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基于多目标粒子群优化算法设计的双波段窄带热辐射器
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作者 邱千里 章晋国 +4 位作者 周东劼 谈冲 孙艳 郝加明 戴宁 《红外与毫米波学报》 北大核心 2025年第1期11-16,共6页
双波段窄带热辐射器在红外传感、加密、检测等众多领域具有重要的应用潜力。这种辐射器能够提供集中且精确的红外辐射能量,从而提高红外技术的灵敏度和分辨率。不过,在不同波段构建窄带辐射的条件通常会相互制约,同时实现双波段窄带热... 双波段窄带热辐射器在红外传感、加密、检测等众多领域具有重要的应用潜力。这种辐射器能够提供集中且精确的红外辐射能量,从而提高红外技术的灵敏度和分辨率。不过,在不同波段构建窄带辐射的条件通常会相互制约,同时实现双波段窄带热辐射仍具有一定的挑战性。本文提出了一种新型无需光刻的红外双波段窄带热辐射器。该辐射器由铝薄膜上非周期性的交替沉积Ge和YbF_(3)薄膜组成,Ge和YbF_(3)薄膜组成的分布式布拉格反射镜和铝基底在一定条件下可以激发Tamm等离激元(Tamm Plasmon Polaritons,TPPs),从而实现窄带辐射。首先使用多目标粒子群优化算法对辐射器的结构参数进行优化,以满足双波段TPP的激发条件。实验结果也验证了双波段辐射器在中波红外和长波红外波段具有窄带辐射的特性。本文提出的方法也可用于多波段辐射调控器件的设计,从而可以应用于多气体传感和多带红外伪装等领域。 展开更多
关键词 双波段窄带热辐射器 多目标粒子群优化算法 长波红外
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基于改进多目标粒子群优化算法的主动声呐浮标布阵优化
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作者 毕文豪 吴宇轩 +1 位作者 许洋 张安 《兵工学报》 北大核心 2025年第9期85-98,共14页
主动声呐浮标作为反潜机广泛使用的探潜设备,研究其布阵优化方法对快速有效地完成反潜作战任务、提升反潜作战的效率有着重要意义。针对现有研究中潜艇位置散布模型与主动声呐浮标搜潜范围简化,难以契合实际场景需求的问题,建立应召搜... 主动声呐浮标作为反潜机广泛使用的探潜设备,研究其布阵优化方法对快速有效地完成反潜作战任务、提升反潜作战的效率有着重要意义。针对现有研究中潜艇位置散布模型与主动声呐浮标搜潜范围简化,难以契合实际场景需求的问题,建立应召搜潜场景下潜艇在概略航向已知和速度未知条件下的散布规律模型与基于主动声呐方程和网格法的主动声呐浮标阵列搜潜效率评定模型;通过引入Kent映射、动态调整的惯性权重和学习因子,提出基于改进多目标粒子群优化算法的浮标布阵优化方法,并在应召搜潜场景下进行仿真验证。仿真结果表明,在不同场景下所提算法均能得到最优部署方案,验证了新算法的可行性和有效性;与其他算法对比,在相同投放量下新算法搜潜概率更大,求解时间更短,证明了新算法的优越性。 展开更多
关键词 主动声呐浮标 布阵优化 潜艇 多目标粒子群优化算法 反潜
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采用动态种群策略的多目标粒子群优化算法 被引量:1
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作者 杜睿山 井远光 +3 位作者 付晓飞 孟令东 张豪鹏 王紫珊 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期845-854,共10页
针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局... 针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局部搜索能力,提高算法的多样性;另一方面,为防止种群规模过度增长,利用非支配排序和种群密度控制种群规模,以加快算法搜索进度,避免过早收敛.选取5种对比算法在测试函数上进行实验,实验结果表明,该算法具有明显的多样性和收敛性优势. 展开更多
关键词 动态种 粒子优化 多目标优化 多样性 收敛性
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基于导航变量的多目标粒子群优化算法的移动机器人路径规划
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作者 陈康康 陈晨 《农业装备与车辆工程》 2025年第5期132-135,共4页
传统路径规划方法通常聚焦于单一目标,而实际应用中常常涉及多个冲突目标的综合优化。为此,提出一种基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的移动机器人路径规划方法。在多目标进化粒子群优化算法的基础上,考虑变异、交叉和选择... 传统路径规划方法通常聚焦于单一目标,而实际应用中常常涉及多个冲突目标的综合优化。为此,提出一种基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的移动机器人路径规划方法。在多目标进化粒子群优化算法的基础上,考虑变异、交叉和选择的程度,以提高算法的收敛速度和解的多样性,进而实现多个优化目标(最短路径、最平滑路径和最安全路径)的平衡。实验结果表明,所提改进多目标粒子群算法在复杂环境中具有较高的计算效率和较强的鲁棒性,能够为移动机器人规划出既短又安全的路径。与传统方法相比,改进算法在多目标优化方面展现出更好的性能,具有较强的应用潜力。 展开更多
关键词 移动机器人路径规划 多目标粒子群优化算法 路径优化
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基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计 被引量:1
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作者 张荃 张春化 康渝佳 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期47-56,共10页
为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板... 为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。 展开更多
关键词 网状流道冷板 单因素分析 多目标粒子群优化算法 最优拉丁超立方抽样 熵权法
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多目标粒子群优化算法及其应用研究综述 被引量:25
