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

1

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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微震震源定位中的多目标计算方法研究与应用

2

作者 陈国庆 庞聪 +2 位作者 宋莹莹 彭海洋 李忠亚 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第7期688-694,共7页

通过引入第二代和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ)、多目标蝗虫优化算法(MOGOA)、多目标灰狼优化算法(MOGWO)、多目标蚁狮优化算法(MOALO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)等6种多目标智能计算方法,利用2个不同的经典微... 通过引入第二代和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ)、多目标蝗虫优化算法(MOGOA)、多目标灰狼优化算法(MOGWO)、多目标蚁狮优化算法(MOALO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)等6种多目标智能计算方法,利用2个不同的经典微震震源反演数学模型设计多目标定位优化函数,在深部开采矿井微震事件数据和人工仿真实验数据对比测试基础上,探索和分析6种多目标定位算法的真实效能与可靠性。结果表明,6种多目标定位模型性能不一,MOALO基于多面体台阵仿真的100轮微震震源定位误差均值可达到1.2425 m,NSGA-Ⅱ基于深部开采矿井的微震震源定位误差均值为162.5691 m,MOGOA基于柿竹园矿微震事件的模型鲁棒性优于MOALO。综合考虑定位精度和模型可靠性等多个性能指标认为,MOGOA具有较强的工程物探和微震监测应用前景。 展开更多

关键词 微震震源定位 多目标智能计算 多目标进化分解算法 非支配排序遗传算法 多目标蚁狮优化算法 多目标蝗虫优化算法 多目标灰狼优化算法

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基于CatBoost-MOEAD的大直径泥水盾构施工多目标预测优化 被引量：2

3

作者 吴贤国 刘俊 +2 位作者 苏飞鸣 陈虹宇 冯宗宝 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期57-64,共8页

为有效优化盾构施工参数,实现在大直径泥水盾构掘进过程中安全、高效和节能的目标,提出分类助推(CatBoost)和基于分解的多目标进化算法(MOEAD)相结合的混合智能算法;综合考虑盾构施工参数与地质条件,以主要的盾构施工参数为研究对象,选... 为有效优化盾构施工参数,实现在大直径泥水盾构掘进过程中安全、高效和节能的目标,提出分类助推(CatBoost)和基于分解的多目标进化算法(MOEAD)相结合的混合智能算法;综合考虑盾构施工参数与地质条件,以主要的盾构施工参数为研究对象,选择地表沉降、贯入度和掘进比能为预测和控制目标;优化调控选择的盾构施工参数,并以武汉市轨道交通某号线为例,验证该混合算法的有效性。结果表明:采用CatBoost算法建立的预测模型在大直径泥水盾构上表现出来的预测性能良好,对3个控制目标的拟合精度(R 2)均达到0.9以上;预测模型的重要性排序表明:大直径泥水盾构的总推进力和推进速度对地表沉降、贯入度和掘进比能有显著影响;所提出的CatBoost-MOEAD混合智能算法对3个控制目标的优化效果明显,地表沉降、贯入度和掘进比能分别达到12.35%、7.47%和10.70%的优化幅度,并给出相应盾构施工参数的控制范围。 展开更多

关键词 大直径泥水盾构 分类助推(CatBoost) 基于分解的多目标进化算法(MOEAD) 多目标优化 地表沉降

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基于CatBoost-MOEAD的大直径泥水盾构姿态多目标预测与优化

4

作者 吴贤国 刘俊 +1 位作者 王静怡 覃亚伟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期50-57,共8页

为避免盾构掘进过程中出现蛇形、轴线偏离等姿态异常问题影响施工安全,提出一种结合类别提升(CatBoost)算法和基于分解的多目标优化算法(MOEAD)的大直径泥水盾构姿态控制方法;构建一个盾构姿态预测模型,该模型包含19个输入参数和6个输... 为避免盾构掘进过程中出现蛇形、轴线偏离等姿态异常问题影响施工安全,提出一种结合类别提升(CatBoost)算法和基于分解的多目标优化算法(MOEAD)的大直径泥水盾构姿态控制方法;构建一个盾构姿态预测模型,该模型包含19个输入参数和6个输出参数,利用CatBoost算法构建输入参数与输出参数之间的非线性映射关系;采用沙普利加性解释法(SHAP)分析输入参数对盾构姿态的影响;结合多目标优化算法构建CatBoost-MOEAD盾构姿态多目标优化模型,将所提模型运用到武汉长江大直径泥水盾构隧道工程中,分析验证所提方法的适用性和有效性。结果表明:CatBoost预测模型能够高效地预测大直径泥水盾构的姿态,其中6个盾构姿态目标的决定系数范围为0.931~0.974,均方根误差范围为0.030~0.880,误差范围为0.039~1.057;对盾构姿态影响较大的施工参数中推进组推力对盾构姿态的影响最为显著;通过研发的CatBoost-MOEAD盾构姿态多目标优化方法,盾构姿态的优化效果显著,优化率可达38.86%。 展开更多

