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面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法
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作者 蔡俊创 朱庆灵 +2 位作者 林秋镇 李坚强 明仲 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期331-344,共14页
由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。 展开更多
关键词 动态取送货问题 分解方法 多目标进化算法 局部搜索 组合优化
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基于改进多目标进化算法的栅格地图路径规划
2
作者 董德金 王常成 蔡云泽 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第10期1558-1567,共10页
大范围栅格地图的多目标路径规划具有节点规模大、目标数量多的特征,现有算法难以平衡求解帕累托前沿(PF)的速度与质量,因此研究面向PF的高效优化算法具有重要的理论意义.首先,提出一种基于代价向量的加权图建模方法,并在此基础上研究... 大范围栅格地图的多目标路径规划具有节点规模大、目标数量多的特征,现有算法难以平衡求解帕累托前沿(PF)的速度与质量,因此研究面向PF的高效优化算法具有重要的理论意义.首先,提出一种基于代价向量的加权图建模方法,并在此基础上研究适用于大规模问题的优化算法,相比传统图搜索算法显著降低了时间成本.其次,针对PF求解质量不足的问题,提出一种改进的多目标进化算法并包含新的初始化策略,以及基于角度和偏移密度的思想设计个体和环境选择策略.该改进措施综合考虑种群多样性和收敛性,从而提升了求解效率.最后,通过仿真实验对比,验证了所提改进算法的有效性. 展开更多
关键词 栅格地图 多目标路径规划 多目标进化算法 帕累托前沿
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深度强化学习引导的多种群协同进化超多目标优化算法
3
作者 许莹 刘佳 +2 位作者 陈斌辉 刘益萍 刘志中 《计算机学报》 北大核心 2025年第10期2371-2405,共35页
超多目标优化问题因高维决策空间与复杂计算成本等特点而极具挑战。作为求解方法之一,多种群协同进化算法通过协同机制在求解此类问题时有较好的效果,但仍存在计算成本高、搜索效率低等局限性。近年来,强化学习因其卓越的决策能力被引... 超多目标优化问题因高维决策空间与复杂计算成本等特点而极具挑战。作为求解方法之一,多种群协同进化算法通过协同机制在求解此类问题时有较好的效果,但仍存在计算成本高、搜索效率低等局限性。近年来,强化学习因其卓越的决策能力被引入进化算法框架,成为提升算法性能的关键技术。因此,本文提出了一种深度强化学习引导的多种群协同进化超多目标优化算法DQNMaOEA,用于求解复杂的超多目标优化问题。为了有效引导大规模决策空间的搜索,提高算法在高维目标空间的搜索能力,本文提出了一种基于深度强化学习模型的自适应子种群选择方法,通过强化学习与环境进行交互选择具有更高潜力的子种群,然后与基于效用值选择的子种群进行协同进化,产生具有更优多样性与收敛性的子代解。此外,为了降低计算成本,提高算法的搜索效率,本文进一步提出了一种自适应子种群计算资源分配策略,根据当前子种群对整个种群优化过程的效用值改进贡献,动态分配子种群的适应值评估次数。为了验证算法及相关策略的性能,本文在大量基准测试集问题及实际物流大规模超多目标车辆路径问题实例上,与现有的不同类型前沿算法进行了大量对比实验。实验分析表明,本文提出的算法在求解性能与解质量上显著优于大部分对比算法。具体表现为:在评估解收敛性与多样性的综合指标上,DQNMaOEA在80%以上的基准测试实例中取得最优结果,较现有最佳算法的平均性能指标提升达1.2~2.0倍。而在计算效率方面,算法的平均运行时间较对比算法降低约25%。特别地,在7个实际物流问题实例中,算法在解的性能指标上获得6项最优结果,且求解效率显著优于对比算法。这些结果充分验证了该算法在解质量、计算效率和实际应用潜力上的综合优势。 展开更多
关键词 多目标优化 多目标进化算法 自适应种群选择 自适应计算资源分配 强化学习
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基于镜像判断和改进父代选择的多目标进化算法
4
作者 王嘉诚 邹雨恒 +1 位作者 王珊珊 曾亮 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第2期215-225,234,共12页
高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代... 高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代过程中不仅关注当前最优解,还兼顾解在整个空间的分布情况,从而实现了收敛性和多样性的统一.此外,针对算法在迭代过程中可能出现镜像的问题,本文提出了解决方案.具体来说,算法首先采用非支配排序,将临界层个体与参考向量相关联,随后判断其是否满足镜像对称准则,若满足则通过全局密度选取个体,达成“内紧外松”的目的,最大限度保证候选解的分布性,从而有效解决了选择压力不均的问题.最后将本文算法与最新的五种多目标算法在4种不同维度的测试问题上进行对比实验,并应用在两个实际案例中.实验结果表明:所提算法不仅能高效解决高维多目标优化问题,且能有效平衡收敛性和多样性. 展开更多
