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非凸多目标优化问题有效解集的非空性与有界性的渐近刻画
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作者 刘应 傅小恒 唐莉萍 《应用数学和力学》 北大核心 2025年第4期519-527,共9页
优化问题解集的非空性和有界性在数值算法研究中发挥着重要作用.该文利用渐近分析工具,在正则性条件下研究了非凸多目标优化问题有效解集的非空性和有界性.首先,在正则条件下,建立了非凸多目标优化问题的有效解集和真有效解集的内外渐... 优化问题解集的非空性和有界性在数值算法研究中发挥着重要作用.该文利用渐近分析工具,在正则性条件下研究了非凸多目标优化问题有效解集的非空性和有界性.首先,在正则条件下,建立了非凸多目标优化问题的有效解集和真有效解集的内外渐近估计;然后,根据这些估计,获得了非凸多目标优化问题有效解集的非空有界性的渐近刻画;最后,给出了非凸多目标优化问题有效解存在的必要条件. 展开更多
关键词 非凸多目标优化问题 有效解 正则性 渐近锥 渐近函数
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多目标车辆路径问题的粒子群优化算法研究 被引量:30
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作者 郭森 秦贵和 +3 位作者 张晋东 于赫 卢政宇 于佳欣 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期97-104,共8页
针对粒子群算法(PSO)及其变种在约束多目标等复杂问题优化过程中所遇到的易陷入局部最优和收敛性问题,提出了一种基于动态学习和突变因子的粒子群算法(DSPSO)。首先,通过分析粒子群群体的学习机制,采用动态的学习策略,使粒子自适应动态... 针对粒子群算法(PSO)及其变种在约束多目标等复杂问题优化过程中所遇到的易陷入局部最优和收敛性问题,提出了一种基于动态学习和突变因子的粒子群算法(DSPSO)。首先,通过分析粒子群群体的学习机制,采用动态的学习策略,使粒子自适应动态调整认知成分和社会成分在迭代更新中的权重,以引导自身向最优解的方向探索,有效改善了群体的收敛速度;其次,通过引入阶梯突变因子的概念,使粒子在陷入局部最优时进行试探跳跃,阶梯突变赋予粒子突破更新步长限制的能力,使粒子在当前位置速度矢量方向上的二维空间邻域内进行试探寻优,当发现更优解时则跳出当前局部最优;最后,通过在BenchMark基准函数测试集中典型函数上的实验,证明了DSPSO的求解精度和收敛速度均优于对比算法。在多目标车辆路径问题实例优化中,解的可接受率和成功率分别为0.91和0.66,远优于对比算法中最优解的0.16和0.11,体现了所提改进算法在车辆路径问题中的优越性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多目标优化 粒子群
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随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法 被引量:19
3
作者 段征宇 雷曾翔 +1 位作者 孙硕 杨东援 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期565-572,共8页
车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统 VRP 模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题(sto... 车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统 VRP 模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题(stochastic time-dependent vehicle routing problem,STDVRP)的多目标鲁棒优化模型.设计了一种非支配排序蚁群算法(non-dominated sorting ant colony optimisation,NSACO),求解 STDVRP多目标优化模型;通过测试算例,对比分析了 NSACO 算法与改进型非支配排序遗传算法(non-dominated sortinggenetic algorithm II,NSGA-II).研究结果表明:对于车辆数最小的 Pareto 边界解,NSACO 算法的平均车辆数比NSGA-II 算法小 3.33%;对于最坏行程时间最小的 Pareto 边界解,NSACO 算法的平均最坏行程时间比 NSGA-II 算法小 17.49%. 展开更多
关键词 车辆路径问题 随机时变路网 鲁棒优化 多目标优化 蚁群算法
