检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2011年第5期28卷 1703-1706页

作者：聂瑞章卫国李广文刘小雄西北工业大学自动化学院西安710072

针对在传统飞行控制系统控制器参数整定问题中单目标优化不能同时满足多个控制指标要求的缺点,提出了一种基于改进的NSGA-II算法的多目标进化算法。在改进的NSGA-II算法中,提出了改进的精英保留策略增强算法收敛性;同时,使用改进的自适... 详细信息

针对在传统飞行控制系统控制器参数整定问题中单目标优化不能同时满足多个控制指标要求的缺点,提出了一种基于改进的NSGA-II算法的多目标进化算法。在改进的NSGA-II算法中,提出了改进的精英保留策略增强算法收敛性;同时,使用改进的自适应模拟二进制(ASBX)算子提高算法效率,提出了使用改进的基于混沌序列的变异算子避免算法陷入局部最优解,以提高算法搜索精度。将改进的算法应用于飞机飞行控制系统设计中。仿真结果表明,该进化算法能够快速有效地进行飞行控制系统参数整定。

关键词：飞行控制系统多目标进化算法 NSGA-II 精英保留策略混沌序列

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一种改进的基于约束支配的多目标进化算法

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计算机工程 2004年第16期30卷 19-20,105页

作者：张勇德黄莎白中国科学院研究生院沈阳自动化研究所沈阳110015

针对传统优化方法在处理带约束的多目标优化问题上的不足进行了分析,将多目标进化算法以及约束支配的概念结合起来,重新定义了种群个体间的支配关系,避免了罚函数法因惩罚系数不合适而出现优化结果为非可行解的情况。并且结合惩罚值改... 详细信息

针对传统优化方法在处理带约束的多目标优化问题上的不足进行了分析,将多目标进化算法以及约束支配的概念结合起来,重新定义了种群个体间的支配关系,避免了罚函数法因惩罚系数不合适而出现优化结果为非可行解的情况。并且结合惩罚值改进了选择算子和适应值分配机制,避免出现早熟收敛。同时,采用精英策略,让精英个体参与遗传操作,加快算法收敛速度。通过算例分析可知,将多目标进化算法以及约束支配的概念应用到浮筒配置优化方案是可行的、有效的。

关键词：多目标进化算法精英策略约束处理浮筒配置

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改进的自适应邻域的多目标进化算法

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计算机工程与应用 2011年第25期47卷 49-53页

作者：薛胜军杨明南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

提出了一种新的自适应邻域的多目标进化算法,该算法采用自适应邻域的方法维护群体的分布性。探讨了根据当前群体情况进行自适应改变邻域半径,避免了传统邻域策略所引起的邻域半径的取值影响群体分布性的问题。另外,利用自适应邻域半径... 详细信息

提出了一种新的自适应邻域的多目标进化算法,该算法采用自适应邻域的方法维护群体的分布性。探讨了根据当前群体情况进行自适应改变邻域半径,避免了传统邻域策略所引起的邻域半径的取值影响群体分布性的问题。另外,利用自适应邻域半径和拥挤距离进行密度估计,使密度小的个体得到保留。实验结果表明,所讨论的方法是有效的,在保持群体分布性上优于NSGAII和NMOEA。

关键词：自适应邻域半径多目标进化算法邻域集自适应邻域

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一种基于聚集距离的多目标进化算法

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计算机工程与应用 2005年第36期41卷 60-62页

作者：薛娟郑金华李旭勇湘潭大学信息工程学院

在多目标进化算法的研究中,解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性;采用聚类技术来计算和维持解群体的分布性和多样性。文章提出了用庄家法构造非支... 详细信息

在多目标进化算法的研究中,解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性;采用聚类技术来计算和维持解群体的分布性和多样性。文章提出了用庄家法构造非支配集和基于个体距离的聚类方法的多目标进化算法。经试验证明,该算法能够趋近到Pareto最优解,并且能保证较好的分布度。

关键词：多目标进化算法聚类算法非支配集

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基于多目标进化算法的供水系统优化运行研究

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数学的实践与认识 2010年第2期40卷 67-75页

作者：方海恩吕谋袁一星赵洪宾哈尔滨工业大学给水排水系统研究所黑龙江哈尔滨150090 青岛理工大学环境与市政工程学院山东青岛266033

将多目标进化算法与启发式算法相接合,对供水管网微观模型进行优化调度研究.目标函数为供水系统的运行费用和维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化(保证安全供水),以各泵站各型号水泵的开启和调速泵的转数比为决策变量,进行二进制-... 详细信息

将多目标进化算法与启发式算法相接合,对供水管网微观模型进行优化调度研究.目标函数为供水系统的运行费用和维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化(保证安全供水),以各泵站各型号水泵的开启和调速泵的转数比为决策变量,进行二进制-实数混合编码,并采用新型的交叉算子.运用NSGA-Ⅱ、epsilon-MOEA、SPEA2三种多目标进化方法求解优化运行模型,并通过工程算例进行比较.应用表明,多目标进化算法能为供水系统的优化决策提供支持.

