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遗传算法在离散变量优化问题中的应用研究
被引量：
11
1
作者
何大阔
王福利
毛志忠
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期1154-1156,共3页
针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索...
针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索思想提出离散引导算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优。通过对两个实际离散变量优化设计问题的应用研究,验证了本方法解决离散变量优化设计问题的有效性。
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关键词
离散
变量
遗传算法
离散
交叉
算子
离散变异算子
引导
算子
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职称材料
基于就近取值策略的离散多目标优化
被引量：
4
2
作者
李二超
马玉泉
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1216-1224,共9页
针对现有的离散变量处理方法在求解多目标优化问题中存在精度和可靠性不足的情况,结合离散变量优化问题和遗传算法两者的特点,提出一种能够处理离散变量的就近取值策略.此策略代替了传统对离散优化问题中离散变量的处理方法:将离散优化...
针对现有的离散变量处理方法在求解多目标优化问题中存在精度和可靠性不足的情况,结合离散变量优化问题和遗传算法两者的特点,提出一种能够处理离散变量的就近取值策略.此策略代替了传统对离散优化问题中离散变量的处理方法:将离散优化问题转化为连续优化问题,利用决策变量为连续的优化方法去解决该离散优化问题所对应的连续优化问题的最优解集,最后再按照特定的方法将该连续优化问题的最优解集离散化得到对应离散优化问题的最优解集.将此策略应用在传统多目标遗传算法NSGA-Ⅱ(Non-dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ)的遗传算子中得到了离散交叉算子和离散变异算子,使得算法能够真正在离散空间中搜索寻优,并得到了一种基于就近取值策略的离散多目标优化算法(Dispersed Non-dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ,DIS-NSGA-Ⅱ).在理论上本方法相比传统方法,对解决离散优化问题更合理,优化结果更精确,有较大优势.最后,通过实验对比现有两种最典型的离散变量处理方法验证了DIS-NSGA-Ⅱ对解决离散变量优化问题的有效性.
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关键词
多目标优化
离散
变量
遗传算法
就近取值
离散
交叉
算子
离散变异算子
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职称材料
题名
遗传算法在离散变量优化问题中的应用研究
被引量：
11
1
作者
何大阔
王福利
毛志忠
机构
东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期1154-1156,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60374003)
973子课题资助项目(2002CB312200)
教育部及辽宁省流程工业综合自动化重点实验室开放课题基金资助项目(PAL200509)
文摘
针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索思想提出离散引导算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优。通过对两个实际离散变量优化设计问题的应用研究,验证了本方法解决离散变量优化设计问题的有效性。
关键词
离散
变量
遗传算法
离散
交叉
算子
离散变异算子
引导
算子
Keywords
discrete variable
genetic algorithm
discrete crossover operator
discrete mutation operator
leading operator
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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职称材料
题名
基于就近取值策略的离散多目标优化
被引量：
4
2
作者
李二超
马玉泉
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1216-1224,共9页
基金
国家自然科学基金(61763026,61403175)
文摘
针对现有的离散变量处理方法在求解多目标优化问题中存在精度和可靠性不足的情况,结合离散变量优化问题和遗传算法两者的特点,提出一种能够处理离散变量的就近取值策略.此策略代替了传统对离散优化问题中离散变量的处理方法:将离散优化问题转化为连续优化问题,利用决策变量为连续的优化方法去解决该离散优化问题所对应的连续优化问题的最优解集,最后再按照特定的方法将该连续优化问题的最优解集离散化得到对应离散优化问题的最优解集.将此策略应用在传统多目标遗传算法NSGA-Ⅱ(Non-dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ)的遗传算子中得到了离散交叉算子和离散变异算子,使得算法能够真正在离散空间中搜索寻优,并得到了一种基于就近取值策略的离散多目标优化算法(Dispersed Non-dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ,DIS-NSGA-Ⅱ).在理论上本方法相比传统方法,对解决离散优化问题更合理,优化结果更精确,有较大优势.最后,通过实验对比现有两种最典型的离散变量处理方法验证了DIS-NSGA-Ⅱ对解决离散变量优化问题的有效性.
关键词
多目标优化
离散
变量
遗传算法
就近取值
离散
交叉
算子
离散变异算子
Keywords
multi-objective optimization
discrete variables
genetic algorithm
nearest valued strategy
discrete crossover operator
discrete mutation operator
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遗传算法在离散变量优化问题中的应用研究
何大阔
王福利
毛志忠
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于就近取值策略的离散多目标优化
李二超
马玉泉
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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