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基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化 被引量：1
1
作者 梁正平 王侃 +2 位作者 周倩 王继刚 朱泽轩 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期358-380,共23页
稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文从辅助任务构建与优化、辅助任务重新初始化、知识迁移等三个方面,提出了基于进化多任务优化的稀疏大规模多目标优化算法(Evolutionary Multi-Task for Sparse Large-scale Multi-objective Op⁃timization,SLMO-EMT).其中,辅助任务构建与优化方面,基于主任务精英解的稀疏分布,采用两种不同的方式对决策变量的搜索空间进行限定,构建分别用于对稀疏位置和非零决策变量进行降维优化的两个辅助任务.辅助任务重新初始化方面,根据辅助任务在历史迭代中的知识迁移效果,对其搜索空间和当前种群进行更新,以使辅助任务可持续促进主任务的进化.知识迁移方面,首先基于轮询方式和各辅助任务的知识迁移概率,挑选用于知识迁移的辅助任务,再基于相似度挑选适合的知识受体,最后在子代生成过程中采用迁移知识引导的局部交叉,借助辅助任务的知识促进主任务的进化.为验证SLMO-EMT的性能,将其与8个先进的稀疏大规模多目标优化算法在1000-10000维的32个基准测试实例,以及8个应用测试实例上进行对比,实验结果表明SLMO-EMT对于稀疏大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.SLMO-EMT的源代码已在Github上公开:https://github.com/CIA-SZU/WK. 展开更多
关键词 稀疏大规模多目标优化 进化多任务 辅助任务 知识迁移
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先验知识驱动的船舶舱段结构大规模分解优化方法
2
作者 江璞玉 刘均 +1 位作者 罗强军 程远胜 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期108-117,共10页
[目的]针对舱段结构优化大规模化问题,提出一种分解优化算法。[方法]基于分解优化框架,将专业力学先验知识与通用黑箱优化算法相结合,提出先验知识驱动的船舶舱段结构分解优化算法。该算法首先将设计变量分为桁材的布局变量和尺寸变量,... [目的]针对舱段结构优化大规模化问题,提出一种分解优化算法。[方法]基于分解优化框架,将专业力学先验知识与通用黑箱优化算法相结合,提出先验知识驱动的船舶舱段结构分解优化算法。该算法首先将设计变量分为桁材的布局变量和尺寸变量,并依此将原问题分解为一系列低维子问题进行求解;然后,基于各约束物理量的单调性和局部性,优先优化约束裕度大的子问题,其中将所有布局变量分为一组,所对应子问题的目标函数为最小约束裕度最大化,每个桁材的尺寸变量也单独分为一组,其对应子问题的目标函数为舱段结构重量;最后,将求解子问题的通用黑箱算法引入代理模型以快速预测各特征物理量,并仅考虑约束代理模型的加点准则。[结果]算例结果表明,所提算法使舱段案例的整体重量相较于上界值降低了43.5%。[结论]所提算法相比直接嵌套有限元的差分进化算法以及通用黑箱算法,其优化效率更高,可以获得质量更好的优化解。 展开更多
关键词 船舶设计 船体结构 舱段结构 结构优化 分解优化算法 大规模优化 先验知识 代理模型
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面向大规模优化问题的精英贡献两阶段动态分组算法
3
作者 王彬 张娇 +2 位作者 李薇 王晓帆 金海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期154-163,共10页