关键词 多目标进化算法 交配选择 聚合距离 收敛性 分布性
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基于变时段设计改进多目标差分进化算法的风/光/火/储日前优化调度 被引量:5
5
作者 齐郑 徐希茜 +1 位作者 熊巍 陈艳波 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期62-71,共10页
在高比例新能源馈入的新型电力系统中,新能源出力的不确定性导致火电难以满足调度计划的精度需求,风/光/火/储系统的经济调度求解算法面临严峻挑战。为此,提出一种基于变时段设计的多目标差分进化算法。首先按各时段负荷特征构建风/光/... 在高比例新能源馈入的新型电力系统中,新能源出力的不确定性导致火电难以满足调度计划的精度需求,风/光/火/储系统的经济调度求解算法面临严峻挑战。为此,提出一种基于变时段设计的多目标差分进化算法。首先按各时段负荷特征构建风/光/火/储系统的变时段日前调度规则。进而以系统运行经济成本与污染排放量为目标,基于多目标差分进化算法求解变时段系统日前调度模型的Pareto解集。最后,用IEEE 39节点系统进行测试。结果表明在风、光、储与火电的约束条件均符合校验的情形下,相较于其他算法,该方法使计算结果更加优化,火电机组出力跟踪调度计划效果显著提高,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 风/光/火/储系统 变时段设计 日前调度计划 多目标差分进化算法 优化调度
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基于多目标进化算法和SWMM的LID设施空间布局优化研究 被引量:10
6
作者 程麒铭 尹超 +3 位作者 陈垚 杨真梅 苏义鸿 刘非 《水资源保护》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期108-116,共9页
针对传统算法无法满足低影响开发(LID)设施空间布局优化模型求解的性能要求的问题,以重庆秀山海绵城市建设区为研究区,基于MATLAB软件的platEMO4.0平台,对比分析了NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEAD、PICEA-g、MOEAPSL、CCMO与CAMOEA7种多目标进... 针对传统算法无法满足低影响开发(LID)设施空间布局优化模型求解的性能要求的问题,以重庆秀山海绵城市建设区为研究区,基于MATLAB软件的platEMO4.0平台,对比分析了NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEAD、PICEA-g、MOEAPSL、CCMO与CAMOEA7种多目标进化算法对LID设施空间布局优化问题的求解结果与性能评价指标,并提出最佳方案。结果表明:新算法大部分性能指标优于传统算法,其中CCMO算法的多样性与收敛性最佳,而MOEAPSL算法的求解速度最快,搜索能力最强,且最优解数量最多;采用CCMO和MOEAPSL算法可获得研究区不同降雨重现期下的Pareto近似前沿,即LID设施空间布局的最优解集;以径流削减为控制目标的最佳方案在降雨重现期为5~100 a时径流总量控制率为67.23%~76.70%,洪峰流量削减率为66.42%~77.86%,LID单位面积建设成本为203.90~245.23元/m 2。 展开更多
关键词 多目标进化算法 SWMM LID设施 空间布局 platEMO4.0平台
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基于多目标进化和逻辑回归的供水管网水质传感器优化布置
7
作者 王宏玉 徐腾 +3 位作者 鲁春辉 谢一凡 叶逾 杨杰 《水资源保护》 北大核心 2025年第1期198-204,共7页
针对利用有限传感器监测数据无法高效识别供水管网中污染事件的问题,提出一种基于多目标进化算法(MOEA)和逻辑回归模型(LRM)优化供水管网水质传感器布置的方法——MOEA-LRM算法,并通过Anytown和Fosspoly1管网系统对该算法进行了验证。MO... 针对利用有限传感器监测数据无法高效识别供水管网中污染事件的问题,提出一种基于多目标进化算法(MOEA)和逻辑回归模型(LRM)优化供水管网水质传感器布置的方法——MOEA-LRM算法,并通过Anytown和Fosspoly1管网系统对该算法进行了验证。MOEA-LRM算法以最小化传感器数量、平均和最坏情况冲击风险为主要目标构建MOEA算法的数学模型以实现Pareto均衡,从而降低对管网系统带来的风险;在此基础上,MOEA-LRM算法再利用LRM筛选出传感器的最优布局,进一步提高管网全域内污染源识别的准确性。验证结果表明,该方法确定的最佳传感器布置方案能够较准确地保证管网全域内识别污染源的准确性,降低外源性突发水污染事件对用户的影响。 展开更多