关键词 类别提升(CatBoost) 基于分解的多目标优化算法(MOEAD) 大直径泥水盾构 盾构姿态 多目标优化 沙普利加性解释法(SHAP)

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改进分解进化算法的飞行器动态火力分配 被引量：1

5

作者 钟鸣 吴军 +2 位作者 杨任农 张欢 刘涛 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第5期7-11,共5页

为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下,如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系,建立动态火力分配多目标优化模型(DWTA)。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型(SWTA),下一波次的SWTA由上一波次SWTA的... 为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下,如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系,建立动态火力分配多目标优化模型(DWTA)。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型(SWTA),下一波次的SWTA由上一波次SWTA的打击效果作为输入来进行更新。改进了混合共轭梯度法的多目标分解进化算法(MOEA/D),提出加入高斯扰动来生成初始搜索点集合,并运用共轭梯度法进行搜索。运用算法对模型进行求解,仿真实验表明,算法在保留MOEA/D算法优点的同时,相比传统MOEA/D算法求解模型用时22s,改进MOEA/D算法仅用14s,提高了算法的收敛速度,并完成了对多波次火力的动态分配。 展开更多

关键词 动态火力分配 分解多目标优算法 共轭梯度算法 高斯扰动

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多目标混合流水车间调度问题求解算法 被引量：4

6

作者 王静云 王雷 +2 位作者 蔡劲草 李佳路 苏学满 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期544-552,共9页

针对多目标不相关并行机混合流水车间调度问题,建立以最小化最大完工时间、机器总能耗和机器加工成本为目标的多目标数学模型。提出一种改进的基于分解的多目标进化算法(Improved multi-objective evolution algorithm based on decompo... 针对多目标不相关并行机混合流水车间调度问题,建立以最小化最大完工时间、机器总能耗和机器加工成本为目标的多目标数学模型。提出一种改进的基于分解的多目标进化算法(Improved multi-objective evolution algorithm based on decomposition,IMOEAD),采用均匀设计表生成初始权重向量,提高种群多样性,利用正态分布交叉并设计了自适应高斯变异来提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力,在权重向量邻域中选择个体产生新解,运用非支配等级和拥挤距离更新外部档案。以反世代距离、世代距离和非支配解个数为性能指标,通过大量案例仿真,与非支配排序遗传算法Ⅱ和基于分解的多目标进化算法进行对比,结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 流水车间调度 改进的基于分解的多目标进化算法 正态分布交叉 自适应高斯变异

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MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题 被引量：2

7

作者 徐浩 董献洲 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第12期94-99,共6页

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法。基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型。以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一... 为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法。基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型。以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法。通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型。仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEA/D-CD算法。 展开更多

关键词 量子行为粒子群算法 目标分配 不确定 基于分解的多目标进化算法

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船舶操纵性优化的约束多目标进化算法 被引量：3

8

作者 刘冰洁 毕晓君 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1391-1397,共7页

针对现有船舶操纵性优化算法收敛性不高的问题,将基于分解的多目标进化算法应用到船舶设计中,本文提出一种船舶操纵性设计的约束多目标进化算法。建立了以直线稳定性和相对回转直径为目标的优化模型,采用基于分解的多目标进化算法框架,... 针对现有船舶操纵性优化算法收敛性不高的问题,将基于分解的多目标进化算法应用到船舶设计中,本文提出一种船舶操纵性设计的约束多目标进化算法。建立了以直线稳定性和相对回转直径为目标的优化模型,采用基于分解的多目标进化算法框架,结合优秀不可行解改进了差分算子;其次,充分利用优秀不可行解,设计了新的个体选择准则。将本文算法与另外3种船舶操纵性优化算法进行对比,该算法可以提供更多的设计方案,且设计方案收敛性更好。 展开更多

关键词 船舶操纵性 船型参数 船舶主尺度 约束多目标优化 基于分解的多目标进化算法 差分进化 不可行解 ε约束

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基于改进MOEA/D分解算法的天线阵优化设计 被引量：1