协同进化框架是解决大规模全局优化问题的有效方法,设计合理的决策变量分组方法是提高协同进化算法性能的关键,而利用精英决策变量动态构建精英子组件可以有效提高进化效率,但在进行大规模优化时,其可能将无关的变量分配到同一子组件,... 协同进化框架是解决大规模全局优化问题的有效方法,设计合理的决策变量分组方法是提高协同进化算法性能的关键,而利用精英决策变量动态构建精英子组件可以有效提高进化效率,但在进行大规模优化时,其可能将无关的变量分配到同一子组件,从而无法充分利用分组提高协同进化效率。针对该问题,提出一种精英贡献两阶段动态分组算法(EC-TSDG)。在分组前阶段,对变量进行随机分组,评估变量的贡献程度,从众多变量中寻找精英贡献变量;在分组后阶段,利用变量的相关关系寻找与精英决策变量存在相互作用的剩余变量,并将其合并形成精英子组件,使得精英子组件内部的变量两两相关,以此提高变量分组的准确性以及算法的收敛速度,避免子组件之间的相关干扰。最后,采用具有外部存档的自适应差分进化算法作为优化器进化各个子组件。在CEC'2013测试集上与其他先进算法进行比较,实验结果表明,EC-TSDG收敛速度快于对比算法,Friedman检验值为1.43,平均排序较对比的动态分组算法DCC平均提升36.78%。 展开更多
关键词 协同进化 大规模优化问题 两阶段动态分组 贡献信息 精英子组件
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基于自变量简约的大规模稀疏多目标优化 被引量：1
4
作者 丘雪瑶 辜方清 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1663-1668,共6页
现有的大多数进化算法在求解大规模优化问题时性能会随决策变量维数的增长而下降。通常,多目标优化的Pareto有效解集是自变量空间的一个低维流形,该流形的维度远小于自变量空间的维度。鉴于此,提出一种基于自变量简约的多目标进化算法... 现有的大多数进化算法在求解大规模优化问题时性能会随决策变量维数的增长而下降。通常,多目标优化的Pareto有效解集是自变量空间的一个低维流形,该流形的维度远小于自变量空间的维度。鉴于此,提出一种基于自变量简约的多目标进化算法求解大规模稀疏多目标优化问题。该算法通过引入局部保持投影降维,保留原始自变量空间中的局部近邻关系,并设计一个归档集,将寻找到的非劣解存入其中进行训练,以提高投影的准确性。将该算法与四种流行的多目标进化算法在一系列测试问题和实际应用问题上进行了比较。实验结果表明,所提算法在解决稀疏多目标问题上具有较好的效果。因此,通过自变量简约能降低问题的求解难度,提高算法的搜索效率,在解决大规模稀疏多目标问题方面具有显著的优势。 展开更多
关键词 局部保持投影 进化算法 大规模稀疏多目标优化问题
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考虑牵引链温度场的货运列车动态建模及优化算法研究
5
作者 陶新坤 冯晓云 +2 位作者 郭佑星 王青元 孙鹏飞 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1562-1584,共23页
货运列车在运行中表现出时变行为,而静态机理模型难以捕捉这些变化,导致优化结果与列车运行状态不相符.此外,不当的驾驶策略可能导致电力设备温度过高.为此,提出一种用于评估列车能耗与温度的动态建模方法,并设计一种大规模自适应多策... 货运列车在运行中表现出时变行为,而静态机理模型难以捕捉这些变化,导致优化结果与列车运行状态不相符.此外,不当的驾驶策略可能导致电力设备温度过高.为此,提出一种用于评估列车能耗与温度的动态建模方法,并设计一种大规模自适应多策略多目标竞争群优化器(LA-MOCSO).具体而言,首先,建立“列车-线路-电网”的机理模型,用于计算多列车运行过程中的功率和网压;提出一种融合机理模型、数据驱动模型和补偿模型的混合建模方法,用于捕捉列车和环境的时变特征.其次,建立电力设备的温升模型,并设计基于拉普拉斯变换的快速求解方法.然后,构建一个优化牵引供电系统能效与电力设备温度的多目标优化模型;提出一种LA-MOCSO算法,用于解决多列车长距离运行的大规模多目标优化问题.最后,实验验证了动态建模方法的有效性;通过与四种经典算法的比较,验证了所提算法的性能;结果表明多列车综合优化方法可以降低变电所18.2%的能耗,确保电力设备处于适宜的温度环境. 展开更多
关键词 动态建模 列车节能 大规模综合优化 数据驱动 列车-线路-电网-温度场
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复杂环境下无人机路径规划及其改进型人工兔优化 被引量：1
6
作者 尹安琳 张著洪 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期79-94,共16页
