检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：林若楠广东工业大学

学位级别：硕士

在现实世界中存在着很多优化问题，这些优化问题都同时涉及着多个目标，而且这多个目标彼此之间都是相互矛盾、相互冲突的，所以不存在着多个目标同时达到最优，进化多目标算法作为一种智能群体搜索算法非常适合于用来解决这种多目标优... 详细信息

在现实世界中存在着很多优化问题，这些优化问题都同时涉及着多个目标，而且这多个目标彼此之间都是相互矛盾、相互冲突的，所以不存在着多个目标同时达到最优，进化多目标算法作为一种智能群体搜索算法非常适合于用来解决这种多目标优化问题。多目标优化问题可以分为连续多目标优化问题和离散多目标优化问题，而且离散多目标优化不具有通用性。在实际应用中，存在着很多离散的多目标优化问题，不同问题的解决需要根据其具体情况来设计不同的进化多目标算法。本文主要探讨和研究了进化多目标算法在4G基站选址和基于车联网的路侧单元选址中的应用。\n 在4G无线网络规划中，本文建立了4G基站选址模型，并根据模型设计了一种针对重点区域进行交叉、变异的进化多目标算法。该算法能有效减少个体进行交叉和变异时编码的长度、降低复杂度，使处理4G基站选址模型的进化多目标算法性能大大提高。在交叉变异之后，我们再根据约束条件对非重点区域进行搜索，在非重点区域中，激活能够最大程度覆盖到未被覆盖测试点的候选基站，以此类推，直到全部激活的基站的覆盖率满足模型覆盖率约束为止，最后用极大极小方法求解出了一组最优解集。模拟4G基站选址问题的计算机仿真表明，该算法非常有效。\n 车联网方面，本文在基于车联网的智能交通中，建立了路侧单元的选址模型，并仿真模拟现实中的城市道路，根据实际交通情况给定了车流量、车辆的位置以及路侧单元的候选位置。为提高算法的效率，避免解集的大幅度摆动，本文在进化多目标算法中采用经典的单点交叉算子和单点变异算子，并且设计了一种局部搜索，对进行交叉变异产生的新个体进行局部修正。本文的局部搜索主要是对激活的路侧单元进行两两比较，如果发现任意两个路侧单元拥有较大的相同覆盖区域时，就认为其中一个是没必要的，然后随机去除其中一个，直到任意两个激活的路侧单元不再拥有较大的相同覆盖区域，接着检查路侧单元的总覆盖率，如果其总覆盖率未达到最低覆盖要求，则激活能够最大程度覆盖到未被覆盖车辆的路侧单元，直到满足最低覆盖要求为止，最后用极大极小方法求解出了一组最优解集。实验仿真结果表明，使用局部搜索的算法比不使用局部搜索的算法在建设路侧单元总数量和总费用上都明显减少，且分布性也更加合理。这说明了使用局部搜索的算法具有较好的收敛性能，并且能够得到一组较好的解集。

关键词：进化多目标算法 4G基站车联网路侧单元选址模型局部搜索无线网络

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求解4G网络建站问题进化多目标算法

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广东工业大学学报 2014年第2期31卷 64-68,73页

作者：林若楠刘海林广东工业大学应用数学学院广东广州510520

根据4G建站模型,设计了一种针对重点区域进行杂交、变异的进化多目标算法.该算法能有效减少个体进行杂交和变异时编码的长度、降低复杂度,使处理4G建站模型的进化多目标算法性能大大提高;在杂交变异之后,再根据约束条件对非重点区域进... 详细信息

根据4G建站模型,设计了一种针对重点区域进行杂交、变异的进化多目标算法.该算法能有效减少个体进行杂交和变异时编码的长度、降低复杂度,使处理4G建站模型的进化多目标算法性能大大提高;在杂交变异之后,再根据约束条件对非重点区域进行搜索,在非重点区域中,激活能够最大程度覆盖了未被覆盖的测试点的候选基站,以此类推,直到全部激活的基站的覆盖率满足模型覆盖率约束为止,既保证了生成的解均为有效解,又使得在激活尽可能少基站的情况下覆盖到尽可能多的测试点.最后用极大极小方法求解出了一组最优解集.模拟4G建站问题的计算机仿真表明该算法非常有效.