9

作者 肖世隆 邹国平 安斯光 《现代电子技术》 2023年第1期12-16,共5页

针对天线阵列设计需要优化的目标数量多、耗时长且难以收敛的问题,提出一种新的根据拥挤度动态调节邻域大小的基于分解的多目标进化算法MOEA/D。该算法引入一个拥挤参数集合,根据种群拥挤度的排名区间为子问题选取集合中不同的拥挤参数... 针对天线阵列设计需要优化的目标数量多、耗时长且难以收敛的问题,提出一种新的根据拥挤度动态调节邻域大小的基于分解的多目标进化算法MOEA/D。该算法引入一个拥挤参数集合,根据种群拥挤度的排名区间为子问题选取集合中不同的拥挤参数值,根据搜索阶段计算每个子问题的选择邻域和替换邻域,并间隔50代重新进行拥挤度排名计算达到动态调节邻域的目的,以平衡种群的收敛性和多样性。在对比实验中,选取测试函数DTLZ、WFG和直线阵列优化设计问题,将改进算法与其他4种算法进行性能对比。实验结果表明,改进算法在测试函数和直线阵列优化设计问题上表现均优于对比算法,搜索得到的Pareto解集满足天线阵列的设计需求。 展开更多

关键词 多目标优化 天线阵 基于分解的多目标进化算法 邻域调整 拥挤度 收敛性 多样性

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基于改进MOEA/D的模糊柔性作业车间调度算法

10

作者 郑锦灿 邵立珍 雷雪梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期336-345,共10页

针对实际生产车间中加工时间的不确定性,将加工时间以模糊数的形式表示,建立以最小化模糊最大完工时间和模糊总材料消耗为优化目标的多目标模糊柔性作业车间调度问题数学模型,提出一种改进基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D)进行求解。... 针对实际生产车间中加工时间的不确定性,将加工时间以模糊数的形式表示,建立以最小化模糊最大完工时间和模糊总材料消耗为优化目标的多目标模糊柔性作业车间调度问题数学模型,提出一种改进基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D)进行求解。该算法基于机器和工序两层编码并采用混合的初始化策略提高初始种群的质量,利用插入式贪婪解码策略对机器的选择进行解码,缩短总加工时间;采用基于邻域和外部存档的选择操作结合改进的交叉变异算子进行种群更新,提高搜索效率;设置邻域搜索的启动条件,并基于4种邻域动作进行变邻域搜索,提高局部搜索能力;通过田口实验设计方法研究关键参数对算法性能的影响,同时得到算法的最优性能参数。在Xu 1~Xu 2、Lei 1~Lei 4和Remanu 1~Remanu 4测试集上将所提算法与其他算法进行对比,结果表明,IMOEA/D算法的解集数量和目标函数值均较优,在Lei 2算例获得的解集个数为对比算法的2倍以上。 展开更多

关键词 模糊柔性作业车间调度问题 基于分解的多目标进化算法 混合初始化 选择策略 邻域搜索

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基于进化多目标优化的微服务组合部署与调度策略 被引量：10

11

作者 马武彬 王锐 +3 位作者 王威超 吴亚辉 邓苏 黄宏斌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期90-100,共11页

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量... 面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件,提出基于进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ,MOEA/D)求解方法,寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比,在全部满足用户服务请求的约束下,该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。 展开更多

关键词 微服务 服务组合优化 基于参考点非支配排序遗传算法 基于分解的多目标进化算法 多目标优化

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高超声速试飞器系统的多目标优化设计 被引量：3

12

作者 范培蕾 杨涛 张晓今 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期973-980,共8页

为了将高超飞行器可靠地运载至理想工作条件,满足"平坦"型试验弹道和入轨点的约束要求,在详细分析系统气动力特性、动力特性、结构特性、质量特性的基础上,以起飞质量、高超动力飞行段射程倒数为目标函数,建立了试飞器系统的... 为了将高超飞行器可靠地运载至理想工作条件,满足"平坦"型试验弹道和入轨点的约束要求,在详细分析系统气动力特性、动力特性、结构特性、质量特性的基础上,以起飞质量、高超动力飞行段射程倒数为目标函数,建立了试飞器系统的多目标优化模型,并采用MOEA/D算法进行求解计算,在综合分析系统敏感稳健性的基础上,确定最终优化方案。结果表明:最终优化方案在满足约束要求的前提下,其起飞质量大幅度降低,高超声速动力飞行段射程(R2-R1)增加较多,验证了对试飞器系统进行多目标优化的必要性和合理性。 展开更多

关键词 高超飞行器 试飞器 基于分解的多目标进化算法 敏感稳健性

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基于改进MOEA/D算法的WSN覆盖优化方法 被引量：3

