面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法

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作者 蔡俊创 朱庆灵 +2 位作者 林秋镇 李坚强 明仲 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期331-344,共14页

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... 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。 展开更多

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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多目标进化算法的改进在齿轮减速器中的应用

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作者 高淑芝 任学鹏 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期190-193,197,共5页

分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群... 分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群的多样性与收敛性之间的平衡。首先,采用了一种均匀随机的权重向量生成方式进行初始化;其次,采用Tchebycheff分解方法进行子代的更新;再次,将提出的自适应方法对分解的多目标进化算法进行了改进;最后,通过在标准测试函数和齿轮减速器的优化仿真,证明了提出的算法的有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 分解算法 自适应 进化算法应用

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改进分解进化算法求解动态火力分配多目标优化模型 被引量：15

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作者 张滢 杨任农 +2 位作者 左家亮 景小宁 何贵波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1533-1540,共8页

战前制定合理的火力分配(WTA)方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配(DWTA)多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其... 战前制定合理的火力分配(WTA)方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配(DWTA)多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其二,重点研究阶段静态模型求解算法。针对模型特点,设计了一种满足资源约束的编码方式,融合禁忌搜索和拥挤距离策略,提出了一种改进分解进化算法。对比实验验证了算法的可行性、快速性和有效性。 展开更多

关键词 兵器科学与技术 多目标优化 动态火力分配 分解进化算法 禁忌搜索

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基于分解进化多目标优化算法的火力分配问题 被引量：14

4

作者 张滢 杨任农 +1 位作者 左家亮 景小宁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2435-2441,共7页

战前制定合理的火力分配方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件,建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法,并设计了不可行解... 战前制定合理的火力分配方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件,建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法,并设计了不可行解修复方法。仿真实验得出两个结论,一是不可行解修复方法可以显著提高算法的收敛性;二是在解决火力分配优化问题上,所提算法具有较好的收敛性和分散性,采用合适的分解方法可以有效提高算法的性能。 展开更多

关键词 火力分配 多目标优化 分解进化算法

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混合分解和强度帕累托多目标进化算法 被引量：4

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作者 邱兴兴 张珍珍 魏启明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2880-2885,共6页

在多目标进化优化中,使用分解策略的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)时间复杂度低,使用强度帕累托进化算法-2(SPEA2)能得到分布均匀的解集。结合这两种策略,提出一种新的多目标进化算法用于求解具有复杂、不连续的帕累托前沿的多目标... 在多目标进化优化中,使用分解策略的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)时间复杂度低,使用强度帕累托进化算法-2(SPEA2)能得到分布均匀的解集。结合这两种策略,提出一种新的多目标进化算法用于求解具有复杂、不连续的帕累托前沿的多目标优化问题(MOP)。首先,利用分解策略快速逼近帕累托前沿;然后,利用强度帕累托策略使解集均匀分布在帕累托前沿,利用解集重置分解策略中的权重向量集,使其适配于特定的帕累托前沿;最后,利用分解策略进一步逼近帕累托前沿。使用的反向世代距离(IGD)作为度量标准,将新算法与MOEA/D、SPEA2和paλ-MOEA/D在12个基准问题上进行性能对比。实验结果表明该算法性能在7个基准问题上最优,在5个基准问题上接近于最优,且无论MOP的帕累托前沿是简单或复杂、连续或不连续的,该算法均能生成分布均匀的解集。 展开更多

关键词 分解 强度帕累托 进化算法 多目标优化 帕累托最优

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基于二进制微分进化算法和目标函数分解的大规模机组组合求解 被引量：8

6

作者 朱永利 刘刚 +1 位作者 黄政 谢伟 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期150-156,173,共8页