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作者 叶倩琳 王万良 王铮 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1107-1120,1232,共15页
现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指... 现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指标,并选取7个有代表性的算法进行性能分析.实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足,其中,基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优.对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍.并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向. 展开更多
关键词 粒子优化 多目标优化 PARETO解集 收敛性 多样性
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一种多策略融合的多目标粒子群优化算法 被引量:31
7
作者 谢承旺 邹秀芬 +1 位作者 夏学文 王志杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1538-1544,共7页
为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体... 为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体赋予生存期属性并动态调整生存期值.实验结果表明,在GD和SP性能指标上,本文算法与另外5种对等算法在ZDT和DTLZ系列测试问题上进行对比,其表现出了总体显著性的性能优势. 展开更多
关键词 粒子优化 多策略融合 多目标优化问题 多目标粒子群优化算法
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一种改进的多目标粒子群优化算法 被引量:16
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作者 刘宝宁 章卫国 +1 位作者 李广文 聂瑞 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期458-462,473,共6页
为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提... 为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Par-ticle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性. 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 Kent映射 聚类算法 粒子更新公式
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基于混沌多目标粒子群优化算法的云服务选择 被引量:9
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作者 王娜 卫波 +1 位作者 王晋东 张恒巍 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第3期23-27,38,共6页
随着云计算环境中各种服务数量的急剧增长,如何从功能相同或相似的云服务中选择满足用户需求的服务成为云计算研究中亟待解决的关键问题。为此,建立带服务质量约束的多目标服务组合优化模型,针对传统多目标粒子群优化(MOPSO)算法中解的... 随着云计算环境中各种服务数量的急剧增长,如何从功能相同或相似的云服务中选择满足用户需求的服务成为云计算研究中亟待解决的关键问题。为此,建立带服务质量约束的多目标服务组合优化模型,针对传统多目标粒子群优化(MOPSO)算法中解的多样性差、易陷入局部最优等缺点,设计基于混沌多目标粒子群优化(CMOPSO)算法的云服务选择方法。采用信息熵理论来维护非支配解集,以保持解的多样性和分布的均匀性。当种群多样性丢失时,引入混沌扰动机制,以提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免陷入局部最优。实验结果表明,与MOPSO算法相比,CMOPSO算法的收敛性和解集多样性均得到改善,能够更好地解决云计算环境下服务动态选择问题。 展开更多
关键词 云计算 服务选择 服务质量 多目标粒子群优化算法 信息熵 混沌
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基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法在漳河水库优化调度中的应用 被引量:10
10
作者 张小潭 陈森林 +2 位作者 张峰远 董前进 付湘 《水电能源科学》 北大核心 2013年第4期42-45,共4页
针对传统多目标优化算法的不足,提出了基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD),该算法用拥挤距离来维持精英策略和选取全局极值,同时引入动态非均匀变异算子,用以维持粒子多样性、减缓算法收敛速度、避免早熟收敛。以漳河水库为... 针对传统多目标优化算法的不足,提出了基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD),该算法用拥挤距离来维持精英策略和选取全局极值,同时引入动态非均匀变异算子,用以维持粒子多样性、减缓算法收敛速度、避免早熟收敛。以漳河水库为例,建立了以灌溉缺水量最小和发电量最大为目标函数的两目标优化调度模型,将MOPSO-CD应用于模型的求解中,得到了足够多且较均匀的非劣(Pareto)解前端。 展开更多
关键词 多目标优化 拥挤距离 基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法 动态非均匀变异 漳河水库
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基于多目标粒子群优化算法的UPFC协调控制 被引量:26
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作者 颜楠楠 傅正财 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期43-48,共6页
