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用于多目标进化的归一化排序非支配集构造方法被引量：9: 1; 作者鲍培明朱庆保《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2010-2015,共6页; 本文基于归一化思想,通过计算进化群体中个体多目标值的归一化和,提出了个体之间排序意义上的大于、等于关系,建立了进化群体中所有个体从大到小的全排序,同时给出了相关理论和证明.在此基础上,提出了多目标进化算法的非支配集构造方法... 展开更多; 关键词多目标进化算法非支配集归一化排序; 在线阅读下载PDF 职称材料

非支配集下变异蜂群指导的智能交通控制方法: 2; 作者王崇杨欣宇吴迪《科技通报》北大核心 2014年第6期149-151,共3页; 非支配集下的变异蜂群指导算法具有更加优越的自适应能力。传统的交通控制方法采用变时隙策略,无法将交通的动态信息实时的融合起来。提出了一种非支配集下基于变异蜂群指导的智能交通控制方法,采用变异蜂群指导算法,通过搜寻者不断搜... 展开更多; 关键词非支配集变异蜂群智能交通; 在线阅读下载PDF 职称材料

用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法被引量：4: 3; 作者胡焕耀董渭清《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期29-32,共4页; 针对多目标进化算法中如何提高非支配集构造效率的问题,提出了一种用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法.根据多目标解的性质,将解的比较结果分为支配、被支配以及不相关3种类型,再根据解的比较结果生成排序伪二叉树.在每一轮... 展开更多; 关键词多目标进化最优解集非支配集伪二叉树法则; 在线阅读下载PDF 职称材料

求解多目标优化问题的改进布谷鸟搜索算法被引量：13: 4; 作者杨辉华谢谱模 +2 位作者张晓凤马巍刘振丙《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1600-1608,共9页; 针对求解多目标优化问题,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索算法(IMOCS).相比于标准多目标布谷鸟搜索算法(MOCS),IMOCS在莱维飞行中使用动态自适应的步长控制量,并基于层级和拥挤度距离选择下一次莱维飞行的种群.为了验证算法的有效性,通... 展开更多; 关键词多目标优化布谷鸟搜索算法自适应步长控制量非支配集排序; 在线阅读下载PDF 职称材料

用基于快速排序的MOGA求解MOKP 被引量：1: 5; 作者唐欢容郑金华蒋浩《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期50-53,65,共5页; 0/1背包问题是一类典型的组合优化问题,且属于NP完全问题.多目标遗传算法通过一次运行可以搜索到多个解,同时具有比规范遗传算法更强的求解问题的能力.该文将基于快速排序的多目标遗传算法应用于多目标0/1背包问题中,可以快速、高效地... 展开更多; 关键词多目标遗传算法多目标优化非支配集 0 l背包问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于子目标进化的高维多目标优化算法被引量：3: 6; 作者雷宇曜姜文志 +1 位作者刘立佳马向玲《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1910-1917,共8页; 多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目... 展开更多; 关键词高维多目标优化子目标进化算法 Pareto非支配解集 Minkowski距离遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

多目标情景树算法研究及应用: 7; 作者张惠秋包振强 +2 位作者杨雨露李宁川任晓青《无线电工程》 2015年第11期9-12,共4页; 针对传统情景树只能产生单一优化解的缺点,提出了一种多目标情景树算法。运用Pareto进行多目标排序,并从历史复杂情景中找到与问题情景相似的非支配解集,从而避免了传统单组权值计算产生的单一优化。相对于传统情景树算法,该方法得出的... 展开更多; 关键词多目标情景树相似度非支配解集; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于多目标进化的归一化排序非支配集构造方法被引量：9: 1; 作者鲍培明朱庆保; 机构南京师范大学计算机学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2010-2015,共6页; 基金国家自然科学基金项目(No.60673102) 江苏省自然科学基金项目(No.BK2006218); 文摘本文基于归一化思想,通过计算进化群体中个体多目标值的归一化和,提出了个体之间排序意义上的大于、等于关系,建立了进化群体中所有个体从大到小的全排序,同时给出了相关理论和证明.在此基础上,提出了多目标进化算法的非支配集构造方法,该方法使个体之间的比较次数有较大幅度地减少,加速了非支配集的构造速度.实验结果已经验证了本文提出的用归一化排序构造非支配集的方法效率提高显著.; 关键词多目标进化算法非支配集归一化排序; Keywords multi-objective evolutionary algorithm non-dominated set normalized sort; 分类号 TP393 [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