针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模... 针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模型;针对人工兔优化算法存在初始种群分布不均匀、勘探能力和开采能力不平衡,以及局部搜索能力不足的问题,利用SPM混沌映射改善初始种群分布;借助精英个体引导策略增强局部搜索能力;利用改进型能量收缩策略平衡全局与局部搜索能力,提出一种计算复杂度由种群规模确定且能求解大规模优化问题的改进型人工兔优化算法。实验表明,已获路径规划模型的路径规划方案能在一定程度上缓解航迹点数的增加对求解性能的影响,同时优化算法处理大规模优化问题及复杂障碍物威胁环境下无人机路径规划问题具有明显优势。 展开更多
关键词 无人机路径规划 人工兔优化 柱坐标系 大规模优化 精英个体引导策略
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基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法
7
作者 张毅恒 刘以安 宋海凌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期887-893,共7页
针对跳频序列设计中存在的规模小和难以兼顾多指标的问题,提出一种基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法。首先,综合考虑跳频序列的多项性能指标,建立跳频序列多目标优化模型;然后,引入大规模多目标优化方法,并提出决策变量洗牌策略... 针对跳频序列设计中存在的规模小和难以兼顾多指标的问题,提出一种基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法。首先,综合考虑跳频序列的多项性能指标,建立跳频序列多目标优化模型;然后,引入大规模多目标优化方法,并提出决策变量洗牌策略和反向差分进化,通过重新分配决策变量位置以形成具有多样性的非支配集,并通过使反向个体参与差分进化来为后续进化持续提供有效的方向;最后,通过提出算法对模型进行优化得到跳频序列集。实验结果表明,所提方法相较于其他多目标优化方法具有更强的寻优能力,得到跳频序列集的性能指标具有明显优势;所提方法在不同干扰环境中相较于其他方法具有更低的误码率,验证了提出方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 抗干扰 跳频序列 大规模多目标优化 洗牌策略 反向学习
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代理模型辅助进化算法求解大规模电动车辆路径问题
8
作者 王朝 查帮政 秦芳 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期755-763,共9页
针对大规模电动车辆路径问题,本文提出一种基于代理模型辅助加速的进化算法。该算法基于通用的路由-充电两阶段优化框架,通过在充电优化阶段引入代理模型,以部分替代费时的真实充电优化过程,加速算法搜索效率。在路由优化阶段,采用改进... 针对大规模电动车辆路径问题,本文提出一种基于代理模型辅助加速的进化算法。该算法基于通用的路由-充电两阶段优化框架,通过在充电优化阶段引入代理模型,以部分替代费时的真实充电优化过程,加速算法搜索效率。在路由优化阶段,采用改进的最大最小蚁群系统算法生成高质量客户路由;在充电优化阶段,利用大量历史数据基于代理模型构建客户路由与总行驶距离之间的对应关系,实现输入客户路由直接预测加入充电站后完整路由的总距离,从而降低对大规模客户路由进行真实充电优化所需时间。结果表明:本文算法在获得相当质量解的同时,计算效率平均提高了将近14%,为电动车辆路径优化问题提供了一种高效且实用的解决方案,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 电动车辆路径问题 充电优化问题 进化算法 大规模优化 代理模型 蚁群算法 两阶段优化 计算效率
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交叉点规模的优化与交叉算子性能的改进 被引量：8
9
作者 陈皓 崔杜武 +1 位作者 李雪 韦宏利 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期890-901,共12页
通过分析交叉点规模对交叉算子空间搜索性能的影响,可以发现在遗传算法的搜索过程中,其对交叉点规模的需求是随群体状态的演变而动态变化的.为实现对交叉点规模的优化,提出使用分阶段调整策略、随机分配策略以及自适应进化策略3种方法... 通过分析交叉点规模对交叉算子空间搜索性能的影响,可以发现在遗传算法的搜索过程中,其对交叉点规模的需求是随群体状态的演变而动态变化的.为实现对交叉点规模的优化,提出使用分阶段调整策略、随机分配策略以及自适应进化策略3种方法来完成对交叉点规模的动态调控.对典型高维函数的优化实验表明,上述方法可以显著提高交叉操作的搜索效率,其中,自适应进化策略利用搜索机制可以发现一类高维函数交叉点规模的控制知识,实验结果证实了此类知识的有效性.此外,该研究也为对进化算法中算子和参数的优化提供了新思路. 展开更多
