动态多目标优化的进化算法及其收敛性分析 被引量：22

1

作者 刘淳安 王宇平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1118-1121,共4页

给出了动态多目标优化问题的一种新解法.首先对时间变量进行了等区间离散化,在得到的子区间(称为环境)上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差.然后把动态多目标优化问题近似地转化成了若干个两个目标的静态优化问题.在给出的一种能... 给出了动态多目标优化问题的一种新解法.首先对时间变量进行了等区间离散化,在得到的子区间(称为环境)上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差.然后把动态多目标优化问题近似地转化成了若干个两个目标的静态优化问题.在给出的一种能自动检测环境变化的应答算子下,提出了一种动态多目标进化算法,同时证明了算法的收敛性.计算机仿真表明新算法对动念多目标优化问题是有效的. 展开更多

关键词 动态多目标优化 进化算法 均匀性分布

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基于新模型的多目标遗传算法 被引量：14

2

作者 刘淳安 王宇平 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期260-263,267,共5页

给出了个体的序和密度定义及目标空间中解的密度分布方差和均匀性分布指标函数,其中序是Pareto解的质量的一个度量,密度是Pareto解的分布均匀性的一个度量.对任意多个目标函数的优化问题转化成两个目标函数的优化问题,并对转化后的优化... 给出了个体的序和密度定义及目标空间中解的密度分布方差和均匀性分布指标函数,其中序是Pareto解的质量的一个度量,密度是Pareto解的分布均匀性的一个度量.对任意多个目标函数的优化问题转化成两个目标函数的优化问题,并对转化后的优化问题设计了遗传算法,同时把均匀性分布指标函数引入算法的变异操作中,用于自适应地调节搜索向Pareto最优解集移动和更好地获得解的均匀性分布,直到满足终止条件.数据实验表明该方法对Pareto解的质量及其均匀性分布是有效的. 展开更多

关键词 新模型 多目标遗传算法 序和密度 均匀性分布

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基于进化机制的动态多目标优化方法 被引量：2

3

作者 刘淳安 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第1期169-172,176,共5页

动态多目标优化是进化计算领域一个新兴的研究方向.文中给出了定义在离散时间空间上、决策变量的维数随时间(环境)可发生变化的一类动态多目标优化问题(DMOP)的新方法.该方法首先把DMOP转化成了一系列同类静态约束优化问题,然后在一种... 动态多目标优化是进化计算领域一个新兴的研究方向.文中给出了定义在离散时间空间上、决策变量的维数随时间(环境)可发生变化的一类动态多目标优化问题(DMOP)的新方法.该方法首先把DMOP转化成了一系列同类静态约束优化问题,然后在一种环境变化判断规则下提出了解DMOP的一种新动态多目标进化算法(DMEA).数值实验表明新算法对DMOP最优解具有较好的跟踪能力,并且能有效的获得DMOP在不同环境下数量较多、质量较好且分布均匀的Pareto最优解. 展开更多

关键词 动态优化 多目标优化 离散空间 Pareto前沿面

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带Levy变异的约束优化PSO算法 被引量：2

4

作者 刘淳安 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第2期72-75,共4页

提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(LCPSO)。该方法引入了Levy变异策略,使算法LCPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷。为更好求解约束边界附近的全局最优解,算法在选择下一代个体时保持群体中不可行解的一定比例,这样,不... 提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(LCPSO)。该方法引入了Levy变异策略,使算法LCPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷。为更好求解约束边界附近的全局最优解,算法在选择下一代个体时保持群体中不可行解的一定比例,这样,不但能有效增加群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快的逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。 展开更多

关键词 约束优化 PSO算法 Levy变异 种群多样性

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解约束优化问题的新PSO算法 被引量：2

5

作者 刘淳安 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2008年第3期589-593,共5页

对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算... 对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷;另外,结合约束优化的约束条件给出的新开关选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例。这不但有效的增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快地逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。 展开更多

关键词 约束优化 PSO算法 平滑技术 动态交换

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基于实数编码的多父体杂交遗传算法 被引量：2

6

作者 刘淳安 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第4期14-15,26,共3页

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,文章提出了一种基于实数编码的多父体杂交遗传算法(MPGA)。该算法通过引入多父体杂交算子和新的变异算子,有效的增强了种群的多样性及算法跳出局部最优解... 针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,文章提出了一种基于实数编码的多父体杂交遗传算法(MPGA)。该算法通过引入多父体杂交算子和新的变异算子,有效的增强了种群的多样性及算法跳出局部最优解的能力。实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的。 展开更多

关键词 遗传算法 实数编码 多父体杂交

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解多目标优化问题的新粒子群存档算法 被引量：1

7

作者 刘淳安 何广平 雍龙泉 《陕西理工学院学报（自然科学版）》 2005年第3期84-86,89,共4页

通过把Pareto优与粒子群优化(PSO)算法相结合,利用给出的粒子的序值定义对粒子群中的粒子进行分离存档,给出了一种求解多目标优化问题的新粒子群存档算法。为了提高算法的全局收敛性,对PSO算法中的惯性因子ω执行自适应调节。数据实验... 通过把Pareto优与粒子群优化(PSO)算法相结合,利用给出的粒子的序值定义对粒子群中的粒子进行分离存档,给出了一种求解多目标优化问题的新粒子群存档算法。为了提高算法的全局收敛性,对PSO算法中的惯性因子ω执行自适应调节。数据实验比较表明该算法能找到问题数量更多、分布更广、更均匀的Pareto最优解。 展开更多