题名非支配集下变异蜂群指导的智能交通控制方法: 2; 作者王崇杨欣宇吴迪; 机构齐齐哈尔大学计算机控制与工程学院计算机科学系; 出处《科技通报》北大核心 2014年第6期149-151,共3页; 基金黑龙江省教育厅项目(12531759); 文摘非支配集下的变异蜂群指导算法具有更加优越的自适应能力。传统的交通控制方法采用变时隙策略,无法将交通的动态信息实时的融合起来。提出了一种非支配集下基于变异蜂群指导的智能交通控制方法,采用变异蜂群指导算法,通过搜寻者不断搜寻最佳交通控制的逼近方案,通过检测者不断更新最佳交通控制的区域,通过观察者实时反馈交通调整控制信息,三者协同工作,提高了智能交通控制的效率。最后通过Sphere函数,Rastrigin函数和Rosenbrock函数分别进行测试,仿真结果显示,50种群和20种群下的蜂群指导算法均对交通具有很好的指导作用。; 关键词非支配集变异蜂群智能交通; Keywords non-dominated set variation bees intelligent traffic; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法被引量：4: 3; 作者胡焕耀董渭清; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期29-32,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60773118); 文摘针对多目标进化算法中如何提高非支配集构造效率的问题,提出了一种用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法.根据多目标解的性质,将解的比较结果分为支配、被支配以及不相关3种类型,再根据解的比较结果生成排序伪二叉树.在每一轮比较中,从进化群体中选出一个个体,将该个体与当前非支配集中的个体进行比较,淘汰被支配的个体,而未被淘汰的个体将插入到非支配集中第一个被淘汰个体的位置.依次进行,直到进化群体中的个体比较完毕,从而生成排序的伪二叉树.同时,在理论上证明了采用该方法获取的非支配集为目标进化群体的最大非支配集,分析得知其在最差情况下的时间复杂度为O(rN2/2).实验结果表明,当目标数较大时(r≥5),在构造非支配集的效率上伪二叉树法要明显优于Deb、Jensen算法及擂台赛法则.; 关键词多目标进化最优解集非支配集伪二叉树法则; Keywords multi-objective evolution optimal solution non-dominated set pseudo binary tree＇s rule; 分类号 TP301 [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

题名求解多目标优化问题的改进布谷鸟搜索算法被引量：13: 4; 作者杨辉华谢谱模张晓凤马巍刘振丙; 机构桂林电子科技大学广西信息科学实验中心北京邮电大学自动化学院桂林电子科技大学电子工程与自动化学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1600-1608,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(21365008 61105004) +2 种基金 2013GXNSFBA019279) 广西信息科学实验中心重点资助项目(20130103); 文摘针对求解多目标优化问题,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索算法(IMOCS).相比于标准多目标布谷鸟搜索算法(MOCS),IMOCS在莱维飞行中使用动态自适应的步长控制量,并基于层级和拥挤度距离选择下一次莱维飞行的种群.为了验证算法的有效性,通过在测试实例(SCH,ZDT系列,LZ)计算所求Pareto前沿与真实Pareto前沿的广义距离和所求Pareto前沿的多样性来测试IMOCS的性能.结果表明,与MOCS,NSPSO,NSGA-II比较,IMOCS所求的广义距离更小,即由IMOCS所求Pareto前沿更加接近于真实Pareto前沿,同时IMOCS的Pareto前沿分布更加广泛和均匀,即多样性更好.; 关键词多目标优化布谷鸟搜索算法自适应步长控制量非支配集排序; Keywords multi-objective optimization cuckoo search algorithm dynamic adaptive step-size control amount non-dominated set sorting; 分类号 TP399 [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

题名用基于快速排序的MOGA求解MOKP 被引量：1: 5; 作者唐欢容郑金华蒋浩; 机构湘潭大学信息工程学; 出处《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期50-53,65,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(90104021) 湖南省自然科学基金资助项目(01JJY2060); 文摘 0/1背包问题是一类典型的组合优化问题,且属于NP完全问题.多目标遗传算法通过一次运行可以搜索到多个解,同时具有比规范遗传算法更强的求解问题的能力.该文将基于快速排序的多目标遗传算法应用于多目标0/1背包问题中,可以快速、高效地找出多个最优解.实验表明该方法能够获得满意的效果.; 关键词多目标遗传算法多目标优化非支配集 0 l背包问题; Keywords Multi-objective genetic algorithm Multi-objective optimization Non-dominated set knapsack problem; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于子目标进化的高维多目标优化算法被引量：3: 6; 作者雷宇曜姜文志刘立佳马向玲; 机构海军航空工程学院兵器科学与技术系; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1910-1917,共8页; 基金国防预研项目(2014CX-C201-FW) 国家自然科学基金青年科学基金(61002006); 文摘多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.; 关键词高维多目标优化子目标进化算法 Pareto非支配解集 Minkowski距离遗传算法; Keywords many-objective optimization sub-objective evolutionary algorithm Pareto non-dominancesolution set Minkowski distance genetic algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多目标情景树算法研究及应用: 7; 作者张惠秋包振强杨雨露李宁川任晓青; 机构扬州大学信息工程学院扬州大学体育学院; 出处《无线电工程》 2015年第11期9-12,共4页; 基金扬州市科技攻关项目基金资助(YZ2011101); 文摘针对传统情景树只能产生单一优化解的缺点,提出了一种多目标情景树算法。运用Pareto进行多目标排序,并从历史复杂情景中找到与问题情景相似的非支配解集,从而避免了传统单组权值计算产生的单一优化。相对于传统情景树算法,该方法得出的非支配解集更接近问题情景,更满足实际需求。通过居民健康管理系统的应用实例,充分验证了该算法的有效性和实用性。; 关键词多目标情景树相似度非支配解集; Keywords Pareto multi-objective Pareto similarity non-dominated solution set; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	用于多目标进化的归一化排序非支配集构造方法	鲍培明朱庆保	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	非支配集下变异蜂群指导的智能交通控制方法	王崇杨欣宇吴迪	《科技通报》北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法	胡焕耀董渭清	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	求解多目标优化问题的改进布谷鸟搜索算法	杨辉华谢谱模张晓凤马巍刘振丙	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	用基于快速排序的MOGA求解MOKP	唐欢容郑金华蒋浩	《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2005	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于子目标进化的高维多目标优化算法	雷宇曜姜文志刘立佳马向玲	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	多目标情景树算法研究及应用	张惠秋包振强杨雨露李宁川任晓青	《无线电工程》	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料