关键词 遗传算法 交叉算子 优化交叉点规模
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求解大规模优化问题的云差分进化算法 被引量：4
10
作者 袁斯昊 邓长寿 +2 位作者 董小刚 谭旭杰 范德斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期2949-2953,共5页
针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子种群与Map任务形成一一对应关系;算法的... 针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子种群与Map任务形成一一对应关系;算法的各个子种群之间根据拓扑结构进行个体迁移,以增加其多样性,从而能搜索更大的范围,提高寻优的几率。仿真实验结果表明,云差分算法能有效地减少求解大规模优化问题的时间消耗,并且取得较好的精度。 展开更多
关键词 大规模优化问题 差分进化 云计算
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露天矿山转地下开采过渡时期生产规模的模糊综合优化 被引量：4
11
作者 饶运章 黄凯龙 +3 位作者 李闯 陈国梁 朱为民 王春华 《有色金属科学与工程》 CAS 2011年第5期61-64,共4页
在露天转地下开采的矿山中,过渡时期生产规模的合理确定非常必要,而运用模糊数学来优化也具有一定的可行性.应用模糊综合评价理论,综合考虑各方面因素,选取了矿山总投资、经营成本、净现值、矿山服务年限、增加就业人数5个评价指标因素... 在露天转地下开采的矿山中,过渡时期生产规模的合理确定非常必要,而运用模糊数学来优化也具有一定的可行性.应用模糊综合评价理论,综合考虑各方面因素,选取了矿山总投资、经营成本、净现值、矿山服务年限、增加就业人数5个评价指标因素,建立矿山生产规模模糊综合评价模型,并利用模糊综合评价模型优化露天转地下开采过渡期时的生产规模. 展开更多
关键词 模糊综合评价 过渡期 生产规模优化
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露天矿生产规模优化的经济动态评估方法--以白云鄂博东介勒格勒铁矿为例 被引量：5
12
作者 章林 代碧波 +1 位作者 王运敏 牟英杰 《金属矿山》 CAS 北大核心 2018年第11期13-17,共5页
为实现经济动态评估、采剥总量均衡的露天矿生产规模优化,将露天境界优化与生产规模相结合,建立矿床地质数据库、矿床三维地质实体模型和块段品位模型,综合考虑矿床品位分布不均、资金时间及矿石价格的可变性等因素对境界优化和生产规... 为实现经济动态评估、采剥总量均衡的露天矿生产规模优化,将露天境界优化与生产规模相结合,建立矿床地质数据库、矿床三维地质实体模型和块段品位模型,综合考虑矿床品位分布不均、资金时间及矿石价格的可变性等因素对境界优化和生产规模的影响,借助境界动态优化分析软件Whittle的Milawa算法,快速生成高质量批量的露天境界,并计算出不同境界方案下的矿山动态经济指标,选择出最优境界,模拟矿山经济运营情况,从技术经济角度优化出矿山生产规模和采剥顺序;在项目依托矿山包钢白云鄂博东介勒格勒铁矿的应用结果表明:该矿山最优生产规模为130万t/a,但在当前的市场环境下,投资收益率为7.58%,矿山开采经济风险很大。为矿山企业的决策提供了科学依据。 展开更多
关键词 露天开采 境界优化 生产规模优化 Whittle软件 Milawa算法
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前传神经网络规模优化的快速剪枝策略及其应用 被引量：4
13
作者 陈亚秋 胡上序 陈德钊 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期522-526,共5页
对多层前传神经网络规模的优化主要在于确定隐含层的节点数 .本文提出的快速剪枝法从分析网络隐含层的输出信息入手 ,用特征分析法解析地确定冗余而可剪去的隐节点数 ,并一次性地找出优化的隐节点数 ,同时将剪去节点的作用分配到保留的... 对多层前传神经网络规模的优化主要在于确定隐含层的节点数 .本文提出的快速剪枝法从分析网络隐含层的输出信息入手 ,用特征分析法解析地确定冗余而可剪去的隐节点数 ,并一次性地找出优化的隐节点数 ,同时将剪去节点的作用分配到保留的节点上 ,配置结构优化网络的初始连接权 ,以加速网络的训练进程 .这种快速剪枝的解析算法每步都有明确的数学机理 ,不仅优化速度快 ,而且稳定性好 .该算法应用于留兰香油的模式分类问题 ,效果令人满意 。 展开更多