关键词 供水管网 多目标进化算法 逻辑回归模型 水质传感器优化布置
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基于多目标进化算法的防空导弹武器目标分配 被引量:1
8
作者 孙昕 邢立宁 +3 位作者 王锐 王凌 石建迈 罗天羽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1298-1308,共11页
有效的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)方法对减少作战损失,提高防御效果具有重要意义。针对防空资源分配问题建立合理的数学模型,以最大化目标毁伤效能和最小化雷达资源消耗为优化目标,同时考虑雷达通道数上限等多个约束,... 有效的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)方法对减少作战损失,提高防御效果具有重要意义。针对防空资源分配问题建立合理的数学模型,以最大化目标毁伤效能和最小化雷达资源消耗为优化目标,同时考虑雷达通道数上限等多个约束,在基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)基础上进行改进,种群进化过程中自适应调整交叉与变异的概率以提高个体的质量,最终得到一组可供决策者使用的最优解集。实验结果表明:与其他多目标进化算法相比,该算法能得到适应度更高且分布性良好的结果,能够为防空导弹武器目标分配问题提供可行方案。 展开更多
关键词 武器目标分配 多目标进化算法 自适应参数 防空导弹
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求解装配线重构与调度集成问题的协作进化算法
9
作者 朱校君 徐志刚 王军义 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第11期183-188,共6页
现有装配线重构与调度问题多采用分阶段的方法,易陷入局部最优,因此有必要研究装配线重构与调度的集成问题。首先,建立了描述复杂工程信息的数据结构;然后,针对集成两个阶段的多目标优化问题,提出了协作进化算法框架。在装配线重构阶段... 现有装配线重构与调度问题多采用分阶段的方法,易陷入局部最优,因此有必要研究装配线重构与调度的集成问题。首先,建立了描述复杂工程信息的数据结构;然后,针对集成两个阶段的多目标优化问题,提出了协作进化算法框架。在装配线重构阶段,以最小化重构成本为目标,设计了5个邻域结构,并运用变邻域搜索优化工作站的资源与工序分配;在调度阶段,以最小化最大完工时间为目标,设计了5个邻域结构,通过变邻域搜索优化产品生产序列;最后,计算实验表明,该算法的收敛性优于传统的多目标进化算法。 展开更多
关键词 装配线重构与调度集成问题 数据结构 多目标进化算法 变邻域搜索
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一种采用混合策略的大规模多目标进化算法 被引量:7
10
作者 谢承旺 潘嘉敏 +2 位作者 郭华 王冬梅 付世炜 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期69-89,共21页
现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标... 现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标进化算法,但它们在解题的质量和效率方面尚存较大的提升空间.基于此,提出一种采用混合策略的大规模多目标进化算法LSMOEA/HS.该算法提出的一种黄金分层分组方法将大规模决策变量分成收敛性组和多样性组,然后对收敛性变量组执行基于变量组的相关性检测操作,将收敛性变量组划分成若干更小规模的子组,最后算法采用不同的优化策略分别优化收敛性变量组和多样性变量组以获得最终的解题结果.为验证LSMOEA/HS的有效性,将其与五种新近提出的高效的大规模多目标进化算法一同在决策变量维度为200、500、1000、2000和5000的2-目标和3-目标的LSMOP系列测试实例上进行IGD和HV性能测试,实验结果表明LSMOEA/HS具有显著较优的收敛性和多样性.由此表明,LSMOEA/HS是一种颇具前景的大规模多目标进化算法. 展开更多
关键词 大规模多目标优化问题 变量分组 进化算法 收敛性 多样性 大规模多目标进化算法
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基于ABLSTM和改进差分进化算法的柔性作业车间主动调度方法
11
作者 高培原 唐红涛 《机床与液压》 北大核心 2025年第20期71-79,101,共10页