为了避免在机组组合求解过程中将机组启停计划和负荷经济调度两者形成内外双层嵌套求解,从而导致计算比较耗时的问题,引入启运机组的总平均燃料成本和系统旋转备用剩余量这2个可调节的子目标,将传统的机组组合模型分解成2个独立的优化目... 为了避免在机组组合求解过程中将机组启停计划和负荷经济调度两者形成内外双层嵌套求解,从而导致计算比较耗时的问题,引入启运机组的总平均燃料成本和系统旋转备用剩余量这2个可调节的子目标,将传统的机组组合模型分解成2个独立的优化目标,构建了一种基于目标函数分解的二阶段可独立求解的机组组合模型。采用一种改进的二进制微分进化算法对第一阶段的机组启停计划目标进行求解,对每个代表机组启停状态的个体编码采用机组最小启停时间约束、旋转备用约束、机组去组合等处理机制,有效保证了每个解的有效性并缩小了算法的搜索空间。根据求解得到的机组启停状态,采用半定规划法求解第二阶段的负荷经济调度目标。采用经典的测试算例验证了所提方法在大规模机组组合求解中的有效性。 展开更多

关键词 机组组合 经济调度 二进制微分进化算法 目标函数分解 平均燃料成本 半定规划法

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基于分解和支配关系的超多目标进化算法 被引量：4

7

作者 赵辉 王天龙 +2 位作者 刘衍舟 黄橙 张天骐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1975-1981,共7页

近年来,超多目标优化问题(MaOPs)成为了进化计算领域的研究热点。然而,在处理各种优化问题中,如何有效地平衡收敛性和多样性仍是一个难题。为了解决上述的问题,该文提出了一种基于分解和支配关系的超多目标进化算法(DdrEA)。首先利用权... 近年来,超多目标优化问题(MaOPs)成为了进化计算领域的研究热点。然而,在处理各种优化问题中,如何有效地平衡收敛性和多样性仍是一个难题。为了解决上述的问题,该文提出了一种基于分解和支配关系的超多目标进化算法(DdrEA)。首先利用权重向量把整个种群分解为一组子种群,这些子种群将进行协同优化;然后利用角度和角度支配关系计算子种群内每个解的值;最后根据适应度值进行精英选择,即在每个子空间内选取适应度值最小的解作为精英解进入下一代。DdrEA通过与当前较优的NSGA-Ⅱ/AD, RVEA, MOMBI-Ⅱ等多个超多目标进化算法进行实验对比,实验结果表明该文算法性能明显优于对比算法,能够有效平衡种群的收敛性和多样性。 展开更多

关键词 超多目标优化 分解 支配关系 进化算法

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基于空间收缩技术的约束多目标进化算法 被引量：1

8

作者 李二超 毛玉燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3419-3425,共7页

约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响。因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST)。首先... 约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响。因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST)。首先,提出自适应精英保留策略对PPS算法的Pull阶段初始种群进行改进,增加Pull阶段初始种群的多样性和可行性;其次,在进化过程中采用空间收缩技术逐渐缩小搜索空间,减少无潜力不可行域对算法性能的影响,使算法在兼顾收敛性和多样性的同时提高收敛精度。为验证所提算法性能,将该算法与四个代表性算法C-MOEA/D、ToP、C-TAEA、PPS在LIRCMOP系列测试问题上进行仿真对比。实验结果表明,CMOEA-SST在处理不可行域较大约束优化问题时具有更好的收敛性和多样性。 展开更多

关键词 约束多目标进化算法 精英保留策略 空间收缩技术 PPS 收敛性 多样性

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基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法

