的约束条件,并结合试验进行了讨论.

关键词：多目标优化问题演化多目标优化多目标演化算法决策精英策略 Pareto最优

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演化算法在RISC-V体系结构上的高效实现

演化算法在RISC-V体系结构上的高效实现

引用

作者：高向能哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在学术研究和工业生产的许多领域中,常用演化算法对实值问题进行优化和求解。演化算法作为一种群体为基础的随机优化方法,与传统梯度方法相比,缺少梯度信息和优化方向,需要通过大量的迭代来优化和求解问题,存在运行效率上的不足,这是制... 详细信息

在学术研究和工业生产的许多领域中,常用演化算法对实值问题进行优化和求解。演化算法作为一种群体为基础的随机优化方法,与传统梯度方法相比,缺少梯度信息和优化方向,需要通过大量的迭代来优化和求解问题,存在运行效率上的不足,这是制约演化算法应用的一个重要因素。为了应对这一挑战,本课题从计算机体系结构的角度出发,围绕演化算法运行效率和硬件加速进行研究。基于最新的第五代精简指令集计算(Reduced Instruction Set Computing V,RISC-V)体系结构,本课题对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、差分演化(Differential Evolution,DE)、协方差矩阵自适应演化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMAES)三种单目标演化算法和第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)、基于多指标的随机排序算法(Stochastic Ranking-based Multi-indicator Algorithm,SRA)两种多目标演化算法的运行效率进行研究,使用不同参数的CEC’05(2005年“IEEE Congress on Evolutionary Computation”会议发布)和DTLZ(四位作者的名字首字母缩写)基准函数作为演化算法优化的问题,使用硬件仿真作为研究成果的验证方式,以演化算法运行消耗的周期作为运行效率的评价指标。本课题的目的是研究和设计出演化算法在RISC-V体系结构上的高效实现。本课题的第一部分,围绕RISC-V体系结构的存储器系统,对演化算法的运行效率进行初步研究。研究发现在演化算法运行时,高速缓存存在性能下降的风险,进而影响了演化算法的运行效率。为了应对该风险,设计并得到一个在存储器系统的层面,相对高效地运行演化算法的RISC-V体系结构,作为进一步研究的基础。研究还发现多目标演化算法中可能存在耗时的操作,严重影响算法的运行效率,与单目标演化算法相比,多目标演化算法的运行效率具有更大的提升空间,将是进一步研究的重点。本课题的第二部分,围绕NSGA-II和SRA两种多目标演化算法的运行效率进行进一步研究。研究针对NSGA-II算法的非支配排序和SRA算法的计算指标这两种耗时的操作,分别设计了协处理器加速其运行,并在不同规模的DTLZ基准函数上进行验证。验证结果表明,本课题设计的两个协处理器对非支配排序实现了7～11倍的加速,对NSGA-II算法整体实现了1.4～2倍的加速;对计算指标实现了18～34倍的加速,对SRA算法整体实现了11～26倍的加速。本课题设计的协处理器提升了NSGA-II和SRA算法整体的运行效率,得到了相应演化算法在RISC-V体系结构上的高效实现。

关键词：演化算法的运行效率演化算法的硬件加速 RISC-V体系结构多目标演化算法协处理器

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