基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法研究 被引量：18

1

作者 邱飞岳 莫雷平 +1 位作者 江波 王丽萍 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2598-2613,共16页

含有大规模变量的多目标优化问题是目前多目标进化算法领域的研究重点.多目标粒子群优化方法具有收敛性良好、计算简单和参数设置少等优点,但随着优化问题决策变量的增多,"变量维度"成为了瓶颈.针对上述问题,文中提出的变量... 含有大规模变量的多目标优化问题是目前多目标进化算法领域的研究重点.多目标粒子群优化方法具有收敛性良好、计算简单和参数设置少等优点,但随着优化问题决策变量的增多,"变量维度"成为了瓶颈.针对上述问题,文中提出的变量随机分解策略,增加关联变量分配到同组的概率,使得算法更好的保留变量间的关联性,并将合作协同进化框架融合到算法中,提出了基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法(CCMOPSO).将该算法在经典标准测试函数ZDT1、ZDT2、ZDT3、DTLZ1、DTLZ2变量扩展后进行仿真对比实验,采用加法二进制ε指标和超体积指标(HV)对算法收敛性和多样性进行对比分析,实验结果表明,在解决大规模变量的多目标函数中,变量维度越高,该算法比经典多目标算法MOPSO、NSGA-II、MOEA/D以及GDE3越具有更好的多样性与收敛性,同时使得计算复杂度明显降低. 展开更多

关键词 粒子群优化 大规模变量 随机分解 合作协同 全局优化

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超大规模变量结构敏度求解技术研究 被引量：4

2

作者 罗利龙 常亮 +2 位作者 王立凯 邢灵格 李倩 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期816-820,共5页

针对超大规模变量结构优化中的敏度求解问题,深入系统地研究了全解析法高效位移敏度求解理论,推导了壳单元微分刚度矩阵的解析表达式,引入虚位移法解决了结构刚度矩阵求逆运算,进而给出了位移敏度全解析表达式。采用科学高效的程序流程... 针对超大规模变量结构优化中的敏度求解问题,深入系统地研究了全解析法高效位移敏度求解理论,推导了壳单元微分刚度矩阵的解析表达式,引入虚位移法解决了结构刚度矩阵求逆运算,进而给出了位移敏度全解析表达式。采用科学高效的程序流程组织方法在HAJIF系统平台上开发了超大规模变量结构位移敏度快速求解模块。与差分法和半解析法的对比结果表明:本文算法敏度结果具有较高的可靠性;超大规模变量位移敏度算例测试表明本文算法效率约为差分法的70余倍,敏度结果一致性较好,所开发的模块能够高效可靠的解决超大规模变量位移敏度求解问题。 展开更多

关键词 超大规模变量优化 解析法 微分刚度矩阵 HAJIF

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一种适用于大规模变量的并行遗传算法研究 被引量：13

3

作者 李东 潘志松 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期182-184,204,共4页

当前MapReduce并行编程模型得到了广泛的应用。相对于传统的基于PVM或者MPI的并行编程方式,它在执行时间和处理问题规模等方面有明显优势。针对并行遗传算法的特点,提出基于MapReduce实现一种典型的并行遗传算法——粗粒度并行算法的方... 当前MapReduce并行编程模型得到了广泛的应用。相对于传统的基于PVM或者MPI的并行编程方式,它在执行时间和处理问题规模等方面有明显优势。针对并行遗传算法的特点,提出基于MapReduce实现一种典型的并行遗传算法——粗粒度并行算法的方法,用以解决大规模变量问题。实验平台采用Hadoop,硬件条件为普通的服务器集群。在多目标优化问题测试中,当问题规模达到一定、处理变量数超过10E+7时,并行算法效率比串行提高数倍,并且能突破内存瓶颈。根据MapReduce自身特点调整其参数,改变并行程度,分析其对并行执行时间的影响。 展开更多

关键词 大规模变量 MAPREDUCE 并行遗传算法 多目标优化问题 性能分析

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GDP为中国货币需求函数的最佳规模变量吗?——基于非嵌套假设检验方法 被引量：1

4

作者 张春生 梁涛 《云南财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2013年第3期3-14,共12页