为解决车间调度方案受机器故障影响的问题,建立以最小化最大完工时间、最大化机器利用率为目标函数的柔性作业车间主动调度模型。通过注意力双向长短时记忆(ABLSTM)深度学习模型预测机器剩余寿命,在此基础上,提出一种改进多目标差分进... 为解决车间调度方案受机器故障影响的问题,建立以最小化最大完工时间、最大化机器利用率为目标函数的柔性作业车间主动调度模型。通过注意力双向长短时记忆(ABLSTM)深度学习模型预测机器剩余寿命,在此基础上,提出一种改进多目标差分进化算法(IMDE)。在传统差分进化算法(DE)的基础上,引入Q学习动态调整缩放因子和交叉率,设置多种变异方法池,同时采取变邻域搜索策略,能够更有效地寻找最优解。在韶关某液压件厂实例模型上进行测试,验证IMDE对于考虑机器故障的柔性作业车间调度问题的可行性。同时将多目标差分进化(MDE)、多目标灰狼算法(MGWO)和NSGA-II作为IMDE的对比算法,在BRANDIMARTE的改进算例上开展实验。结果表明:在相同的迭代次数下,相较MDE、MGWO、NSGA-II算法,IMDE具有更快的收敛速度,可以获得更好的目标值,证明了其在求解考虑机器故障的柔性作业车间调度问题上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 ABLSTM预测 改进多目标差分进化算法 机器故障 主动调度
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多目标差分进化算法改进与电工钢片磁致伸缩模型参数辨识 被引量:4
12
作者 陈昊 李琳 +1 位作者 王亚琦 刘洋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2047-2057,I0033,共12页
准确且高效地辨识电工钢片磁致伸缩模型参数是模型在变压器铁心振动分析中的应用前提。针对现有单目标优化算法不能兼顾参数辨识精度和速度的问题,该文基于改进Jiles-Atherton-Sablik和Energetic模型相结合的磁致伸缩模型,将该模型的参... 准确且高效地辨识电工钢片磁致伸缩模型参数是模型在变压器铁心振动分析中的应用前提。针对现有单目标优化算法不能兼顾参数辨识精度和速度的问题,该文基于改进Jiles-Atherton-Sablik和Energetic模型相结合的磁致伸缩模型,将该模型的参数辨识转换为多目标优化问题。以磁滞回线和磁致伸缩曲线的均方根误差作为待优化的2个目标,建立参数辨识的多目标优化数学模型。基于该模型,从控制参数自适应技术、变异算子改进策略以及选择算子改进策略3个方面对多目标差分进化算法进行改进,从而提出一种采用改进多目标差分进化算法的磁致伸缩模型参数辨识方法。通过与现有方法对比,该文方法的磁滞回线求解精度提升17.84%,磁致伸缩曲线求解精度提升13.60%,辨识速度提升41.57%。 展开更多
关键词 电工钢片 磁致伸缩模型 参数辨识 多目标差分进化算法 Jiles-Atherton-Sablik模型 Energetic磁滞模型
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基于改进双档案多目标进化算法的柔性作业车间批量流混排调度 被引量:1
13
作者 黄洋鹏 李玲玲 李丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1669-1678,共10页
针对柔性作业车间批量流调度问题,基于快速换模技术,考虑可变子批划分柔性、子批混排加工柔性、自动换模柔性和物料运输柔性,建立以最小化完工时间和加工子批总数为目标的混排调度优化模型,并提出一种改进双档案多目标进化算法以优化目... 针对柔性作业车间批量流调度问题,基于快速换模技术,考虑可变子批划分柔性、子批混排加工柔性、自动换模柔性和物料运输柔性,建立以最小化完工时间和加工子批总数为目标的混排调度优化模型,并提出一种改进双档案多目标进化算法以优化目标函数。基于进化算法框架,设计了基于超体积指标和基于改进帕累托支配的双档案筛选机制,以平衡种群的收敛性和多样性;针对批量流混排调度问题特征,在解码阶段提出正/逆解码和子批拆分左移策略,在邻域探索和全局搜索阶段分别设计子批划分和混排调度的自适应进化算子,以提高算法的全局搜索与局部搜索能力。基于不同规模算例,测试了提出算法与经典多目标算法的性能。实验结果表明,该算法在收敛性与多样性上具有明显优势。 展开更多
关键词 作业车间 批量流调度 快速换模 多目标进化算法 解码策略
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基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法 被引量:1
14
作者 薛明 王鹏 童向荣 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期634-648,共15页
随着对高维多目标优化问题的深入研究,带有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题因其复杂的Pareto前沿分布,给现有方法的求解带来了挑战。针对上述问题,提出一种基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法,该算法综合生长型神经气网络... 随着对高维多目标优化问题的深入研究,带有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题因其复杂的Pareto前沿分布,给现有方法的求解带来了挑战。针对上述问题,提出一种基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法,该算法综合生长型神经气网络的学习特性与二元质量指标的优化特性来增强种群在不规则Pareto前沿的收敛压力。首先,设计了一种增强的生长型神经气网络,该网络利用Pareto最优前沿的拓扑信息指导种群向Pareto最优前沿方向收敛。然后,提出了一种联合度量指标以配合Pareto支配信息来综合评价个体的收敛性。最后,提出一种基于自适应参考点的环境选择增强种群在高维目标空间的多样性。为验证所提算法的性能,在DTLZ和WFG基准问题集中的44个不规则高维多目标优化问题与5种先进的高维多目标进化算法进行对比实验。实验结果表明,所提出的基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法的整体性能优于对比算法。 展开更多