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基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法 被引量:13
4
作者 贾永基 王长军 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期351-354,共4页
基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的数学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进... 基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的数学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的. 展开更多
关键词 满意优化 多目标 车辆调度问题 禁忌搜索
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时间敏感目标打击杀伤链的优化问题 被引量:4
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作者 郜越 敖志刚 +2 位作者 李宁 端木竹筠 闫晶晶 《兵工自动化》 2012年第5期9-12,共4页
时间敏感目标的打击能力主要是指对战场上稍纵即逝的目标实施快速打击的能力。阐述时间敏感目标的概念,介绍时间敏感目标打击杀伤链;通过决策变量和约束条件对时间敏感目标打击杀伤链进行最优化描述,提出以网络中心化为主导、决策者主... 时间敏感目标的打击能力主要是指对战场上稍纵即逝的目标实施快速打击的能力。阐述时间敏感目标的概念,介绍时间敏感目标打击杀伤链;通过决策变量和约束条件对时间敏感目标打击杀伤链进行最优化描述,提出以网络中心化为主导、决策者主导、传感器主导以及射手主导的时间敏感目标打击链指挥控制模式。最后总结给出时间敏感目标打击的3个优化问题。时间敏感目标打击杀伤链的优化问题研究,能够使作战部队具有实时性、协调同步性、作战力量一体化,大幅度提高战斗力。 展开更多
关键词 时间敏感目标 打击杀伤链 优化问题
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多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法 被引量:3
6
作者 李润鑫 黄辉 +3 位作者 尚振宏 曹宇 王红斌 张晶 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2018年第6期1076-1094,共19页
文献[21]给出了实希尔伯特空间中含有一个约束条件的向量优化问题的有关帕雷托解的拉格朗日乘数法.该文把文献[21]中的主要结果推广到了含有任意m个约束条件的多目标向量优化问题中,给出了实希尔伯特空间中,以proximal法锥和目标函数的c... 文献[21]给出了实希尔伯特空间中含有一个约束条件的向量优化问题的有关帕雷托解的拉格朗日乘数法.该文把文献[21]中的主要结果推广到了含有任意m个约束条件的多目标向量优化问题中,给出了实希尔伯特空间中,以proximal法锥和目标函数的coderivative刻画的多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法. 展开更多
关键词 向量优化 Proximal法锥 CODERIVATIVE 弱ε帕雷托解 多目标约束向量优化问题
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求解多目标资源分配问题的改进蚁群优化算法 被引量:4
7
作者 路秀英 崔兴凯 霍新丽 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第10期87-90,共4页
多目标资源分配问题就是将有限资源分配到不同事件来获得预期目标.建立了多目标资源分配问题的数学模型,提出了一种有效求解该问题的改进蚁群优化算法:设计了一种多目标资源分配问题的可行方案构建机制,定义了蚁群优化算法中的信息素形... 多目标资源分配问题就是将有限资源分配到不同事件来获得预期目标.建立了多目标资源分配问题的数学模型,提出了一种有效求解该问题的改进蚁群优化算法:设计了一种多目标资源分配问题的可行方案构建机制,定义了蚁群优化算法中的信息素形式及其更新方式,提出了一种新的概率选择形式;通过以上改进有效地提高了蚁群优化方法的效率.为了验证此方法的有效性,将蚁群优化方法与混合遗传算法的实验结果进行了对比分析,证明此方法优于混合遗传算法. 展开更多
关键词 蚁群优化 多目标优化 资源分配问题
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双层集装箱列车装载问题多目标优化研究 被引量:7
8