针对UPFC多个控制器间的负交互影响,将UPFC的多个功能控制器之间的协调问题转化为多目标优化问题,提出采用一种新颖的多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行控制器的参数优化。介绍MOPSO算法的基本原理和实现过程,进行算例计算,并且与多目标... 针对UPFC多个控制器间的负交互影响,将UPFC的多个功能控制器之间的协调问题转化为多目标优化问题,提出采用一种新颖的多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行控制器的参数优化。介绍MOPSO算法的基本原理和实现过程,进行算例计算,并且与多目标进化算法(MOEA)进行比较分析。时域仿真验证了采用所提出的协调控制策略可以得到快速收敛并且良好分布的Pareto解集,从而有效消除控制器间的负交互影响,取得满意的控制性能。 展开更多
关键词 统一潮流控制器 多目标粒子群优化算法 协调设计 多目标优化 交互影响
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基于多目标粒子群优化算法的汽车造型设计决策模型 被引量:18
12
作者 王亚辉 余隋怀 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期681-688,共8页
为降低主观性和个体决策差异对汽车造型设计方案决策的影响,提出一种基于多目标粒子群优化算法的汽车造型设计决策模型,该模型通过限定汽车造型设计决策约束空间、决策变量的数量等因素,利用多目标粒子群优化算法对设计方案进行多目标决... 为降低主观性和个体决策差异对汽车造型设计方案决策的影响,提出一种基于多目标粒子群优化算法的汽车造型设计决策模型,该模型通过限定汽车造型设计决策约束空间、决策变量的数量等因素,利用多目标粒子群优化算法对设计方案进行多目标决策,并采用层级分析法选取汽车造型设计最终(优)方案,将汽车造型设计决策问题映射到数学模型,来完成对整个汽车造型设计方案决策过程的模拟,引导汽车设计师有条理地进行创新设计,并辅助决策者各轮次的方案评价。以某紧凑型SUV汽车造型方案的设计决策为例验证了模型的可行性和合理性。 展开更多
关键词 产品设计 汽车造型 设计决策 设计流程 多目标粒子群优化算法 层级分析法
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考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法在马斯京根参数估计中的应用 被引量:4
13
作者 宋万祯 雷晓辉 +2 位作者 黄晓敏 唐兵 蒋云钟 《水电能源科学》 北大核心 2013年第1期38-41,共4页
采用考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法进行马斯京根模型参数估计,介绍了考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法的计算步骤,用外部精英档案保存非支配解,并通过计算拥挤度维持解的多样性,以海河流域南运河称钩湾至临清段的一次洪水过程为例... 采用考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法进行马斯京根模型参数估计,介绍了考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法的计算步骤,用外部精英档案保存非支配解,并通过计算拥挤度维持解的多样性,以海河流域南运河称钩湾至临清段的一次洪水过程为例,选取高流量、低流量和时段内总量差比三个优化目标对优化结果进行了评价。结果表明,高流量与低流量之间为正比关系,而与总量差比之间存在制约关系;高流量和低流量目标值最小时模拟结果较好。 展开更多
关键词 马斯京根模型 参数估计 多目标粒子群优化算法 拥挤度
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基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化 被引量:9
14
作者 李莉 程发新 +2 位作者 程显钦 王广东 潘婷 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2122-2132,共11页
为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的... 为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的有效性。将改进多目标粒子群算法与第二代约束非支配排序遗传算法比较,凸显了改进多目标粒子群算法在求解中、大规模问题时的优越性。 展开更多
关键词 再制造 物流网络优化 混合整数规划 改进多目标粒子群优化算法
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神经网络辅助的多目标粒子群优化算法在复杂产品设计中的应用 被引量:6
15
作者 冯国奇 崔东亮 +1 位作者 张琦 代学武 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期687-696,707,共11页
复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)费用很高,给多目标优化(Multi-ObjectiveOptimization,MOO)带来很大困难.提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle ... 复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)费用很高,给多目标优化(Multi-ObjectiveOptimization,MOO)带来很大困难.提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)处理这类计算密集的设计问题:以基于噪声的虚拟样本丰富ANN的训练样本集,通过虚拟样本的控制参数和ANN模型参数的协同优化提高ANN泛化能力;以此ANN为代理模型支持多目标粒子群算法的进化,并采用基于网格邻域信息的拥挤指标提高Pareto前沿的收敛性、多样性及均匀性.最后,以航空发动机高压涡轮盘(High Pressure Turbine Disc,HPTD)多目标优化案例验证该策略的有效性和可用性.试验证明,这种面向成本的MOO方法降低了复杂产品多目标优化的工程应用难度,提高了设计质量. 展开更多
关键词 复杂产品 小样本数据 人工神经网络 多目标粒子群优化算法
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基于角度坐标的多目标粒子群优化算法 被引量:2