关键词： 4G建站模型进化多目标算法重点区域非重点区域极大极小方法

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基于种群分解的进化超多目标算法及其应用

基于种群分解的进化超多目标算法及其应用

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作者：代水芹广东工业大学

学位级别：硕士

当优化问题包含的目标个数是两个或者三者时,传统经典的优化算法会有好的效果,但是在处理目标多于或等于五个的超多目标优化问题时,这些算法的效果并不理想,主要原因有：1)从收敛性方面考虑,目标空间维数的增长将会导致种群中Pareto非... 详细信息

当优化问题包含的目标个数是两个或者三者时,传统经典的优化算法会有好的效果,但是在处理目标多于或等于五个的超多目标优化问题时,这些算法的效果并不理想,主要原因有：1)从收敛性方面考虑,目标空间维数的增长将会导致种群中Pareto非支配解呈指数型增长,致使算法无法从种群中选择性能较好的个体,从而影响算法的收敛性能.2)从分布性方面考虑,大部分分布性保持策略通常比较偏好某些极端个体,在高维空间中,这种特点会减弱算法的搜索能力,最终影响种群的分布性.针对传统的进化多目标算法在处理超多目标优化问题时收敛性与分布性不足的这种情况,本文提出一种基于改进的K支配排序以及种群分解的进化超多目标算法(KD-MOEA)该算法结合种群分解策略,对整个区域进行分解,从而对种群进行分解,这在整体上有利于提高算法的分布性,同时也在很大程度上减少了计算量；改进之后的K支配与Pareto支配关系相比,极大地增大了算法的选择压力,提升了算法的收敛性能；为了弥补传统的聚集距离精确性不足,本文使用新的密度估计方法,提升局部密度估计的精确性.新提出算法与NSGA-II就DTLZ测试函数集进行对比试验,实验结果显示该算法在处理超多目标优化问题具有明显的优势,不仅提升了传统进化算法的收敛性能,而且获得的解集在Pareto前沿上具有较好的分布性.我们将新提出的算法应用到实际问题—汽车侧面碰撞优化问题中.在运用新算法求解时,考虑到待优化问题的特殊性,我们会对算法的加进约束处理策略-罚函数,使其更好地处理这个优化问题.从仿真的结果可以看出,新算法求解出来的解具有较小的质量和较高的安全等级得分,并且这些解求出来的指标值离约束上界有较大的空间,即说明这些解具有很好的适用性.兼具上述性质的解能够为实际的生产设计提供很好的参照,所以新算法能够有效的解决汽车侧面碰撞优化问题.

关键词：超多目标优化进化多目标算法种群分解汽车侧面碰撞优化问题

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进化多目标距离矩阵聚类研究

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小型微型计算机系统 2016年第6期37卷 1298-1302页

作者：刘丛邬春学上海市现代光学系统重点实验室教育部光学仪器与系统工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

聚类分析在科学研究和现实生活中都有广泛的应用.然而,当前的聚类算法仍然面临一些挑战,自动确定最佳聚类数目和复杂分布数据聚类是最主要的两种,自动确定复杂分布数据的聚类数目并对其正确聚类是两者的结合.提出一种基于进化多目标的... 详细信息

聚类分析在科学研究和现实生活中都有广泛的应用.然而,当前的聚类算法仍然面临一些挑战,自动确定最佳聚类数目和复杂分布数据聚类是最主要的两种,自动确定复杂分布数据的聚类数目并对其正确聚类是两者的结合.提出一种基于进化多目标的距离矩阵聚类算法(Multi-objective Distance Matrix Evolutionary Clustering,MODMEC).首先使用一种实数-标签的编码方式表示染色体,该染色体可两次解码成聚类候选解.其次使用聚类代表点代替聚类中心点设计聚类算法,通过类内紧凑度和类间离散性自动确定最佳聚类数目.最后使用进化多目标框架并行优化.将MODMEC在不同分布的五种人工测试集和两种UCI测试集上与四种常用的聚类算法做了比较.实验结果表明,M ODM EC在检测最佳聚类数目和聚类精度上都获得了良好的效果.

关键词：聚类最佳聚类数目进化多目标算法进化多目标距离矩阵聚类

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4-PRP_aR并联机构尺度参数多目标优化

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机械传动 2021年第7期45卷 60-66页

作者：易建何兵车林仙李杰泸州职业技术学院智能制造泸州市重点实验室四川泸州646600 重庆工程职业技术学院智能制造与交通学院重庆402260 重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室重庆400067

以三移动一转动4-PRP_aR并联机构为研究对象,采用进化多目标算法求解机构尺度综合问题。应用约束旋量理论分析机构自由度,给出了机构位置逆解解析表达式,为机构性能分析奠定基础。建立机构运动和力传递性能评价指标,给出了规则有效传递... 详细信息