关键词 多目标优化 多目标进化算法 度量指标 不规则Pareto前沿 生长型神经气
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基于学习型进化算法的并行机批调度与多级非完美性维护集成优化
15
作者 安友军 张俊 +3 位作者 董元发 高开周 彭巍 周彬 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3277-3295,共19页
针对工件动态到达情况下的并行机批调度问题,现有研究很少考虑产品加工不兼容、设备维护和目标完成量等约束对实际生产计划的影响。为此,在考虑产品加工不兼容和最大停机设备数量对并行机生产与维护集成调度影响的基础上,提出了具有4种... 针对工件动态到达情况下的并行机批调度问题,现有研究很少考虑产品加工不兼容、设备维护和目标完成量等约束对实际生产计划的影响。为此,在考虑产品加工不兼容和最大停机设备数量对并行机生产与维护集成调度影响的基础上,提出了具有4种不同维护活动的多级非完美性设备维护策略,进而构建了考虑不同见证点目标完成量、设备维护和最大停机设备数量的多目标集成调度数学优化模型。为求解该问题,设计了4种局部搜索算子和一种基于聚类的交叉策略,并以此构建了基于Q学习的自适应多目标进化算法(QSMOEA)。最后,通过大量仿真实验发现:①4种局部搜索算子和基于聚类的交叉策略在QSMOEA算法中发挥着积极且重要的作用,且它们对算法整体性能的贡献度不低于11.91%;②QSMOEA算法显著优于其他4种先进的智能优化算法,且平均相对百分比偏差不低于-18.58%;③多级非完美性设备维护策略显著优于传统设备维护策略,且所提维护策略的最优维护计划在集成优化研究中也具有显著性优势;④通过敏感性分析发现,最大停机设备数量对生产与维护集成调度结果具有显著性影响。 展开更多
关键词 并行批处理机 多级非完美性维护 生产与维护集成调度 Q学习算法 自适应多目标进化算法
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基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法
16
作者 闵芬 董文波 丁炜超 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2154-2176,共23页
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)广泛存在于科学研究和工程实践中,其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标.现有方法往往关注于目标空间的时域特征,忽视了对单个决策变量变化特性的... 动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)广泛存在于科学研究和工程实践中,其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标.现有方法往往关注于目标空间的时域特征,忽视了对单个决策变量变化特性的探索与利用,从而在处理更复杂的问题时不能有效引导种群收敛.为此,提出一种基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法(Dynamic multi-objective evolutionary algorithm based on classification of decision variable temporal change characteristics,FT-DMOEA).所提算法在环境动态变化时,首先基于决策变量时域变化特征分类方法将当前时刻决策变量划分为线性变化和非线性变化两种类型;然后分别采用拉格朗日外插法和傅里叶预测模型对线性和非线性变化决策变量进行下一时刻的初始化操作.为了更有效地识别非线性决策变量变化模式,傅里叶预测模型通过傅里叶变换将历史种群数据从时域转换到频域,在分析周期性频率特征后,使用自回归模型进行频谱估计后再反变换至时域.在多个基准数据集上和其他算法进行对比,实验结果表明,所提算法是有效的. 展开更多
关键词 傅里叶变换 动态多目标优化问题 决策变量分类 动态多目标进化算法 预测策略
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采用基于分解的多目标进化算法的电力环境经济调度 被引量:31
17
作者 朱永胜 王杰 +1 位作者 瞿博阳 P.N.Suganthan 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1577-1584,共8页