9

作者 李二超 李康伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期22-28,共7页

针对基于帕累托(Pareto)支配的多目标进化算法在解决高维问题时选择压力降低,以及基于分解的多目标进化算法在提高收敛性和分布性的同时降低了种群多样性的问题,提出了一种基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法。首先,使用基于... 针对基于帕累托(Pareto)支配的多目标进化算法在解决高维问题时选择压力降低,以及基于分解的多目标进化算法在提高收敛性和分布性的同时降低了种群多样性的问题,提出了一种基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法。首先,使用基于角度分解的技术将目标空间分解为指定个数的子空间来提高种群的多样性;然后,在生成新解的过程中加入基于聚合的交叉邻域方法,使生成的新解更接近于父代解;最后,分两阶段在每个子空间内基于最小距离和聚合策略来选择解以提高收敛性和分布性。为了验证所提算法的可行性,采用标准测试函数ZDT和DTLZ进行仿真实验,结果表明所提算法的总体性能均优于经典的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)、MOEA/DDE、NSGA-Ⅲ和GrEA。可见,所提算法在提高多样性的同时可以有效平衡收敛性和多样性。 展开更多

关键词 进化优化算法 多目标优化问题 收敛性 多样性 分布性 分解

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自适应迁移的分解多目标多任务进化算法 被引量：2

10

作者 蔡倩倩 史旭华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期55-64,共10页

多目标多任务进化优化是多目标优化的一个重要研究方向,通过跨任务共享有益信息以同时解决多个相关任务的优化问题。然而,现有多目标多任务进化优化研究存在相似任务匹配准确度低、缺少对知识迁移的动态控制等问题。为提高多目标多任务... 多目标多任务进化优化是多目标优化的一个重要研究方向,通过跨任务共享有益信息以同时解决多个相关任务的优化问题。然而,现有多目标多任务进化优化研究存在相似任务匹配准确度低、缺少对知识迁移的动态控制等问题。为提高多目标多任务进化优化算法的优化效果,引入相似性动态指标和迁移概率动态调整机制,提出自适应迁移的分解多目标多任务进化算法。为了给目标任务子问题匹配关联度最高的迁移源,同时考虑种群的当前分布以及种群的进化方向2个指标,设计一种基于种群静态和动态特征相结合的迁移源匹配策略。为了合理地控制任务间的信息传递,提出基于种群进化状态的知识迁移概率自适应调整策略,在优化过程中根据优化任务的进化状态自适应地调整任务间的知识迁移概率,以满足优化任务在不同进化阶段对外部知识的需求。实验结果表明,相比MOEA/D、MO-MFEA、MO-MFEA-Ⅱ等算法,该算法具有较优的稳定性和收敛性,在常用的9组(18个独立任务)多目标多任务测试问题中有15个表现较优,优化率为83%。 展开更多

关键词 多目标多任务优化 进化算法 迁移优化 分解策略 自适应策略

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一种基于分解和协同的高维多目标进化算法 被引量：8

11

作者 谢承旺 余伟伟 +2 位作者 闭应洲 汪慎文 胡玉荣 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期356-373,共18页

现实中大量存在的高维多目标优化问题对以往高效的多目标进化算法提出了严峻的挑战.通过将分解策略和协同策略相结合提出一种高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验方法在聚合系数空间产生一组均匀分布的权重向量以... 现实中大量存在的高维多目标优化问题对以往高效的多目标进化算法提出了严峻的挑战.通过将分解策略和协同策略相结合提出一种高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验方法在聚合系数空间产生一组均匀分布的权重向量以改善初始种群的分布性;其次,算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行协同进化,以产生高质量的子代个体,并改善算法的收敛性.该算法与另外5种高性能的多目标进化算法在基准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,利用改进的反转世代距离指标IGD+评估各算法的性能.实验结果表明,Ma OEA/DCE算法与其他对比算法相比,在总体上具有较为显著的收敛性和分布性优势. 展开更多

关键词 高维多目标优化 分解策略 混合水平正交实验设计 高维多目标进化算法

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基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术研究 被引量：1