作者 郎茂祥 周学松 孙岩 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期94-100,106,共8页
为了提高双层集装箱列车的装载效率,保障双层集装箱列车的运行安全,建立了一种降低重车重心高和均衡车辆转向架负重差的双层集装箱列车装载问题多目标优化模型,并采用字典序规划法对多目标优化问题进行求解,即为存在矛盾的优化目标与约... 为了提高双层集装箱列车的装载效率,保障双层集装箱列车的运行安全,建立了一种降低重车重心高和均衡车辆转向架负重差的双层集装箱列车装载问题多目标优化模型,并采用字典序规划法对多目标优化问题进行求解,即为存在矛盾的优化目标与约束条件设置不同的优先级.为了优化重车重心高,采用线性分式规划将相应的混合整数分式问题转化为一系列混合整数线性规划子问题进行求解.算例验证结果表明,研究所提出的多目标优化方法能够在保证列车集装箱装载量最大的条件下降低集装箱车的重车重心高,并减少其转向架负重差,具有重要的应用价值. 展开更多
关键词 铁路运输 双层集装箱运输 装载问题 多目标优化 字典序规划法
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面向多目标优化问题的基于Species的遗传算法 被引量:1
9
作者 付亚平 王洪峰 黄敏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期314-318,共5页
为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组非支配解,提出了一种基于Species的多目标遗传算法.该算法采用Tchebycheff方法构建一定数量的子问题,进而基于Species机制构造多种群实现了对多个子问题的并行求解.这种采用多个体对一个最... 为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组非支配解,提出了一种基于Species的多目标遗传算法.该算法采用Tchebycheff方法构建一定数量的子问题,进而基于Species机制构造多种群实现了对多个子问题的并行求解.这种采用多个体对一个最优解的搜索方式提高了算法的探索能力和开发能力.最后,对一组标准测试函数进行仿真实验,结果表明所提出的算法能够快速准确地获得一定数量的非支配解. 展开更多
关键词 多目标优化问题 遗传算法 多目标优化算法 Species机制 Tchebycheff方法
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求解多目标优化问题的GTSPA混合算法 被引量:2
10
作者 叶雪梅 田甜 陈柏松 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第6期167-169,173,共4页
为了有效求解多目标优化问题,文中结合遗传算法、禁忌搜索算法以及粒子群算法的优势,设计了一种新型的混合算法GTSPA,并对所设计的GTSPA混合算法的总体步骤进行了描述.通过从解的质量、算法的收敛性以及算法的复杂度这几方面对算法进行... 为了有效求解多目标优化问题,文中结合遗传算法、禁忌搜索算法以及粒子群算法的优势,设计了一种新型的混合算法GTSPA,并对所设计的GTSPA混合算法的总体步骤进行了描述.通过从解的质量、算法的收敛性以及算法的复杂度这几方面对算法进行分析,可以发现:GTSPA混合算法是以较大概率收敛于全局最优的,具有很好的收敛性,并且运算相当快、计算复杂度并不高,具有很好的优势. 展开更多
关键词 多目标优化问题 遗传算法 禁忌算法 粒子群算法
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主通道位置不固定的设施布局问题多目标优化模型及算法 被引量:1
11
作者 金淳 邰世文 +2 位作者 高鹏 付明珠 蒙秋男 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第6期1-10,共10页
以物流中心设施布局问题为对象,提出了考虑出入口及主通道位置不固定情况下的设施布局问题的多目标优化模型并设计了其改进的遗传算法。首先,以物料搬运成本最小、活动关系密切度最大和面积利用率最大为目标,构建了考虑出入口位置不固... 以物流中心设施布局问题为对象,提出了考虑出入口及主通道位置不固定情况下的设施布局问题的多目标优化模型并设计了其改进的遗传算法。首先,以物料搬运成本最小、活动关系密切度最大和面积利用率最大为目标,构建了考虑出入口位置不固定条件下的具有I型主通道的设施布局多目标优化数学模型。然后,设计了一种改进的遗传算法,包括:改进的编码、解码方法,追加了解码修正操作,基于惩罚函数策略的适应度函数等。实例测试表明,本算法的执行效率高而且结果稳定,优化效果好,布局结果紧凑适用。 展开更多
关键词 运筹学 多目标优化 遗传算法 设施布局问题 主通道
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U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化 被引量:2