为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度(environmental economic dispatching,EED)问题,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于电力调度领域,提出了基于MOEA/D... 为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度(environmental economic dispatching,EED)问题,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于电力调度领域,提出了基于MOEA/D的多目标环境经济调度算法。该算法首先采用Tchebycheff法将整个EED Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用差分进化同时求解这些子问题,并在算法中加入约束处理及归一化操作,以获得最优的带约束EED问题的调度方案。最后,应用模糊集理论为决策者提供最优折中解。对IEEE 30节点测试系统进行仿真计算,并与其它智能优化算法的调度方案对比。结果表明,该算法有效可行,且具有很好的收敛速度和求解精度。 展开更多
关键词 环境经济调度 多目标进化算法 MOEA D PARETO最优前沿
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多目标进化算法及其在电力环境经济调度中的应用综述 被引量:18
18
作者 肖俊明 周谦 +1 位作者 瞿博阳 韦学辉 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2016年第2期1-9,共9页
电力系统能源供应对现代社会至关重要,而电力系统环境经济调度问题的科学、有效解决是实现能源供应的保障.多目标进化算法在求解电力系统环境经济调度问题方面具有独特的优势.本文按时间顺序首先对多目标进化算法做了介绍,其次对多目标... 电力系统能源供应对现代社会至关重要,而电力系统环境经济调度问题的科学、有效解决是实现能源供应的保障.多目标进化算法在求解电力系统环境经济调度问题方面具有独特的优势.本文按时间顺序首先对多目标进化算法做了介绍,其次对多目标进化算法在电力系统环境经济调度问题中的应用进行了讨论,总结了近年来科学工作者的研究内容,并对此领域以后可能的发展方向进行了展望. 展开更多
关键词 多目标优化 多目标进化算法 电力系统运行调度 经济环境调度
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一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法 被引量:12
19
作者 郑金华 李珂 +1 位作者 李密青 文诗华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期312-326,共15页
通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体... 通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体对群体的贡献时只需要1次计算(同类方法需要2次计算);当外部种群中非支配个体数目超过规定规模时,根据个体独立支配区域的Hypervolume指标的大小对其进行修剪;在此基础上,提出了一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法ANMOEA?HI.对比实验结果表明,ANMOEA?HI在保证了解集收敛性的同时亦拥有良好的分布性. 展开更多
关键词 最小生成树 树邻域密度 适应度赋值 Hypervolume指标 种群维护 多目标进化算法
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一种快速的基于占优树的多目标进化算法 被引量:14
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作者 石川 李清勇 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期505-516,共12页
为了解决多目标进化算法中适应值指派(fitness assignment)的耗时问题,提出了一种新颖的适应值指派方法——占优树.占优树保存了个体之间的必要信息,暗含了个体的密度信息,而且显著减少了个体之间的比较.此外,基于占优树的淘汰策略没有... 为了解决多目标进化算法中适应值指派(fitness assignment)的耗时问题,提出了一种新颖的适应值指派方法——占优树.占优树保存了个体之间的必要信息,暗含了个体的密度信息,而且显著减少了个体之间的比较.此外,基于占优树的淘汰策略没有花费额外的代价就保存了种群多样性.在此基础上,提出了一种新的基于占优树的多目标进化算法.通过6个测试问题和3个方面的测试标准,新算法在接近真实的最优前沿和保持种群的多样性方面,与SPEA2和NSGA-II性能相当,但速度要比它们快得多. 展开更多
关键词 多目标进化算法 进化算法 占优树 淘汰策略
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