以三移动一转动4-PRP_aR并联机构为研究对象,采用进化多目标算法求解机构尺度综合问题。应用约束旋量理论分析机构自由度,给出了机构位置逆解解析表达式,为机构性能分析奠定基础。建立机构运动和力传递性能评价指标,给出了规则有效传递工作空间(Regular effective transmission workspace,RETW)及其平均传递指标的定义。以最大化RETW半径及平均传递指标为目标,建立机构尺度参数多目标优化设计模型,并应用快速精英多目标遗传算法和差分进化算法相结合的方法求解该问题。给出了机构尺度参数多目标优化设计实例。结果表明,模型和算法可行有效,可为物理样机研制和实际应用提供理论基础。

关键词：并联机构传递性能指标传递工作空间尺度综合进化多目标算法

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TD-LTE室内覆盖智能规划研究

TD-LTE室内覆盖智能规划研究

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作者：连嘉炜广东工业大学

学位级别：硕士

近年来随着移动互联网的迅速崛起,数据业务量呈爆炸式发展状态,传统的GSM、 TD-SCDMA通信系统在网络容量、覆盖面积、数据传输速率等方面已无法满足用户日益增长的数据量需求。在此背景下,运营商加快了第四代移动通信网络TD-LTE的建设... 详细信息

近年来随着移动互联网的迅速崛起,数据业务量呈爆炸式发展状态,传统的GSM、 TD-SCDMA通信系统在网络容量、覆盖面积、数据传输速率等方面已无法满足用户日益增长的数据量需求。在此背景下,运营商加快了第四代移动通信网络TD-LTE的建设。根据相关统计,数据业务大多数情况下都发生在室内区域。对于业务需求量高的室内场景,需要通过建设室内分布系统来完成网络覆盖,因而TD-LTE室内分布系统成为运营商和相关科研机构的研究重点。对运营商而言,以最低的建网成本实现最大的室内区域覆盖是最佳组网策略。基于这一思想,本文对TD-LTE网络的室内分布系统设计展开研究,通过建立数学模型和设计算法,在相关约束条件下,对室内分布系统的器件进行智能选择,实现了网络的最大面积覆盖和最小成本投入。本论文首先对TD-LTE的网络特点和关键技术进行介绍,分析了正交频分复用、多输入多输出、多址接入等技术的基本原理,为TD-LTE室内分布系统的研究提供理论基础。接下来,论文从TD-LTE室内分布系统的结构组成、传播模型、建设模式等组网要素入手,分析了不同场景下的室分系统建设模式,确立了新建一路合路一路这种主流建设方案,为数学建模提供参考依据。在完成以上研究工作的基础上,本文结合TD-LTE网络的特点,以覆盖最大和成本最小为目标函数建立了一个多目标数学模型,用以解决MIMO双链路功率平衡问题。为了使模型和现实尽可能相符合,模型中充分考虑了天线口发射功率、分布式基站组网、器件损耗等因素。在算法设计上,结合模型的特点,使用进化多目标算法MOEA/D-M2M算法来求解此类复杂问题。最后,本文利用Matlab作为算法的仿真平台,对大学城某楼宇A和楼宇B的室分系统进行仿真。实验结果表明,本文提出的模型符合TD-LTE网络的特点,设计的算法能够快速求解出多组有效解,适合解决室内分布系统器件选择这类复杂的组合优化问题。本文的研究符合低成本、广覆盖的建网策略,为TD-LTE室内网络建设提供了技术参考,具有一定的理论分析和工程实践价值。

关键词： TD-LTE 室内分布系统 MIMO 数学模型进化多目标算法

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噪声环境对多目标进化优化的影响

噪声环境对多目标进化优化的影响

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作者：胡董科南昌航空大学

学位级别：硕士

进化算法现如今成为随机搜索算法中的强有力科研工具,在于其具有并行运算的优势、迭代寻优收敛性良好的属性以及其不需要特别复杂的先验知识背景就能解决大量的多目标问题的特点。首先,进化算法能够收敛到当前可行域内的最优解或类最优... 详细信息