12
作者 张则强 蒋晋 +1 位作者 尹涛 许培玉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期235-244,共10页
针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指... 针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模型.在此基础上,提出一种自适应反向学习多目标狼群算法(adaptive opposition-based learning multi-objective wolfpack algorithm,AOBL-MWPA)进行求解计算.该算法采用自适应游走行为,兼顾算法迭代前期的全局寻优性能和后期的稳定性;在满足优先关系约束前提下对召唤行为和围攻行为进行离散化;引入反向学习策略(opposition-based learning,OBL)以避免算法陷入局部最优;利用Pareto解集思想和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)拥挤距离机制筛选获得多个非劣解;将所提算法应用于19个基准算例中,并与现有文献算法对比;最后,将所提模型和算法应用于某汽车U型不完全拆卸线的实例设计中.结果表明:针对工作站开启数量和空闲时间均衡指标而言所提算法能求解获得小规模问题的最优值,且在中大规模问题中所得结果优于其他算法,危害指标和需求指标均能获得最优值,寻优率为100%;实例设计获得10组可选方案,验证了所提算法的实用性和有效性. 展开更多
关键词 拆卸线平衡问题 不完全拆卸 多目标优化 反向学习 狼群算法
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求解多目标优化问题的随机梯度遗传算法 被引量:6
13
作者 李秀娟 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期455-458,共4页
遗传算法的收敛速度很慢 ,为此引入另一种解决优化问题的工具 ,即 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法 ,该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将 SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其... 遗传算法的收敛速度很慢 ,为此引入另一种解决优化问题的工具 ,即 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法 ,该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将 SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其和遗传算法的整体搜索策略结合起来 ,提出一种解决多目标优化问题的随机梯度遗传算法 ,对新算法的执行策略进行了认真的设计。大量的数值实验表明 :随机梯度遗传算法不仅提高了多目标遗传算法的收敛速度 ,且得到了大量的分布较均匀的 展开更多
关键词 多目标优化问题 随机梯度遗传算法 PARETO最优解 局部搜索算法
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锥约束非光滑多目标优化问题的对偶及最优性条件 被引量:2
14
作者 陈加伟 李军 王景南 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2012年第1期1-12,共12页
研究了一类涉广义不变凸锥约束非光滑多目标优化问题(记为(MOP)),结合Craven与Yang广义选择定理,建立了该优化问题的Kuhn-Tucker型最优性充分必要条件以及其鞍点与弱有效解之间的关系,给出了(MOP)的Wolfe型与Mond-Weir型弱、强以及逆对... 研究了一类涉广义不变凸锥约束非光滑多目标优化问题(记为(MOP)),结合Craven与Yang广义选择定理,建立了该优化问题的Kuhn-Tucker型最优性充分必要条件以及其鞍点与弱有效解之间的关系,给出了(MOP)的Wolfe型与Mond-Weir型弱、强以及逆对偶理论. 展开更多
关键词 非光滑多目标优化问题 鞍点 广义锥不变凸函数 弱有效解 弱(强、逆)对偶 Kuhn—Tucker型最优性条件
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约束多目标优化问题的区间极大熵方法 被引量:2
15
作者 宋协武 王海军 《徐州工程学院学报》 2005年第1期68-72,共5页
根据多目标优化的基本原理,提出一种新的评价函数法,结合区间分析的方法,提出了求解多目标规划问题的区间极大熵方法,并进一步证明了此方法的收敛性.