16
作者 范培蕾 杨涛 张晓今 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1749-1753,共5页
为了在保证多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法所求解集分布性的前提下提高算法的收敛性,依据辅助适应度赋值策略,提出了基于角度坐标的多目标粒子群优化(intelli-gent MOPSO,IMOPSO)算法。通过... 为了在保证多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法所求解集分布性的前提下提高算法的收敛性,依据辅助适应度赋值策略,提出了基于角度坐标的多目标粒子群优化(intelli-gent MOPSO,IMOPSO)算法。通过建立角度坐标系,确定了不同维优化目标下目标向量的角度坐标及角度参数,给出了求取目标函数空间中参考线角度参数的方法,并定义了目标向量的辅助适应度值,以对处于非劣支配关系的个体进行综合比较。结果表明,IMOPSO算法较好地维护了Pareto解的分布性与收敛性,且在求解小规模的最优个体时仍能在整个Pareto前沿均匀分布,未出现"聚集"现象,运行时间小于NSGA2、SPEA2、MOEA/D,充分验证了IMOPSO算法的有效性。 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 辅助适应度值 角度坐标系 角度参考线
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改进的多目标粒子群优化算法 被引量:4
17
作者 项铁铭 王建成 《计算机应用与软件》 2017年第9期302-305,共4页
为提高解决多目标优化问题的能力,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。该算法采用均匀随机初始化方法初始种群,采用快速支配策略选取非支配解,生成外部档案;通过比较粒子连续几代的更新情况来判断是否陷入局部最优并相应地采取不同的... 为提高解决多目标优化问题的能力,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。该算法采用均匀随机初始化方法初始种群,采用快速支配策略选取非支配解,生成外部档案;通过比较粒子连续几代的更新情况来判断是否陷入局部最优并相应地采取不同的更新策略,同时引入变异因子对粒子进行扰动。实验结果表明,在世代距离GD(Generational Distance)和空间评价方法 SP(Spacing)性能指标上,改进之后的算法与另外几种对等算法相比,具有显著的整体优势。 展开更多
关键词 外部档案 均匀初始化 快速支配策略 多目标粒子群优化算法 粒子信息档案
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基于种群曼哈顿距离的自适应多目标粒子群优化算法 被引量:18
18
作者 李浩君 张鹏威 郭海东 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1019-1032,共14页
针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个... 针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个阶段,并根据进化状态的两个阶段分别采用不同的速度更新模式,实现算法性能的提升;其次设计了具有Levy飞行探索认知行为的速度动力学方程,旨在增强全局探索能力;最后使用种群曼哈顿距离构成的差分向量设计进化参数自适应更新模式,平衡算法全局探索与局部开采的能力。通过对MOP1~MOP7测试函数上的实验结果分析,表明pmdMOPSO算法较对比算法具有更好的收敛性能和多样性能。 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 曼哈顿距离 Levy飞行探索认知 参数自适应
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采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法 被引量:2
19
作者 李浩君 张鹏威 +1 位作者 刘中锋 张征 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2413-2418,共6页
针对多目标粒子群算法在进化后期易出现早熟收敛、种群多样性丢失的问题,本文提出采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法SslMOPSO.首先利用无速度多目标粒子群框架,通过向所有个体历史最优学习实现粒子的第一次强化学习;其次将分... 针对多目标粒子群算法在进化后期易出现早熟收敛、种群多样性丢失的问题,本文提出采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法SslMOPSO.首先利用无速度多目标粒子群框架,通过向所有个体历史最优学习实现粒子的第一次强化学习;其次将分解策略融入多目标粒子群算法中,使粒子向指定数量邻居的均值学习,实现粒子的第二次强化学习,增强算法跳出局部最优的能力,提高种群的多样性;最后分别在具有两目标和具有三目标的七个基准测试函数上进行仿真实验,结果表明,所提算法获得的非支配解集较对比算法具有较好的分布性,表现出较好的搜索性能. 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 分解策略 二次强化学习策略 邻居均值学习
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基于自适应网格的多目标粒子群优化算法 被引量:30
20
作者 杨俊杰 周建中 +2 位作者 方仍存 李英海 刘力 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第21期5843-5847,共5页
针对现有多目标进化算法计算复杂度高、搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜... 针对现有多目标进化算法计算复杂度高、搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术。仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能。 展开更多
关键词 多目标 优化 粒子优化 自适应网格算法
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