关键词：供水系统微观模型多目标进化算法启发式算法

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分布式多目标进化算法在社区检测与变化检测中的应用

分布式多目标进化算法在社区检测与变化检测中的应用

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作者：梁爽西安电子科技大学

学位级别：博士

多目标进化算法作为一类多学科结合与相互启发的研究成果,已发展成为一种拥有自组织与自适应特性的综合技术。由于不要求目标函数有明确的解析表达式,因此对于求解复杂系统的优化问题可以提供一种通用的框架。虽然理论推导不及传统优化... 详细信息

多目标进化算法作为一类多学科结合与相互启发的研究成果,已发展成为一种拥有自组织与自适应特性的综合技术。由于不要求目标函数有明确的解析表达式,因此对于求解复杂系统的优化问题可以提供一种通用的框架。虽然理论推导不及传统优化算法完善,但是多目标进化算法对于优化问题的种类有很强的鲁棒性,可应用的范围非常广泛,已经被成功地应用于计算机科学、管理科学、社会科学和工程技术等领域。大量现实世界中的工程以及科研问题都可以被建模为多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOPs),即通过对一组目标函数进行最大化或者最小化以达到找出最优解的目的。与单目标优化方法相比,当大规模复杂网络社区检测与多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测问题被建模为MOPs时,可以平衡多个互相冲突的目标函数并且在一定程度上提高社区检测与变化检测的准确度。虽然目前针对这两类问题已经提出了大量的多目标优化方法,但是对于目标函数的建立与优化方式的选择而言,依然有必要进行深入地研究,以进一步提高算法的准确度。与此同时,在这个数据爆炸式增长的时代,多目标优化技术经常要面临大数据处理的问题,例如在大规模网络的社区检测问题中,网络中的节点数可能从数万到数百万不等。此时,需要计算机具有非常巨大的计算能力才能应对这种情况下的MOPs。面对海量数据,集中式的计算方式显然有些力不从心,除了需要耗费过长的运算时间,甚至可能完全无法处理。基于计算机集群的分布式计算技术的出现,对于使用进化算法处理这类MOPs的能力有着十分显著的提升。值得一提的是,进化算法天然的并行特性,非常适合使用分布式计算技术实现并行化处理。本文主要研究了多目标进化算法在大规模复杂网络社区检测与多时相SAR图像变化检测中的应用。研究思路为将上述两个问题建模为MOPs,针对问题的特点,并结合多种进化算法的自身特性,设计了高效的多目标进化算法来解决所模拟的优化问题。在解决大规模复杂网络的社区检测问题时,利用Apache Spark计算平台将所提算法进行了分布式实现。本文所开展的研究工作如下:(1)研究了分布式多目标进化算法在大规模复杂网络社区检测问题中的应用。对于超大规模的复杂网络的社区检测问题,传统的网络社区检测算法往往力不从心。本文基于Apache Spark平台,提出了一种用于大规模网络社区检测的分布式多目标进化算法,同时维护了一组进化种群,这些种群分别以不同的交叉和变异参数进行进化,并将外部存储库作为精英种群。各个进化种群中的精英个体会在这个外部种群中相互竞争并淘汰。各个进化种群之间的差异性使算法获得了更好的种群多样性以及进化方向。对于算法的遗传算子和进化策略也进行了针对大规模社区检测问题和分布式框架的改进。(2)研究了基于弹性分布式数据集的离散粒子群大规模网络社区检测算法。随着对大规模网络社区检测问题以及分布式进化算法研究的深入,我们发现在粒子群优化算法中,粒子之间的交互比较少,算法结构更适合并行处理,因此本文进一步提出了一种基于分布式离散粒子群的网络社区检测方法。同样是将社区检测问题建模为MOPs,但是使用了不同的目标函数,并且根据粒子群算法的特点对目标函数进行了调整,同时由于社区检测是一个离散优化问题,本文设计了一种有效的离散粒子表示方法并提出了相应的更新策略。种群设计与算法的分布式实现分别基于弹性分布式数据集和Apache Spark计算平台。(3)研究了基于弹性分布式属性图的离散粒子群大规模网络社区检测算法。为了进一步提高所提分布式离散粒子群算法的执行效率,本文在前面工作的基础上引入了弹性分布式属性图的概念,将所要处理的大规模网络数据转化成了分布式图的形式存放在分布式文件系统中,并由此实现了一种新的分布式种群结构。由于种群结构和数据存储方式发生了改变,目标函数的计算过程从传统的矩阵求解转化成了基于分布式图的概念下的消息传播模型,进一步提高了算法的效率。(4)研究了多目标进化算法在SAR图像正负变化检测中的应用。对于多时相SAR图像的变化检测问题,现有的大多数工作通常将其被视为一个二值分类问题,即只检测是否有变化发生。然而,在很多情况下,多时相SAR图像的后向散射值是有增有减的,也就是说发生变化的类型并不相同。因此,可以将SAR图像变化检测的变化类别进一步的细分为未变化类、正变化类和负变化类。为了检测多时相SAR图像中的正负变化情况,本文基于多目标进化算法提出了一种新的变化检测方法:基于三个目标函数的多目标变化检测。首先,对MR算子、LR算子和NR算子进行了改进,以使其包含正变化和负变化信息。其次,由于相干斑噪声的存在,无法利用单一的测度对正变化和负变化进行有效检测,因此提出了三种函数:FCM测度、XB指数和邻域信