12

作者 朱海苍 康骏 杨志伟 《林业调查规划》 2023年第5期201-206,共6页

传统城市园林GIS数据均衡化处理技术忽略了对调整参数的全面寻优,导致部分数据仍存在不均衡问题。为此,提出基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术。针对城市园林GIS数据,结合SMOTE算法与遗传算法,形成一种新的改进目标进化... 传统城市园林GIS数据均衡化处理技术忽略了对调整参数的全面寻优,导致部分数据仍存在不均衡问题。为此,提出基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术。针对城市园林GIS数据,结合SMOTE算法与遗传算法,形成一种新的改进目标进化算法——GSA算法,对GIS数据完成二次采样,通过鸡群算法求解目标函数最优解,以此得到多个最优调整参数,使图像灰度分布更加均匀,实现城市园林GIS数据均衡化处理。实验结果表明,与传统技术相比,改进目标进化算法的GIS数据均衡化效果更好,证明该技术具有理想应用性能。 展开更多

关键词 改进目标进化算法 城市园林 GIS数据 均衡化技术 GSA算法 鸡群算法

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基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究 被引量：9

13

作者 郑金华 喻果 贾月 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期67-76,共10页

在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀... 在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏好区域.通过对比实验表明该算法具有较好的收敛性和分布性,同时给出了满足决策者不同要求的算法模型,并且能够很好的解决参考点的位置信息对算法的影响. 展开更多

关键词 多目标分解算法 进化算法 偏好 权重迭代 决策者

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基于分解机制的多目标蝙蝠算法 被引量：7

14

作者 王亚辉 贾晨辉 赵仁鹏 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期316-324,共9页

在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规... 在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规模对算法性能的影响,结果表明新算法的邻域规模为20时性能最优;将其与MOEA/D-DE和NSGA-II算法进行对比分析,结果显示该算法的分布性、收敛性和多样性均优于另外两种算法。为了验证其求解含有约束问题的性能,将其应用于滑动轴承多目标优化设计问题中,获得的Pareto前沿分布均匀,表明算法具有工程实用性,是求解复杂高维多目标问题的有效方法。 展开更多

关键词 蝙蝠算法 分解机制 差分进化 滑动轴承 多目标优化

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进化算法在工程应用中的若干实用技术 被引量：7

15

作者 曹一家 程时杰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期62-65,共4页

总结了进化算法理论研究中具有重要应用前景的若干实用技术 ,其中包括编码技术、自调整技术、约束限制处理技术和多目标优化技术。文中总结了这 4类技术的最新进展 ,希望能为从事进化算法应用研究的电力工作者开拓一些新思路 ,为设计和... 总结了进化算法理论研究中具有重要应用前景的若干实用技术 ,其中包括编码技术、自调整技术、约束限制处理技术和多目标优化技术。文中总结了这 4类技术的最新进展 ,希望能为从事进化算法应用研究的电力工作者开拓一些新思路 ,为设计和开发具有更高性能、适用于电力系统运行与控制的进化算法提供参考。 展开更多

关键词 进化算法 自调整技术 约束处理技术 目标函数 电力系统 运行

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基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法 被引量：2

16

作者 李飞 刘建昌 +1 位作者 朱佳妮 李晨曦 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期305-310,共6页

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS... 针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性. 展开更多

关键词 高维多目标优化问题 稳态进化算法 目标空间分区 自适应PBI聚合函数 分解策略

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基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法 被引量：2

17

作者 张伟 刘建昌 +2 位作者 刘圆超 郑恬子 杨婉婷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期801-816,共16页

针对在高维空间下多目标进化算法难以维持种群收敛性和多样性平衡的问题,本文提出一个基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法(MaOEA–ITS).在第1阶段,算法基于IGD^(+)指标选择收敛性良好的精英个体,其所需的参考点通过引入切... 针对在高维空间下多目标进化算法难以维持种群收敛性和多样性平衡的问题,本文提出一个基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法(MaOEA–ITS).在第1阶段,算法基于IGD^(+)指标选择收敛性良好的精英个体,其所需的参考点通过引入切割平面截距法构建.在第2阶段,MaOEA–ITS使用模糊c均值算法对参考向量进行聚类,聚类后的参考向量引导种群分解策略对剩余个体进行环境选择,从而维持种群的多样性.另外,为了保护能够提高种群多样性的极值解,本文提出一个参考点分布自适应策略.最后,通过仿真实验来验证MaOEA–ITS的有效性和优越性. 展开更多