关键词 极大熵方法 多目标优化问题 评价函数法 基本原理 区间分析 规划问题 收敛性 求解
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基于蚁群算法的多目标农产品物流配送路径优化
16
作者 王宁 杨正华 《信息技术与信息化》 2024年第9期108-113,119,共7页
针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多... 针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多种局部搜索,以某物流企业为例,对所提算法和现有算法进行对比,得出几种算法各自的配送路径、运输成本、碳排放量、客户满意度。实验结果表明,对比其余现有算法,所提出的改进蚁群算法搜索收敛速度更快且求解出来的效果更好,从而证明改进后算法性能更好。 展开更多
关键词 多目标优化 改进蚁群算法 软硬时间窗 车辆路径优化问题 冷链物流
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基于多目标优化的病态逆问题求解
17
作者 毛利军 陈少林 《华东交通大学学报》 2007年第5期5-8,共4页
针对科学和工程研究中的病态逆问题,提出了基于多目标优化的求解方法.该方法将各次观测所得问题方程组残差作为多目标,并进一步将该多目标转化为单一目标,通过遗传算法寻求问题最优解,从而利用多次观测的有效信息,达到稳定病态逆问题解... 针对科学和工程研究中的病态逆问题,提出了基于多目标优化的求解方法.该方法将各次观测所得问题方程组残差作为多目标,并进一步将该多目标转化为单一目标,通过遗传算法寻求问题最优解,从而利用多次观测的有效信息,达到稳定病态逆问题解的目的.数值算例表明,该方法在参数反演精度和抗噪方面,显著优于最小二乘法(LS);在中、低噪声水平上的相关性态优于Tikhonov正则化方法. 展开更多
关键词 TIKHONOV正则化 最小二乘法 病态逆问题 多目标优化
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多目标模糊优化问题的神经网络解法
18
作者 关秦川 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期338-342,共5页
基于函数联接神经网络 ,提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本 ,采用神经网络取代传统的隶属度函数 ,从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题... 基于函数联接神经网络 ,提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本 ,采用神经网络取代传统的隶属度函数 ,从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中 ,该算法较传统算法具有更大的灵活性。 展开更多
关键词 多目标模糊优化问题 函数联接神经网络 模糊决策 隶属度函数 多目标最优解 模糊解法
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煤炭码头卸车调度问题多目标优化模型及算法 被引量:13
19
作者 邰世文 商剑平 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第6期91-99,共9页
本文针对煤炭码头卸车调度问题,提出了相应的多约束多目标优化模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,本文考虑列车、煤种、场存、设备、翻堆线和卸车作业过程等约束条件,以卸车效率最大和列车在港时间最短为目标,构... 本文针对煤炭码头卸车调度问题,提出了相应的多约束多目标优化模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,本文考虑列车、煤种、场存、设备、翻堆线和卸车作业过程等约束条件,以卸车效率最大和列车在港时间最短为目标,构建了煤炭码头卸车调度问题多目标数学模型。然后,综合运筹学、遗传算法以及仿真技术,给出了煤炭码头卸车调度问题遗传算法详细设计,包括组合式编码和仿真推演解码方法,染色体生成算法,适应度函数设计,以及采用多种策略的遗传操作及修正等,并列出了算法步骤。实例测试表明,本算法的执行效率高而且优化效果好,结果适用。 展开更多
关键词 煤炭码头 卸车调度问题 多目标优化 仿真推演 遗传算法
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混流泵叶轮的三维反问题设计多目标优化 被引量:7
20
作者 王梦成 袁建平 +1 位作者 李彦军 郑云浩 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1854-1860,共7页
为进一步提高混流泵运行效率及高效区范围,本文对比转速为530的混流泵进行了综合优化设计。采用由反问题设计法、数值模拟、拉丁超立方抽样法、克里金模型和非支配遗传算法构成的综合优化系统,以叶片载荷为设计参数,以0.7Qdes和1.1Qdes... 为进一步提高混流泵运行效率及高效区范围,本文对比转速为530的混流泵进行了综合优化设计。采用由反问题设计法、数值模拟、拉丁超立方抽样法、克里金模型和非支配遗传算法构成的综合优化系统,以叶片载荷为设计参数,以0.7Qdes和1.1Qdes处的泵段效率为优化目标。在累计探索10000种不同叶轮配置后,得到了最优配置集构建的帕累托前沿,并根据工程需求选取了适当的参数配置。结果表明:与原始混流泵模型相比,优化后模型在较大的流量范围内(0.7Qdes^1.3Qdes)泵段效率有明显提升。在设计点处,扬程基本不变,效率提高约4.2%。该方法具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 导叶式混流泵 叶轮 三维反问题设计 数值模拟 多目标优化 拉丁超立方取样 克里金模型 非支配遗传算法
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