关键词 神经网络 规模优化 快速剪枝 连接权 模式分类
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求解大规模优化问题的正交反向混合差分进化算法 被引量：3
14
作者 董小刚 邓长寿 +1 位作者 谭毓澄 彭虎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期1656-1661,共6页
差分进化算法简单高效,然而在求解大规模优化问题时,其求解性能迅速降低。针对该问题,提出一种正交反向差分进化算法。首先,该算法利用正交交叉算子,加强了算法的局部搜索能力。其次,为防止过强的局部搜索使算法陷入早熟收敛,利用反向... 差分进化算法简单高效,然而在求解大规模优化问题时,其求解性能迅速降低。针对该问题,提出一种正交反向差分进化算法。首先,该算法利用正交交叉算子,加强了算法的局部搜索能力。其次,为防止过强的局部搜索使算法陷入早熟收敛,利用反向学习策略调节种群多样性,从而有效地平衡算法的全局和局部搜索能力。利用11个标准测试函数进行实验,并和差分进化算法的四种优秀改进版本进行比较,实验结果表明提出的算法求解精度高、收敛速率快,是一种求解大规模优化问题的有效算法。 展开更多
关键词 大规模优化问题 差分进化 正交交叉 反向学习
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进化算法在大规模优化问题中的应用综述 被引量：26
15
作者 梁静 刘睿 +1 位作者 瞿博阳 岳彩通 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期15-21,共7页
针对大规模问题的特点,对已有的大规模进化算法进行了简单的分析,主要介绍算法的初始化方法、不分组策略、静态分组策略、动态分组策略、自适应分组策略、大规模优化算法测试函数集以及算法结果的对比等方面;侧重描述优化算法的搜索策... 针对大规模问题的特点,对已有的大规模进化算法进行了简单的分析,主要介绍算法的初始化方法、不分组策略、静态分组策略、动态分组策略、自适应分组策略、大规模优化算法测试函数集以及算法结果的对比等方面;侧重描述优化算法的搜索策略、更新策略、突变策略和协同进化策略,并列出大规模优化算法测试函数集的特点及优化算法的评价方法;最后,给出了目前大规模优化问题的几个研究难点. 展开更多
关键词 大规模优化问题 进化算法 协同进化 种群初始化 基准测试函数
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行业竞争力导向的在线大规模定制产品族规模优化方法 被引量：5
16
作者 伊辉勇 刘伟 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2011年第3期100-105,共6页
客户导向的产品族规模优化方法在与竞争对手产品族相比时并不一定能使在线定制服务提供商获得竞争优势,还需要考虑竞争对手产品族对其产品族规模的影响。产品族规模优化应该在满足工程技术约束和制造规模经济性的基础上,引入产品功能配... 客户导向的产品族规模优化方法在与竞争对手产品族相比时并不一定能使在线定制服务提供商获得竞争优势,还需要考虑竞争对手产品族对其产品族规模的影响。产品族规模优化应该在满足工程技术约束和制造规模经济性的基础上,引入产品功能配置元和结构配置元,结合客户需求强度和偏好分析,构建了行业竞争力导向的在线大规模定制产品族规模优化方法,最后结合案例证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 行业竞争力 在线定制 产品族 规模优化
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面向在线大规模定制的产品族规模优化方法 被引量：6
17
作者 伊辉勇 刘伟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2370-2374,2398,共6页