13

作者 神显豪 李军 张祁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1203-1206,共4页

为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法,针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题,提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体,改进本地优化解集在进化过程中的... 为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法,针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题,提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体,改进本地优化解集在进化过程中的搜索方向和搜索进度,弥补了MOEA/D的不足。仿真实验证明,相对于MOEA/D和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),MOEA/D-PSO所得非支配解更接近Pareto最优曲面,解集分布的均匀性和多样性表现更佳,WSN的覆盖范围更广,能量消耗更少。 展开更多

关键词 基于分解的多目标进化算法 粒子群优化 帕累托最优曲面 覆盖范围和能量消耗

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一种基于新型邻域更新策略的MOEA/D算法 被引量：3

14

作者 耿焕同 韩伟民 +1 位作者 周山胜 丁洋洋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期191-197,共7页

针对MOEA/D算法求解复杂优化问题时,邻域更新策略的无限制替换易造成种群多样性缺失的问题,提出了一种基于新型邻域更新策略的MOEA/D算法(MOEA/D-ENU)。该算法在进化过程中对解的信息进行充分挖掘,按照邻域更新能力对产生的新解进行分类... 针对MOEA/D算法求解复杂优化问题时,邻域更新策略的无限制替换易造成种群多样性缺失的问题,提出了一种基于新型邻域更新策略的MOEA/D算法(MOEA/D-ENU)。该算法在进化过程中对解的信息进行充分挖掘,按照邻域更新能力对产生的新解进行分类,并针对不同类型的新解,自适应地采取不同的邻域更新策略,在保证种群收敛速度的同时,又兼顾了种群的多样性。实验中,选取ZDT,UF,CF等9个函数作为标准测试集,将改进后的算法MOEA/D-ENU与其他5种算法进行对比实验,并以IGD和HV为评估指标。实验结果表明新算法具有更好的收敛性和分布性。 展开更多

关键词 基于分解的多目标进化算法 挖掘解 分类 邻域更新策略

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改进自适应MOEA/D算法的楼宇负荷优化调度 被引量：7

15

作者 易灵芝 林佳豪 +2 位作者 刘建康 罗显光 李旺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期295-302,共8页

针对负荷侧用户用电电费、新能源消纳率和用电峰谷差等问题,提出了一种改进的自适应基于分解的多目标进化算法,进行楼宇微电网签约住户可控负荷优化调度;通过分析负荷的用电特性,将用电负荷分为五类并分类建立数学模型、优化目标函数和... 针对负荷侧用户用电电费、新能源消纳率和用电峰谷差等问题,提出了一种改进的自适应基于分解的多目标进化算法,进行楼宇微电网签约住户可控负荷优化调度;通过分析负荷的用电特性,将用电负荷分为五类并分类建立数学模型、优化目标函数和约束条件;将广义分解与均匀分配相结合产生新的自适应权重向量使算法非支配解更接近真实帕累托前沿;采用历史经验的思想通过计数SBX和DE两种交叉算子对外部存档的贡献率,运用轮盘赌的方式实现自适应选择策略;通过特性约束条件映射对产生的子代点进行修正,间接地扩大了算法搜索空间,提高了种群多样性。通过测试函数验证了改进的AWS-MOEA/D算法的收敛性和优越性;在某小区楼宇住户调度仿真实验结果表明,所改进的算法在调度后能节省更多的电费,并有效地提高了新能源消纳率。 展开更多

关键词 楼宇微电网 自适应选择策略 自适应权重向量 基于分解的多目标进化算法(MOEA/D) 自动需求响应

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一种基于新型差分进化模型的MOEA/D改进算法 被引量：2

16

作者 耿焕同 周利发 +1 位作者 丁洋洋 周山胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期138-146,263,共10页

针对MOEA/D算法中差分进化操作收敛精度不高且速度较慢的不足,提出了一种综合基于可控支配域的向量差生成策略和基于主成分的动态缩放因子的新型差分进化模型,均衡显性与隐性搜索引导;并实现了一种基于新型差分进化模型的MOEA/D改进算法... 针对MOEA/D算法中差分进化操作收敛精度不高且速度较慢的不足,提出了一种综合基于可控支配域的向量差生成策略和基于主成分的动态缩放因子的新型差分进化模型,均衡显性与隐性搜索引导;并实现了一种基于新型差分进化模型的MOEA/D改进算法(MOEA/D-iDE)。新型差分进化是借助基于可控支配域的非支配排序对邻域进行分层,根据分层信息生成与不同进化阶段相匹配的向量差,实现对种群收敛速度的显性引导;同时对决策空间进行主成分分析,动态调整差分进化缩放因子,实现对种群收敛精度的隐性引导。实验选取ZDT、DTLZ和WFG等为测试问题,以IGD+,ER作为评价指标,将MOEA/D-iDE算法与6个同类算法进行对比实验,结果表明新算法在保证多样性的同时具有更好的收敛速度与精度,从而验证了新型差分进化模型的有效性。 展开更多

