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题名融合分解和自适应邻域的多目标离散组合优化算法
被引量：1
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作者
韦倩
季彬
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机构
中南大学交通运输工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第7期1762-1775,共14页
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基金
国家自然科学基金(72371250)
湖南省自然科学优秀青年基金(2024JJ4073)
中南大学研究生科研创新项目(自主探索类)(1053320222525)。
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文摘
为了高效获取现实中大规模多目标优化问题解决方案,实现收敛性、多样性和均匀性的平衡逐渐发展为多目标优化的重要目标之一。针对复杂多目标离散组合优化问题,提出了融合分解和自适应邻域的多目标离散组合优化算法(MOALNS)。该算法在问题分解的基础上为各子问题的寻优进程引入大邻域搜索策略与自适应调整机制,形成一套新型的收敛指导准则突破寻优阻力,进而使各子问题在搜索多维解空间的过程中达到全局搜索与局部搜索的平衡。同时,提出为各子问题配置独立算子积分库可有效地调整各子问题的寻优方向,解决由于目标权重不同而造成的求解方向偏差问题,以此实现更为高效、稳定的多目标优化进程。数值实验表明,提出的新型多目标离散组合优化算法在多组标准测试算例与真实案例中均展现出了在收敛性、多样性、均匀性和延展性等方面的良好性能,相较于其他经典多目标优化算法而言更具优势。
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关键词
多目标离散组合优化
问题分解
大邻域搜索
自适应机制
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Keywords
multi-objective discrete combinatorial optimization
problem decomposition
large neighborhood search
adaptive mechanism
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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