检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第1期52卷 331-344页

作者：蔡俊创朱庆灵林秋镇李坚强明仲深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 详细信息

由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。

关键词：动态取送货问题分解方法多目标进化算法局部搜索组合优化

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基于镜像判断和改进父代选择的多目标进化算法

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陕西科技大学学报 2025年第2期43卷 215-225,234页

作者：王嘉诚邹雨恒王珊珊曾亮湖北工业大学电气与电子工程学院太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学工业设计学院湖北武汉430068

高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代... 详细信息

高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代过程中不仅关注当前最优解,还兼顾解在整个空间的分布情况,从而实现了收敛性和多样性的统一.此外,针对算法在迭代过程中可能出现镜像的问题,本文提出了解决方案.具体来说,算法首先采用非支配排序,将临界层个体与参考向量相关联,随后判断其是否满足镜像对称准则,若满足则通过全局密度选取个体,达成“内紧外松”的目的,最大限度保证候选解的分布性,从而有效解决了选择压力不均的问题.最后将本文算法与最新的五种多目标算法在4种不同维度的测试问题上进行对比实验,并应用在两个实际案例中.实验结果表明:所提算法不仅能高效解决高维多目标优化问题,且能有效平衡收敛性和多样性.

关键词：多目标进化算法交配选择聚合距离收敛性分布性

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多目标进化算法在等时性固定场交变梯度加速器物理设计中的应用研究

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原子能科学技术 2021年第S02期55卷 429-434页

作者：边天剑张天爵李明安世忠王川中国原子能科学研究院回旋加速器研究设计中心北京102413

由于等时性固定场交变梯度加速器具有连续束、强聚焦等优点,逐渐成为研究热点。等时性固定场交变梯度加速器的物理设计问题可归结为具有多个设计目标、可调节变量与条件限制的最优化问题。多目标进化算法的发展给复杂的最优化问题提供... 详细信息

由于等时性固定场交变梯度加速器具有连续束、强聚焦等优点,逐渐成为研究热点。等时性固定场交变梯度加速器的物理设计问题可归结为具有多个设计目标、可调节变量与条件限制的最优化问题。多目标进化算法的发展给复杂的最优化问题提供了解决方案。将多目标进化算法应用于等时性固定场交变梯度加速器的优化中可提高设计效率。为了验证该优化方法的有效性,针对70 MeV与1 GeV等时性固定场交变梯度加速器进行了物理设计优化,并达到了预期设计目标。

关键词：多目标进化算法基因遗传算法等时性固定场交变梯度加速器

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多目标进化算法求解无功优化问题的对比分析

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中国电机工程学报 2010年第10期30卷 57-65页

作者：李智欢段献忠电力安全与高效湖北省重点实验室(华中科技大学) 湖北省武汉市430074

对经典的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在电力系统无功优化中的应用展开比较研究。与传统设定偏好参数、将多目标问题转化为单目标问题的方法不同,直接采用计及系统网损与电压偏移的多目标模型。提出... 详细信息

对经典的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在电力系统无功优化中的应用展开比较研究。与传统设定偏好参数、将多目标问题转化为单目标问题的方法不同,直接采用计及系统网损与电压偏移的多目标模型。提出无功优化多目标进化算法统一框架,采用一致的编码策略、约束处理方法。以IEEE30节点标准系统的多目标无功优化为算例,从帕累托前沿、外部解及C指标等方面,比较各种算法的性能特点,并按照其优劣将算法分为5个性能等级。参考算法的性能等级,详细分析每种算法的优缺点。相关结论对MOEAs在无功优化及电力系统其他优化问题中的应用和改进,都具有一定的参考价值。

关键词：无功优化多目标进化算法帕累托前沿非支配解多目标优化

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多目标进化算法及其在控制领域中的应用综述

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控制与决策 2006年第5期21卷 481-486页

作者：马清亮胡昌华第二炮兵工程学院自动化系西安710025

多目标进化算法在求解多目标优化问题方面具有独特的优势.对此,介绍了多目标进化算法的基本原理,讨论了多目标进化算法的一系列改进方法;论述了近年来多目标进化算法在自动控制领域中的最新研究成果,并对其未来的发展方向进行了展望.

关键词：优化控制多目标控制多目标进化算法

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多目标进化算法中智能重组算子的比较与应用

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信息与控制 2013年第6期42卷 677-685页

作者：高昆张建欣王林内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010080 乌海电业局内蒙古乌海016000

为了提高多目标进化算法中进化算子的搜索能力,通过一组实验,从趋近最优前沿的速度和程度方面比较了模拟二进制重组算子、自适应模拟二进制重组算子以及组合差分进化算子在多目标进化算法中的性能.同时提出了一种组合进化算子CSDO(compo... 详细信息

为了提高多目标进化算法中进化算子的搜索能力,通过一组实验,从趋近最优前沿的速度和程度方面比较了模拟二进制重组算子、自适应模拟二进制重组算子以及组合差分进化算子在多目标进化算法中的性能.同时提出了一种组合进化算子CSDO(composite SA-SBX and differential evolutionary operator),该算子结合了具有方向性的改进的模拟二进制交叉算子和跳跃性较强的差分算子,有效保障子代个体的多样性和搜索最优个体的快速性.并对应地提出了一种具有"贪婪"思想的变个数子代存档方法,该方法能加快种群进化速度,并从整个种群的角度来考虑最优个体的保留价值,提高了生成解的利用率.应用CSDO和改进的存档方法对多个基准测试函数进行了求解.与其它智能重组算子的求解结果对比表明,CSDO可以提高最优解的求解精度和搜索速度.

