检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

动态任务构建的多任务算法求解MOVRPTW问题: 1; 作者王宇东武燕《西安电子科技大学学报》北大核心 2025年第3期242-256,共15页; 带时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPTW)是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法(EMT)是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。文中提出一种动态构造辅助任务的方法,旨在增强任务间的知识迁移效果,从而提高原... 展开更多; 关键词动态辅助任务进化多任务算法知识迁移 MOVRPTW问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法被引量：2: 2; 作者赵楷文王鹏童向荣《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1415-1422,共8页; 高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现... 展开更多; 关键词约束多目标优化问题进化多任务优化算法双阶段进化机制进化算法约束处理技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多目标多任务进化算法的含可再生能源混合发电系统优化调度被引量：11: 3; 作者查永星吴婷 +3 位作者彭建春王贵斌高羿晨梁博淼《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期70-78,共9页; 可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及火电阀点效应非线性,风电、光伏发电系统出力不确定性和水电一次能源浪费的多目标优化调度模型。假设风速服从Weibull分布、光照服从Bet... 展开更多; 关键词多能源发电系统多目标多任务进化算法帕累托前沿; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于进化多任务的边缘计算服务部署和任务卸载被引量：9: 4; 作者蔡星娟郭彦亨 +1 位作者赵天浩张文生《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1-9,共9页; 服务部署和任务卸载是边缘计算面临的两大挑战,但目前在边缘环境下都是对任务卸载这一单一问题的求解,较少考虑服务部署问题。由于服务部署与任务卸载是高度耦合的,只考虑其中一个问题具有局限性,会造成资源的浪费及较大的时延,从而影... 展开更多; 关键词移动边缘计算服务部署任务卸载进化多任务算法多目标优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动态任务构建的多任务算法求解MOVRPTW问题: 1; 作者王宇东武燕; 机构西安电子科技大学数学与统计学院西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室; 出处《西安电子科技大学学报》北大核心 2025年第3期242-256,共15页; 基金国家自然科学基金(62372354,62276202,62106186) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JQ-670)。; 文摘带时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPTW)是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法(EMT)是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。文中提出一种动态构造辅助任务的方法,旨在增强任务间的知识迁移效果,从而提高原始任务的寻优能力。文中采用动态更换辅助任务的思想改进多任务优化算法求解MOVRPTW问题,期望算法在任务间能持续提供有效的知识迁移。在算法的迭代过程中,当辅助任务不能提供有效迁移时,依据当前原始任务的非劣解的分布信息动态更换辅助任务以探索未搜索的方向,为提供更有效的知识迁移提供可能性。同时设计了从辅助任务到原始任务及原始任务到辅助任务的两种知识迁移方法来提高算法的的寻优能力。通过在大量标准测试算例上的仿真验证表明所提算法能够持续提供有效的知识迁移,显著提高EMT算法的寻优能力,为解决MOVRPTW问题提供了新的有效途径。; 关键词动态辅助任务进化多任务算法知识迁移 MOVRPTW问题; Keywords dynamic auxiliary task evolutionary multi-task algorithm knowledge transfer MOVRPTW problem; 分类号 U492.22 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法被引量：2: 2; 作者赵楷文王鹏童向荣; 机构烟台大学计算机与控制工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1415-1422,共8页; 基金收国家自然科学基金资助项目(62072392,61972360) 山东省重大科技创新工程项目(2019522Y020131) +1 种基金烟台市重点实验室项目。; 文摘高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现多样性、收敛性和可行性之间的平衡。首先,进化过程由探索和利用两个阶段组成,分别致力于加强算法在目标空间的广泛探索能力和高效搜索能力;其次,设计一种动态约束处理策略以平衡种群中可行解的比例,从而增强算法在可行区域的探索能力;再次,提出一种回退搜索策略,利用无约束Pareto前沿所包含的信息指导算法向约束Pareto前沿快速收敛;最后,在两个基准测试集中的23个问题上进行对比实验。实验结果表明,TEMA分别在14个和13个测试问题上取得最优反世代距离(IGD)值和超体积(HV)值,体现出明显优势。; 关键词约束多目标优化问题进化多任务优化算法双阶段进化机制进化算法约束处理技术; Keywords Constrained Multi-objective Optimization Problem(CMOP) evolutionary multitasking optimization algorithm two-stage evolutionary mechanism evolutionary algorithm constraint handling technology; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多目标多任务进化算法的含可再生能源混合发电系统优化调度被引量：11: 3; 作者查永星吴婷彭建春王贵斌高羿晨梁博淼; 机构深圳大学机电与控制工程学院深圳大学光电工程学院光电子器件与系统(教育部/广东省)重点实验室浙江科技学院自动化与电气工程学院; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期70-78,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51507103) 浙江省自然科学基金资助项目(LQ19E070001); 文摘可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及火电阀点效应非线性,风电、光伏发电系统出力不确定性和水电一次能源浪费的多目标优化调度模型。假设风速服从Weibull分布、光照服从Beta分布的前提下,含可再生能源混合发电系统优化模型综合考虑了能源利用、环境保护、成本以及损耗等限制因素。在此基础上,创新的引入了多目标多任务进化算法,同时优化多个任务的多个目标,并行处理多个发电系统的优化调度问题,从而大幅提高了搜索速度。仿真算例采用标准IEEE30节点和IEEE118节点系统,验证了该算法在解决多目标多任务多电源发电系统优化问题时的优越性。; 关键词多能源发电系统多目标多任务进化算法帕累托前沿; Keywords multi-power generation system multi-objective and multi-task evolutionary algorithm Pareto frontier; 分类号 TK123 [动力工程及工程热物理—工程热物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于进化多任务的边缘计算服务部署和任务卸载被引量：9: 4; 作者蔡星娟郭彦亨赵天浩张文生; 机构太原科技大学计算机科学与技术学院中国科学院自动化研究所; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1-9,共9页; 基金国家自然科学基金(U1636220,61961160707,61976212) 国家自然科学基金青年科学基金项目(61806138) +1 种基金山西省重点研发计划项目(国际科技合作)(201903D421048)。; 文摘服务部署和任务卸载是边缘计算面临的两大挑战,但目前在边缘环境下都是对任务卸载这一单一问题的求解,较少考虑服务部署问题。由于服务部署与任务卸载是高度耦合的,只考虑其中一个问题具有局限性,会造成资源的浪费及较大的时延,从而影响用户的体验感。此外,传统的进化算法不能同时处理多个单目标或多目标优化任务。为解决上述问题,构建一个多任务多目标模型,将每个优化问题视作一个任务,并针对该模型提出一种改进的基于多因子优化的进化多任务算法,通过引入位置更新策略来增加搜索种群的多样性,并在此基础上设计改进选型交配方法,提高后代个体的质量。仿真实验结果表明,与多目标算法对比,该算法在SP、Span、PD等多个指标上均有较好的表现,明显提高了算法收敛性能,大幅加快了求解速度,整体系统性能提高了11.4%。; 关键词移动边缘计算服务部署任务卸载进化多任务算法多目标优化; Keywords Mobile Edge Computing(MEC) service deployment task offloading evolutionary multitasking algorithm multi-objective optimization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	动态任务构建的多任务算法求解MOVRPTW问题	王宇东武燕	《西安电子科技大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法	赵楷文王鹏童向荣	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多目标多任务进化算法的含可再生能源混合发电系统优化调度	查永星吴婷彭建春王贵斌高羿晨梁博淼	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于进化多任务的边缘计算服务部署和任务卸载	蔡星娟郭彦亨赵天浩张文生	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料