货币需求函数都以GDP作为规模变量,货币供应量目标制定也都以GDP增长率作为最重要依据,这实际隐含了GDP为最佳规模变量的假设。通过非嵌套假设检验发现,国民总收入、收入法核算GDP、支出法核算GDP、消费支出、资本形成与净出口、国内吸... 货币需求函数都以GDP作为规模变量,货币供应量目标制定也都以GDP增长率作为最重要依据,这实际隐含了GDP为最佳规模变量的假设。通过非嵌套假设检验发现,国民总收入、收入法核算GDP、支出法核算GDP、消费支出、资本形成与净出口、国内吸收六个宏观变量中,资本形成与净出口是年度货币需求函数的最佳规模变量选择,以资本形成与净出口增长率所确定的货币供应量目标误差最小。一直以来,中国货币需求函数都以收入法核算GDP作为规模变量,这一做法值得商榷。 展开更多

关键词 货币需求 规模变量 非嵌套假设检验

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无参分组大规模变量的多目标算法研究 被引量：3

5

作者 朱登京 段倩倩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期603-609,共7页

目前大多数多目标优化算法没有考虑到决策变量之间的交互性,只是将所有变量当作一个整体进行优化。随着决策变量的增加,多目标优化算法的性能会急剧下降。针对上述问题,提出一种无参变量分组的大规模变量的多目标优化算法(MOEA/DWPG)。... 目前大多数多目标优化算法没有考虑到决策变量之间的交互性,只是将所有变量当作一个整体进行优化。随着决策变量的增加,多目标优化算法的性能会急剧下降。针对上述问题,提出一种无参变量分组的大规模变量的多目标优化算法(MOEA/DWPG)。该算法将协同优化与基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)相结合,设计了一种不含参数的分组方式来提高交互变量分组的精确性,提高了算法处理含有大规模变量的多目标优化算法的性能。实验结果表明,该算法在大规模变量多目标问题上明显优于MOEA/D及其它先进算法。 展开更多

关键词 大规模变量 多目标优化 交互变量 变量分组

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多变量与规模成比例概率抽样的有关问题 被引量：2

6

作者 金勇进 栾文英 《统计与信息论坛》 2004年第1期5-8,共4页

多变量与规模成比例概率抽样技术是永久随机数抽样技术与Poisson抽样技术的结合与发展。文章讨论了多变量与规模成比例概率抽样的基本原理,并对其实用价值进行述评,希望能促进该抽样技术在调查工作中的应用。

关键词 永久随机数法 Poisson抽样 多变量与规模成比例概率抽样

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横截面数据变量的规模特征:特征价格建模分析 被引量：2

7

作者 秦朵 刘一萌 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2015年第2期97-103,共7页

本文通过对截面数据排序这样一种创新的简单建模实验,将经济变量间关系的一个基本特征——非线性规模效应纳入到截面数据模型设定中。本文以特征价格模型为实验案例,具体的分析对象是汽车和电脑的特征价格模型。实验得出的主要结论有:... 本文通过对截面数据排序这样一种创新的简单建模实验,将经济变量间关系的一个基本特征——非线性规模效应纳入到截面数据模型设定中。本文以特征价格模型为实验案例,具体的分析对象是汽车和电脑的特征价格模型。实验得出的主要结论有:由于忽略了截面数据样本中潜在的非线性规模效应,传统模型得出的特征价格指数很可能存在系统偏差;基于规模解释变量的数据排序方法是滤出截面数据样本中非线性信息的一种简易而有效的途径;截面数据一经排序,便可采用现有的系统动态建模方法来实现对变量间这种非线性规模信息的滤出。 展开更多

关键词 截面数据 数据排序 变量规模特征 特征价格 共因子模型

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周期性变量分解的多目标进化算法研究 被引量：2

8

作者 邱飞岳 莫雷平 +1 位作者 王丽萍 江波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第6期1318-1322,共5页

大规模全局优化问题是目前多目标进化算法领域的研究热点和难点.随着优化问题决策变量增多,计算复杂度剧增.针对上述问题,本文给出周期性分解策略,将合作协同融合到多目标粒子群算法中,给出了周期性变量分解的多目标粒子群优化算法(PDMO... 大规模全局优化问题是目前多目标进化算法领域的研究热点和难点.随着优化问题决策变量增多,计算复杂度剧增.针对上述问题,本文给出周期性分解策略,将合作协同融合到多目标粒子群算法中,给出了周期性变量分解的多目标粒子群优化算法(PDMOPSO).将该算法在标准测试函数ZDT1、ZDT3、ZDT6以及DTLZ1、DTLZ2变量扩展后进行仿真实验,并用ε指标和超体积指标对算法性能进行对比分析.实验结果表明,该算法在解决大规模变量的多目标函数中,变量维度越高,比经典多目标优化算法具有更好的多样性与收敛性,同时计算复杂度显著降低. 展开更多