关键词 高维多目标优化 IGD^(+)指标 两阶段选择策略 参考点分布自适应策略 种群分解策略 进化算法

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基于有约束多目标进化算法的冷轧负荷分配分析 被引量：1

18

作者 孙浩 肖宏 胡庆军 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期93-100,共8页

冷轧负荷分配问题可以抽象为一个有约束多目标优化问题。为解决此问题,提出了基于环境Pareto支配选择策略的有约束多目标进化算法。该算法更加客观地评价了两个不同解的优劣,利用优秀不可行解加速算法收敛。以等功率裕量、最小轧制能耗... 冷轧负荷分配问题可以抽象为一个有约束多目标优化问题。为解决此问题,提出了基于环境Pareto支配选择策略的有约束多目标进化算法。该算法更加客观地评价了两个不同解的优劣,利用优秀不可行解加速算法收敛。以等功率裕量、最小轧制能耗、最小综合打滑函数、末机架板形良好轧制力为优化目标,利用有约束多目标进化算法得到了4个目标函数之间的定量关系,使决策者不需要掌握复杂的轧制理论知识就可以直观地掌握轧制规律,并进一步说明了多目标策略在压下负荷分配中的必要性。 展开更多

关键词 有约束多目标优化问题 约束处理技术 冷轧压下负荷分配 差分进化算法

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基于多目标进化算法的置换流水车间调度优化 被引量：1

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作者 刘巍巍 王胜男 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第12期156-159,164,共5页

针对置换流水车间调度中在保障交货期的前提下,提高生产效率与资源利用率的多目标优化问题,提出一种基于混合Mallows模型的分解多目标进化算法。该算法在基于分解的多目标进化算法基础上引入分布估计理论,将改进LR(n/m)启发式算法和随... 针对置换流水车间调度中在保障交货期的前提下,提高生产效率与资源利用率的多目标优化问题,提出一种基于混合Mallows模型的分解多目标进化算法。该算法在基于分解的多目标进化算法基础上引入分布估计理论,将改进LR(n/m)启发式算法和随机算法相结合初始化种群;利用改进Tchebycheff法分解种群,采用混合Mallows模型对群体建模并采样生成新个体,通过单点插入和移动进行随机扰动跳出局部最优,完成进化过程。在对Taillard标准实例集进行的数值实验结果中显示该算法具有更好的稳定性和收敛性,可有效提升多目标流水车间的调度效率,综合优化制造系统生产性能。 展开更多

关键词 置换流水车间 多目标进化算法 分解 分布估计理论

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应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法 被引量：2

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作者 汪慎文 王佳莹 +2 位作者 张佳星 王峰 王晖 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期40-45,91,共7页

针对多目标优化问题日渐复杂的情况,受集成算法思想的启发,提出一种应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法。该算法通过建立一个外部档案来保存种群进化过程中的非支配解,提高算法收敛速度。在进化过程中根据反向学习代跳跃概率,... 针对多目标优化问题日渐复杂的情况,受集成算法思想的启发,提出一种应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法。该算法通过建立一个外部档案来保存种群进化过程中的非支配解,提高算法收敛速度。在进化过程中根据反向学习代跳跃概率,使用反向学习生成反向解,扩大搜索范围,提高种群多样性。利用网格系统确定解的坐标,并根据一定的约束生成交叉池,在交叉池中选择父代个体,利用差分进化算法产生新个体,通过网格约束分解排序算法选择下一代种群。将此算法与其他算法在UF测试函数上进行实验,结果表明:所提出的算法在解决无约束多目标优化问题上得到Pareto前沿形状有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 多目标优化 精英档案 反向学习 差分进化算法 网格约束分解

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