为有效平衡在线定制产品过程中客户满意度、产品维护复杂性和维护成本之间的矛盾,指出产品族规模的确定不仅需要从工程设计和制造经济性等角度出发,还需要充分考虑客户的需求偏好和强度。从工程设计和生产制造角度定义了产品族规模,构... 为有效平衡在线定制产品过程中客户满意度、产品维护复杂性和维护成本之间的矛盾,指出产品族规模的确定不仅需要从工程设计和制造经济性等角度出发,还需要充分考虑客户的需求偏好和强度。从工程设计和生产制造角度定义了产品族规模,构建了基于功能配置元和零件配置元的客户需求偏好与强度分析模型。在此基础上提出了基于客户满意度的在线大规模定制产品族优化方法和优化步骤。最后,结合案例证明了该方法能有效平衡产品族维护复杂性和高成本同客户满意度之间的矛盾。 展开更多
关键词 大规模定制 客户满意度 在线定制 产品族 规模优化
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求解大规模优化问题的新型协同差分进化算法 被引量：2
18
作者 董小刚 邓长寿 +2 位作者 谭毓澄 彭虎 吴志健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3219-3225,共7页
基于分而治之的策略,研究求解大规模优化问题的新方法。首先,基于加性可分性原理提出一种改进的变量分组方法,该方法以随机取点的方式,成对检测所有变量之间的相关性;同时,充分利用相关性学习的信息,对可分变量组进行再次降维;其次,引... 基于分而治之的策略,研究求解大规模优化问题的新方法。首先,基于加性可分性原理提出一种改进的变量分组方法,该方法以随机取点的方式,成对检测所有变量之间的相关性;同时,充分利用相关性学习的信息,对可分变量组进行再次降维;其次,引入改进的差分进化算法作为新型子问题优化器,增强了子空间的寻优性能;最后,将两项改进引入到协同进化框架构建DECC-NDG-CUDE算法。在10个选定的大规模优化问题上进行分组和优化两组仿真实验,分组实验结果表明新的分组方法能有效识别变量的相关性,是有效的变量分组方法;优化实验表明,DECCNDG-CUDE算法对10个问题的求解相对于两种知名算法DECC-DG、DECCG在性能上具备整体优势。 展开更多
关键词 大规模优化 变量分组 加性可分 优化器 协同进化
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基于输配电价约束的配电网投资规模优化模型 被引量：18
19
作者 曾鸣 于壮状 +4 位作者 王雨晴 田诗 崔凯 赵娟 崔荣靖 《智慧电力》 北大核心 2020年第11期1-8,共8页
综合考虑电网公司配电网投资能力与需求,应用系统动力学理论,构建基于输配电价约束的配电网投资规模优化模型,提出输配电价约束下的配电网投资规模优化策略。在此基础上,应用该模型对某省级电网输配电价监管周期内的配电网投资规模进行... 综合考虑电网公司配电网投资能力与需求,应用系统动力学理论,构建基于输配电价约束的配电网投资规模优化模型,提出输配电价约束下的配电网投资规模优化策略。在此基础上,应用该模型对某省级电网输配电价监管周期内的配电网投资规模进行仿真优化。算例结果表明输配电价监管下的配电网准许投资规模可以满足保障系统安全运行的配电网投资需求,政策公益性项目投资则需要根据电网实际运营情况合理规划。 展开更多
关键词 输配电价 系统动力学 配电网 投资规模优化
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融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法 被引量：3
20
作者 罗家祥 倪晓晔 胡跃明 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期97-103,116,共8页
多峰、高维的大规模优化问题是当前优化领域的研究热点.文中以协同进化算法为框架,提出了一种融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法.基于分解的思想,该算法首先利用自适应差分进化算子对子问题进行局部优化求解;然后引入基于模拟... 多峰、高维的大规模优化问题是当前优化领域的研究热点.文中以协同进化算法为框架,提出了一种融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法.基于分解的思想,该算法首先利用自适应差分进化算子对子问题进行局部优化求解;然后引入基于模拟退火的随机搜索机制提高算法的全局搜索能力,并结合局部搜索链对解空间进行深度搜索.采用大规模优化标准函数对算法进行测试,结果表明,文中所提出的算法相比现有算法在平均值和最优解上均取得了更好的优化结果. 展开更多
关键词 大规模优化 协同进化算法 模拟退火 差分进化 局部搜索
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