关键词：多目标优化多目标进化算法智能重组算子组合进化算子存档策略

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多目标进化算法中选择策略的研究

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计算机科学 2009年第9期36卷 167-172页

作者：谢承旺丁立新武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072

在多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithms,MOEAs)的文献中,对算法的选择策略进行系统研究的还很少,而MOEAs的选择策略不仅引导算法的搜索过程、决定搜索的方向而且对算法的收敛性有重要的影响,它是算法能否成功求解多... 详细信息

在多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithms,MOEAs)的文献中,对算法的选择策略进行系统研究的还很少,而MOEAs的选择策略不仅引导算法的搜索过程、决定搜索的方向而且对算法的收敛性有重要的影响,它是算法能否成功求解多目标优化问题的关键因素之一。在统一的框架下,首先讨论了多目标优化问题中适应度函数的构造问题,然后根据MOEAs的选择机制和原理将它们的选择策略重新分成了6种类型。一般文献中很少对多目标进化算法的操作算子采用符号化描述,这样不利于对算子的深层次理解,符号化描述了各类选择策略的操作机制和原理,并分析了各类策略的优劣性。最后,从理论上证明了具备一定特征的多目标进化算法的收敛性,证明的过程表明了将算法运行终止时得到的Pknown作为多目标优化问题的Pareto最优解集或近似最优解集的合理性。

关键词：多目标进化算法适应度函数选择策略收敛性

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一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法

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计算机研究与发展 2012年第2期49卷 312-326页

作者：郑金华李珂李密青文诗华湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体... 详细信息

通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体对群体的贡献时只需要1次计算(同类方法需要2次计算);当外部种群中非支配个体数目超过规定规模时,根据个体独立支配区域的Hypervolume指标的大小对其进行修剪;在此基础上,提出了一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法ANMOEA?HI.对比实验结果表明,ANMOEA?HI在保证了解集收敛性的同时亦拥有良好的分布性.

关键词：最小生成树树邻域密度适应度赋值 Hypervolume指标种群维护多目标进化算法

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多目标进化算法研究进展

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计算机科学 2007年第7期34卷 187-192页

作者：郑向伟刘弘山东师范大学信息科学与工程学院济南250014

进化算法具有本质上并行、不需要求导或其他辅助知识、一次运行产生多个解和简单易于实现等优点,被视为求解多目标优化问题的有效方法,目前已经形成了各种不同的多目标进化算法(MOEA)。本文首先回顾了多目标进化算法的研究起源,给出了... 详细信息

进化算法具有本质上并行、不需要求导或其他辅助知识、一次运行产生多个解和简单易于实现等优点,被视为求解多目标优化问题的有效方法,目前已经形成了各种不同的多目标进化算法(MOEA)。本文首先回顾了多目标进化算法的研究起源,给出了多目标优化问题的数学描述;其次,详细分析了第一代多目标进化算法,其主要特征是简单易于实现,包括NSGA、NPGA、MOGA等,并指出这一代算法研究的成绩与不足;然后,对第二代多目标进化算法作了全面分析,指出其特征是强调效率,以精英保留策略为实现机制,且对SPEA、PAES、NSGAII、NPGA2、PESA、Micro-GA等方法进行分析比较,还对这一代的研究作了总结;最后,对多目标进化算法的研究趋势作了展望和预测。

关键词：多目标优化多目标进化算法 Pareto非劣最优精英保留策略

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多目标进化算法的研究与进展

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模式识别与人工智能 2003年第3期16卷 306-314页

作者：崔逊学林闯方廷健清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院合肥智能机械研究所合肥230031

多目标优化问题通常难以处理,在20世纪80年代中期人工智能的进化算法开始应用于该领域。近10年来涌现了很多种多目标进化算法,一些已成功应用到工程实践中,从而形成了最近的一个热门研究领域。本文阐述了多目标进化算法研究的有关工作进... 详细信息

多目标优化问题通常难以处理,在20世纪80年代中期人工智能的进化算法开始应用于该领域。近10年来涌现了很多种多目标进化算法,一些已成功应用到工程实践中,从而形成了最近的一个热门研究领域。本文阐述了多目标进化算法研究的有关工作进展,并提出今后需要研究的问题,旨在引起大家对此新兴研究领域的关注与兴趣,从而推动与此相关问题的研究。

关键词：人工智能多目标进化算法进化算法遗传算法 Pareto最优解

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