关键词 粒子群优化 大规模变量 周期性分解 合作协同

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基于决策变量交互识别的多目标优化算法 被引量：7

9

作者 王丽萍 林豪 +1 位作者 潘笑天 俞维 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期355-367,共13页

当前求解大规模优化问题的关键在于决策变量的有效分组。随着决策变量规模的增大,决策变量间以及决策变量与目标函数间的关系愈加复杂。在总的适应度评价次数给定的条件下,决策变量分组所消耗的适应度评价次数越多,种群进化过程中所剩... 当前求解大规模优化问题的关键在于决策变量的有效分组。随着决策变量规模的增大,决策变量间以及决策变量与目标函数间的关系愈加复杂。在总的适应度评价次数给定的条件下,决策变量分组所消耗的适应度评价次数越多,种群进化过程中所剩适应度评价次数越少,从而影响算法收敛能力,导致解集质量下降。为解决以上问题,首先,提出了一种决策变量交互识别策略,该策略能够以较少的适应度评价次数,识别决策变量的潜在交互结构并形成子组件,实现每个子组件间关联性最小;其次,在决策空间中根据个体间角度来划分每个子组件的邻域范围;最后,结合MOEA/D算法框架,提出了MOEA/D-IRG(基于决策变量交互识别的多目标优化)算法分别独立优化各个子组件。仿真实验结果表明:在LSMOP1-4测试问题上,随着决策变量规模的增加,MOEA/D-IRG算法性能明显优于NSGA-II、MOEA/D和S3-CMA-ES算法,所获解集质量更高。 展开更多

关键词 大规模变量 变量交互识别 决策变量分组 适应度评价 多目标优化

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LSMOEA/2s:一种基于变量两阶段分组的多目标进化算法 被引量：2

10

作者 谢承旺 潘嘉敏 +1 位作者 付世炜 廖剑平 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第2期413-420,共8页

大规模多目标优化问题(Large-Scale Multi-objective Optimization Problem,LSMOP)固有的性质给多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm,MOEA)带来挑战。目前大多数大规模多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective E... 大规模多目标优化问题(Large-Scale Multi-objective Optimization Problem,LSMOP)固有的性质给多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm,MOEA)带来挑战。目前大多数大规模多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective Evolutionary Algorithm,LSMOEA)需要耗费较多的计算资源对大规模决策变量进行分组,使得用于优化问题解的计算资源相对不足,影响了算法效率和解题性能。基于此,本研究提出一种基于变量两阶段分组的多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective Evolutionary Algorithm adopting two-stage variable grouping,LSMOEA/2s)。新算法首先利用基于变量组的相关性检测方法快速识别独立变量,然后利用高频次随机分组方法将非独立变量划分成若干子组,最后利用MOEA/D算法优化所有的独立变量和非独立变量子组。将所提算法与当前4种代表性算法(MOEA/D、CCGDE3、RVEA、S3-CMA-ES)一同在LSMOP系列测试问题上进行反转世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)性能测试,结果表明,LSMOEA/2s较其他算法具有显著的性能优势。 展开更多

关键词 大规模决策变量 多目标优化问题 大规模多目标进化算法 两阶段分组 收敛性 多样性

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PPS抽样下匹配系数的构建及应用 被引量：1

11

作者 艾小青 胡丹丹 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第12期88-91,共4页

PPS抽样时,一般认为规模变量与目标变量的相关性越强,抽样的精度越高,但少有文献研究相关性的具体内涵以及与抽样精度的内在关联。本文构建了匹配系数反映规模变量与目标变量的比率相关关系,对PPS抽样下的样本匹配系数进行了构建和分析... PPS抽样时,一般认为规模变量与目标变量的相关性越强,抽样的精度越高,但少有文献研究相关性的具体内涵以及与抽样精度的内在关联。本文构建了匹配系数反映规模变量与目标变量的比率相关关系,对PPS抽样下的样本匹配系数进行了构建和分析,并通过蒙特卡洛模拟揭示了该统计量的良好性质。本文研究认为,样本匹配系数在抽样精度评价时有着良好的应用效果。 展开更多

关键词 PPS抽样 规模变量 匹配系数 方差估计

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人口与环境的理论研究及其意义 被引量：2

12

作者 李建新 《市场与人口分析》 CSSCI 2000年第3期50-56,共7页

进入 2 1世纪 ,由于我国人口的继续增长和人口消费模式的急剧变化 ,使得我国业已存在的人口与环境资源的矛盾愈加尖锐。本文介绍和讨论了人口与环境关系的多种理论 ,视野 ,同时 ,从中国国情出发 。

关键词 人口规模变量 人口消费变量 人口 环境 中国

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