进化算法现如今成为随机搜索算法中的强有力科研工具,在于其具有并行运算的优势、迭代寻优收敛性良好的属性以及其不需要特别复杂的先验知识背景就能解决大量的多目标问题的特点。首先,进化算法能够收敛到当前可行域内的最优解或类最优化解本质在于种群个体的筛选保留机制,而这种机制的判断来源于评判种群个体的适应度数值函数。整个存活种群的个体都是依照算法设定的适应度数值函数进行相应的个体筛选删除操作而得到的。然而,当随机噪声这一不确定因素添加进进化算法的内部里,进化算法中对于种群个体筛选保留机制将会受到严重的影响,这种现象的发生将会导致进化算法性能发生十分恶劣的变化:种群个体间的Pareto支配关系发生紊乱,种群间充斥着大量的非支配解使得决策者对可行解的选择造成困扰,甚至使得进化算法将无法搜索可行域内存在的最优解。经过分析该现象的本质,不难发现,问题的根源在于随机噪声的添加使得进化算法机制内的评判个体适应度数值函数附加上了噪声函数随机赋予的一定大小的数值,使得算法在筛选评判个体适应度的时候容易发生误判,正因为这种误判会造成优良个体的流失进而使得算法无法搜寻到可行域内存在的最优解。针对这种现象的存在,本文的工作分为以下三个方面:1、噪声环境下的进化多目标算法性能肯定是会受到影响,那么这种影响程度是否使得进化多目标算法的性能依旧能够采用无噪声环境进化算法中代表性评价参数进行评价。本文将世代距离,空间评价和超体积这三个具有代表性的评价指标进行了相应的噪声环境下进化算法性能评价,结果发现噪声环境下非支配种群的世代距离、空间评价和超体积指标与实际非支配种群个体数量和分布情况不相符,这说明这些指标并不能有效反映噪声环境下进化多目标算法的性能。2、本文针对噪声下进化多目标性能评价指标失效的这一现象提出了一种新的评价指标,给出该新指标对应的操作流程以及对该新指标进行相应测试函数的检测与验证新指标的准确性。通过实验数据及结果分析,说明本文提出的新指标确实有效的能够评价噪声环境下进化多目标算法性能,并能通过该新指标看出不同噪声水平对进化多目标算法的性能的影响程度强弱。3、在噪声环境下的多目标进化算法是无法达到预期的收敛效果,因而,本文提出一种改善的支配关系应用于当前经典的多目标进化算法,得出这种改善支配关系确实在一定程度上有着改善噪声环境下种群个体间的紊乱支配关系的效果。

关键词：进化多目标算法 Pareto支配关系非支配解噪声环境

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无线网络选址问题的建模及算法

无线网络选址问题的建模及算法

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作者：梁雪怡广东工业大学

学位级别：硕士

问题优化伴随着市场经济的发展在日常生活生产中占据举足轻重的位置,现实中决策者往往希望同时优化相互冲突的多个目标,而进化多目标算法因其框架明确简单和强鲁棒性在实际生活和工业生产中使用频率很高.结合目前互联网和互联网+的发展... 详细信息

问题优化伴随着市场经济的发展在日常生活生产中占据举足轻重的位置,现实中决策者往往希望同时优化相互冲突的多个目标,而进化多目标算法因其框架明确简单和强鲁棒性在实际生活和工业生产中使用频率很高.结合目前互联网和互联网+的发展,本文所研究的两个选址问题包括4G异构网络基站选址问题和车联网路侧单元选址问题.4G异构网络是4G网络在同一个区域的叠加,具体表现为在大基站的信号覆盖范围内多个小基站同时向区域内的用户提供服务,使区域内用户实现成功传输数据、数据传输速度更快的目标.基站规划是为了满足规划区域内用户对网络数据传输的要求,在适合的位置建设发射基站使得网络信号覆盖整个规划区域.4G异构网络基站规划比一般的4G基站规划更为复杂,本文在现实的基础上简化模型,对需要进行基站规划的区域进行一系列预处理,建立了以4G异构网络覆盖率最大化、容量最大化、成本最小化为优化目标,以大小基站之间的干扰为主要约束条件的新型4G异构网络基站规划模型.为了更有效的求解本模型,本文将分区域和局部搜索机制添加到传统进化算法上,经过计算机仿真,改进的算法能更有效地得出模型的可行非支配解,这里所说的“更有效”主要指算法的“效率”和“分布效果”车联网依靠路侧单元RSU(Road Site Unit)和车辆上的车载单元OBU(On Boa-rd Unit)链接网络,向驾车人员提供实时有用的数据,使驾车行为更安全更舒心.路侧单元的选址应该考虑到汽车的行驶速度,覆盖范围内的车辆密度以及附近场所的热门程度等.同时本文结合合作式车-路通信原理旨在在路侧单元的选址方案中就最大限度的实现路侧单元之间的合作,减少以后为满足合作所带来的经济损失.为此本文建立了一个以覆盖率最大化、可合作路侧单元对数最大化、成本最小化为目标的新型车联网路侧单元选址模型.本文同样使用基于分区域和局部搜索的进化多目标算法对模型进行求解,经过计算机仿真,改进的算法能有效得到模型的可行非支配解,但该模型涉及多个参数设置,所以仿真前要根据具体规划区域设定参数值.

关键词： 4G异构网络基站车联网路侧单元选址进化多目标算法分区域

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