关键词 差分进化 可控支配域 主成分分析 基于分解的多目标进化算法

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基于自适应邻域策略的改进型MOEA/D算法 被引量：2

17

作者 耿焕同 韩伟民 +1 位作者 丁洋洋 周山胜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期161-168,共8页

为避免传统MOEA/D算法使用固定领域规模易造成种群进化效率降低的情况,提出一种基于自适应邻域策略的改进算法。设计一种能够反映子问题进化幅度和种群进化状态的判断机制。针对进化过程中的收敛性和分布性需求,提出基于进化状态判断的... 为避免传统MOEA/D算法使用固定领域规模易造成种群进化效率降低的情况,提出一种基于自适应邻域策略的改进算法。设计一种能够反映子问题进化幅度和种群进化状态的判断机制。针对进化过程中的收敛性和分布性需求,提出基于进化状态判断的自适应邻域策略,从而根据种群和子问题的进化状态设定不同的邻域规模。使用WFG系列测试函数进行实验,结果表明,该算法能有效平衡进化过程中种群的收敛性与分布性,提高解集的整体性能。 展开更多

关键词 基于分解的多目标进化算法 邻域更新能力 进化状态 判断机制 自适应邻域策略

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基于邻域和变异算子组合优化的MOEA/D算法 被引量：6

18

作者 刘璐 郑力明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期232-240,共9页

考虑到在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)中,邻域大小与变异算子类型对算法进化过程中的探索模式有不同的影响,提出优化的MOEA/D算法。4种不同大小的邻域范围和4个特性不同的变异策略两两组合构成候选池,利用负反馈原则,在进化过程中... 考虑到在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)中,邻域大小与变异算子类型对算法进化过程中的探索模式有不同的影响,提出优化的MOEA/D算法。4种不同大小的邻域范围和4个特性不同的变异策略两两组合构成候选池,利用负反馈原则,在进化过程中以较高概率从候选池中选择表现更优的组合。实验结果表明,该算法鲁棒性较强,在保证收敛性的同时具有较好的多样性。 展开更多

关键词 邻域范围 变异算子类型 候选池 基于分解的多目标进化算法 多目标优化

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旋翼翼型高维多目标气动优化设计 被引量：5

19

作者 宋超 周铸 +1 位作者 李伟斌 罗骁 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期95-105,共11页

先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法(MOEA/D),建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法... 先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法(MOEA/D),建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法,并采用高精度kriging模型以提高优化设计效率。针对旋翼内段、中段翼型进行了5个设计目标的全局优化设计,采用自组织图映射(SOM)方法对最优Pareto解集进行了聚类分析。典型翼型CFD结果分析表明,中段翼型低速力矩系数幅值减小约50.7%,高速最大升力系数提高约6.5%,最大升阻比提高约7.7%,同时阻力发散特性得到改善,内段翼型同样取得了良好的多目标优化效果。研究表明,MOEA/D算法对高维多目标气动优化设计问题具有很好的适应性,能有效提升旋翼高低速气动性能设计的能力。 展开更多

关键词 旋翼翼型 高维多目标 气动优化 基于分解的多目标优化算法(MOEA/D) 自组织图映射(SOM)

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考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度 被引量：5

20

作者 程文 孙树敏 +4 位作者 李宝 唐小婷 王楠 程艳 史晓航 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第31期12849-12856,共8页

风电和需求响应共同参与电网调度带来了显著的经济效益并降低了负荷波动,但是风机出力的不确定性给电网动态经济调度带来了挑战。针对上述问题,建立了考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度模型。首先,分析风电预测误差在不同... 风电和需求响应共同参与电网调度带来了显著的经济效益并降低了负荷波动,但是风机出力的不确定性给电网动态经济调度带来了挑战。针对上述问题,建立了考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度模型。首先,分析风电预测误差在不同功率的模糊特性,并拟合出模糊参数,进而获得风电的模糊隶属度函数。其次,根据模糊理论对系统约束形成可信性测度的模糊机会约束,建立考虑经济和负荷方差的多目标优化模型。最后,在模型求解上先采用清晰等价类方法将机会约束清晰化,并利用基于分解的多目标进化算法进行求解,然后选用模糊聚类的Pareto最优解集筛选最优解。算例结果表明,所提出的模型能够有效权衡风电并网所带来的风险、系统利润以及系统负荷波动。 展开更多

关键词 需求响应 模糊机会约束 多目标优化 基于分解的多目标进化算法

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