关键词：进化计算多目标进化算法粒子群算法网络社区检测 SAR图像变化检测分布式计算

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基于ε-支配的自适应多目标进化算法

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计算机工程与应用 2011年第34期47卷 39-43页

作者：梁浩林丹马楠天津大学理学院数学系天津300072

提出一种新的基于ε-支配关系的自适应多目标进化算法(AEMOEA)。在每次的进化中保留端点,并从端点集中选取一个作为父本,参加进化,弥补了ε-MOEA算法中端点易被丢掉的缺陷;在进化过程中根据存档动态地调整ε的取值,使解的分布更加均匀;... 详细信息

提出一种新的基于ε-支配关系的自适应多目标进化算法(AEMOEA)。在每次的进化中保留端点,并从端点集中选取一个作为父本,参加进化,弥补了ε-MOEA算法中端点易被丢掉的缺陷;在进化过程中根据存档动态地调整ε的取值,使解的分布更加均匀;当存档中个体过多时,运用ε-支配关系进行剪切,使其个体数处在合理水平。通过5个常用双目标测试函数的计算,验证了该算法在求解质量上优于ε-MOEA、NAGA-II以及SPEA-2等主流多目标算法。

关键词：多目标优化多目标进化算法 ε-支配 ε-自适应调整

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一种基于局部收敛估计的多目标进化算法

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计算机工程与应用 2008年第23期44卷 49-52页

作者：李晶郑金华文诗华湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

采用了一种基于局部收敛估计的多目标进化算法(MOEAE/LC)。在进化过程中计算连续两代归档集合群体之间的种群相似度,若在算法运行的早期其连续两代归档集的相似度小于预先设置的阈值,则认为算法有一定概率局部收敛。这时以一定概率重新... 详细信息

采用了一种基于局部收敛估计的多目标进化算法(MOEAE/LC)。在进化过程中计算连续两代归档集合群体之间的种群相似度,若在算法运行的早期其连续两代归档集的相似度小于预先设置的阈值,则认为算法有一定概率局部收敛。这时以一定概率重新初始化内部种群并且对归档集的部分个体进行变异,这样能在算法有可能陷入局部最优时产生新个体,从而提高了解集的收敛性和多样性。通过与经典的多目标算法(MOEAs)进行对比实验,实验结果表明了该算法的有效性。

关键词：多目标进化算法收敛性局部收敛归档集

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基于Pareto最优概念的多目标进化算法研究

引用

计算机工程与应用 2008年第27期44卷 58-61页

作者：王向慧连志春徐志英唐云岚大连交通大学辽宁大连116028 朝阳师专数学计算机系辽宁朝阳122000 武警工程学院通信工程系西安710086

基于Pareto最优概念的多目标进化算法已成为多目标优化问题研究的主流方向。详细介绍了该领域的经典算法,重点阐述了各种算法在种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域上所采取的策略,并归纳了算法性能评估中需要进一步研究的几个问题。

关键词：多目标进化算法 Pareto最优非劣解排序适应度共享精英策略性能评估

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多目标进化算法在滤波器优化中的应用

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软件导刊 2011年第9期10卷 51-52页

作者：郑智夏文祥安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 电子科技大学电子工程学院四川成都611731

数字滤波器被广泛地关注和使用,已成为通信系统中至关重要的器件之一。针对数字滤波器的要求,利用多目标进化算法对一维数字滤波器进行优化,以期降低其期回波损耗和插入损耗,并证明是可行的。

关键词：多目标进化算法数字滤波器

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