关键词 多目标优化 粒子群 PARETO最优解 存档算法

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解非线性规划问题的非参数罚函数多目标正交遗传算法

8

作者 刘淳安 王宇平 《运筹与管理》 CSCD 2006年第5期35-38,共4页

对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数罚的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题非参数罚函数多目标正交遗传算法,对违反约束的个体进行动态的惩罚以保持群体中不可行解的一定比例,从而不但有效增加种群... 对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数罚的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题非参数罚函数多目标正交遗传算法,对违反约束的个体进行动态的惩罚以保持群体中不可行解的一定比例,从而不但有效增加种群的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近。数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的。 展开更多

关键词 非线性规划 正交遗传算法 多目标优化 惩罚函数

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解非线性方程组的极大熵优化进化算法

9

作者 刘淳安 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2013年第4期11-15,共5页

利用给定的极大熵函数,将非线性方程组转化成一个光滑的极大极小优化问题。结合新的进化算子给出了求解的一种新的极大熵进化算法。该方法能有效地提高进化群体的多样性,使种群在进化过程中快速向最优解逼近。计算机仿真表明:该算法对... 利用给定的极大熵函数,将非线性方程组转化成一个光滑的极大极小优化问题。结合新的进化算子给出了求解的一种新的极大熵进化算法。该方法能有效地提高进化群体的多样性,使种群在进化过程中快速向最优解逼近。计算机仿真表明:该算法对非线性方程组的求解是有效的。 展开更多

关键词 非线性方程组 进化计算 熵函数 最优解

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基于一维搜索和动态调节的非线性规划PSO算法

10

作者 刘淳安 《运筹与管理》 CSCD 2007年第5期9-12,34,共5页

对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数法的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题的新PSO算法(NSDPSO),该方法融入了一维搜索和动态调节技术,使NSDPSO很好地克服了标准PSO算法在前期收敛较快而在后期易陷... 对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数法的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题的新PSO算法(NSDPSO),该方法融入了一维搜索和动态调节技术,使NSDPSO很好地克服了标准PSO算法在前期收敛较快而在后期易陷入局部最优的缺陷。另外,文中还给出了一种新的适应度函数及选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例,这样不但能有效地增加群体的多样性,而且可以避免传统的过度惩罚,使群体向最优解逼近。最后的数据实验表明该算法对非线性规划问题求解是非常有效的。 展开更多

关键词 非线性规划 PSO算法 一维搜索 动态调节

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多目标遗传算法的收敛性研究

11

作者 刘淳安 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第6期22-25,共4页

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,多目标优化算法已有的研究大多为算法的设计和数值实验效果的比较,理论研究则很少,本文作者给出了一种求解多目标优化问题的新遗传算法(RMOGA),并用Markov链的理论对RMOGA的收... 基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,多目标优化算法已有的研究大多为算法的设计和数值实验效果的比较,理论研究则很少,本文作者给出了一种求解多目标优化问题的新遗传算法(RMOGA),并用Markov链的理论对RMOGA的收敛性进行了研究,其结果表明RMOGA依概率收敛到问题的Pareto前沿面。 展开更多

关键词 多目标优化 新遗传算法 MARKOV链 收敛性

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基于不确定信息处理的语言群决策方法 被引量：17

12

作者 魏峰 刘淳安 刘三阳 《运筹与管理》 CSCD 2006年第3期31-35,共5页

研究了具有语言偏好信息的语言群决策问题。首先提出了一种基于不确定信息处理的二元语义混合加权平均(T-HWA)算子,并对该算子的性质进行了分析,然后给出了一种基于T-HWA算子的语言群决策(TGDM)方法。最后,通过算例对新方法的有效性进... 研究了具有语言偏好信息的语言群决策问题。首先提出了一种基于不确定信息处理的二元语义混合加权平均(T-HWA)算子,并对该算子的性质进行了分析,然后给出了一种基于T-HWA算子的语言群决策(TGDM)方法。最后,通过算例对新方法的有效性进行了验证。 展开更多

关键词 群决策 T-HWA算子 二元语义 集结算子

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基于混合进化算法的渭河流域(宝鸡段)水资源优化配置研究

13

作者 刘淳安 邢星 《工程技术研究》 2020年第21期245-247,共3页

内在并行机制和全局优化是微分进化算法的两个重要特性,但算法后期搜索易陷入局部最优。为此,文章通过对搜索空间进行划分,采用一种混合进化算法,能够较好地避免算法早熟现象的发生。水资源优化配置问题多目标、难求解,可将其模拟为生... 内在并行机制和全局优化是微分进化算法的两个重要特性,但算法后期搜索易陷入局部最优。为此,文章通过对搜索空间进行划分,采用一种混合进化算法,能够较好地避免算法早熟现象的发生。水资源优化配置问题多目标、难求解,可将其模拟为生物进化问题,通过选择、交叉、变异来产生新群体,进而完成水资源的优化配置。从优化结果可以看出此算法在水资源优化配置中的运用是成功的。 展开更多

关键词 混合进化算法 水资源 优化配置

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