基于蚁群优化解决传感器网络中的能量洞问题 被引量：40

1

作者 宋超 刘明 +2 位作者 龚海刚 陈贵海 王晓敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2729-2743,共15页

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为"能量洞"的现象."能量洞"问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网... 基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为"能量洞"的现象."能量洞"问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究"能量洞"现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况. 展开更多

关键词 无线传感器网络 能量洞问题 网络寿命 多目标优化 NP难 蚁群优化

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基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法 被引量：140

2

作者 胡旺 Gary G. YEN 张鑫 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期1025-1050,共26页

粒子群优化算法因形式简洁、收敛快速和参数调节机制灵活等优点,同时一次运行可得到多个解,且能逼近非凸或不连续的Pareto最优前端,因而被认为是求解多目标优化问题最具潜力的方法之一.但当粒子群优化算法从单目标问题扩展到多目标问题... 粒子群优化算法因形式简洁、收敛快速和参数调节机制灵活等优点,同时一次运行可得到多个解,且能逼近非凸或不连续的Pareto最优前端,因而被认为是求解多目标优化问题最具潜力的方法之一.但当粒子群优化算法从单目标问题扩展到多目标问题时,Pareto最优解集的存储与维护、全局和个体最优解的选择以及开发与开采的平衡等问题亦随之出现.通过目标空间变换方法,采用Pareto前端在被称为平行格坐标系统的新目标空间中的分布熵及差熵评估种群的多样性及进化状态,并以此为反馈信息来设计进化策略,使得算法能够兼顾近似Pareto前端的收敛性和多样性.同时,引入格占优和格距离密度的概念来评估Pareto最优解的个体环境适应度,以此建立外部档案更新方法和全局最优解选择机制,最终形成了基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法.实验结果表明:在IGD性能指标上,与另外8种对等算法相比,该算法在由ZDT和DTLZ系列组成的12个多目标测试问题集中表现出了显著的性能优势. 展开更多

关键词 多目标优化问题 粒子群优化 平行格坐标系统 Pareto熵 自适应参数

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基于多目标遗传算法求解时间窗车辆路径问题 被引量：13

3

作者 刘敏 郑金华 蒋浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期186-189,207,共5页

有别于传统的单目标方法,将带时间窗约束的车辆路径问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种多目标遗传算法。在算法中设计了擂台法则作为构造非支配集的方法,提出了可变爬山率的局部爬山法,并通过将组合种群分成多层非支配... 有别于传统的单目标方法,将带时间窗约束的车辆路径问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种多目标遗传算法。在算法中设计了擂台法则作为构造非支配集的方法,提出了可变爬山率的局部爬山法,并通过将组合种群分成多层非支配集来实现精英保留策略。实验结果表明,该算法能有效地求解车辆路径问题并且为决策者提供了强有力的决策支持。 展开更多

关键词 车辆路径 遗传算法 多目标最优化 擂台法则

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应急物流的分批配送规划及蚁群优化求解 被引量：14

4

作者 徐志宇 彭嘉臻 许维胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期1-3,8,共4页

针对应急物流的特点,建立分批配送车辆路径规划(SDVRP)模型,实现三大目标:(1)未满足需求最少化;(2)总配送时间最短化;(3)各灾点失衡度最低化。以加权求和的方式转化为单一优化目标,分批配送也节约了救援路径数/车辆数。借鉴并改进最大-... 针对应急物流的特点,建立分批配送车辆路径规划(SDVRP)模型,实现三大目标:(1)未满足需求最少化;(2)总配送时间最短化;(3)各灾点失衡度最低化。以加权求和的方式转化为单一优化目标,分批配送也节约了救援路径数/车辆数。借鉴并改进最大-最小蚁群算法,设定信息素增量的上下限,避免了结果陷入局部最优。给出数值算例,验证了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 分批配送车辆路径规划(SDVRP) 多目标优化(mop) 应急物流 最大-最小蚂蚁系统(MMAS)

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基于多目标粒子群算法的直线感应电机机构优化设计 被引量：6

5

作者 刘爱民 张红奎 +1 位作者 张小玲 杨光 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2010年第9期15-19,共5页

为了得到更大起动推力,满足高压断路器开断性能和机械性能要求,论文对操动机构用圆筒型直线感应电机(C-LIM)进行优化设计,把粒子群优化算法(PSO)引进到C-LIM的优化设计之中。并针对电机优化问题的具体特点,提出多目标粒子群算法(MOP)用... 为了得到更大起动推力,满足高压断路器开断性能和机械性能要求,论文对操动机构用圆筒型直线感应电机(C-LIM)进行优化设计,把粒子群优化算法(PSO)引进到C-LIM的优化设计之中。并针对电机优化问题的具体特点,提出多目标粒子群算法(MOP)用于C-LIM的全局优化。根据C-LIM应用于高压断路器操动机构的结构和性能要求,建立了多目标优化设计数学模型;并采用Matlab工程计算工具,编写了C-LIM的MOP设计程序,同时还制作了可视化界面(GUI)。对优化结果分析,表明MOP设计要好于单目标优化设计。优化的C-LIM,在推力增加的同时使电机结构尺寸整体缩小、重量减轻,提高了C-LIM操动机构的实用性。 展开更多

关键词 圆筒型直线感应电机 粒子群优化算法 多目标优化

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多目标细菌觅食优化算法 被引量：4

6

作者 李珺 党建武 +1 位作者 王垚 包敏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期1996-2000,共5页

传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优,为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势,提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略;引入差分思想完成复制操作,提高种群的多样性... 传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优,为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势,提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略;引入差分思想完成复制操作,提高种群的多样性;采用栅格划分法进行迁徙操作,提高解集的分散性;同时使用外部集存放当前找到的非支配解,并不断对外部集进行优化。通过对多个标准函数进行测试并与其他几种算法的对比结果表明,所提出的多目标细菌觅食优化算法在解的收敛性和分散性指标上都有一定提升,能够有效解决多目标优化问题。 展开更多

关键词 多目标优化问题 细菌觅食优化算法 归一化 差分进化 外部集 栅格

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非均匀数据产生率的传感器网络的节能算法 被引量：1

7

作者 宋超 刘明 +1 位作者 陈贵海 龚海刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期791-795,共5页

无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一.在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命.针对非均匀数据产生率的传感器网络,用建立环关系表的方式以搜索近似最优的传输距离从而... 无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一.在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命.针对非均匀数据产生率的传感器网络,用建立环关系表的方式以搜索近似最优的传输距离从而延长网络寿命,在降低搜索(算法)复杂度的同时得到与最优解近似的结果.模拟实验证明了采用此节能算法的网络寿命逼近于理想最优序列下的网络生命时间,并且与已有的文献算法相比,可以延长网络寿命. 展开更多

关键词 无线传感器网络 “能量洞”问题 多目标优化问题

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多目标优化非支配集构造方法的研究进展 被引量：3

8

作者 李志强 蔺想红 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第19期31-35,共5页

多目标优化非支配集的构造是多目标进化算法研究领域的一个重要步骤,旨在研究用多目标进化算法解决多目标优化问题的效率。对多目标优化问题进行了描述并且给出了求解算法的一般框架,结合研究现状讨论了目前该领域几种主要的基于Pareto... 多目标优化非支配集的构造是多目标进化算法研究领域的一个重要步骤,旨在研究用多目标进化算法解决多目标优化问题的效率。对多目标优化问题进行了描述并且给出了求解算法的一般框架,结合研究现状讨论了目前该领域几种主要的基于Pareto非支配集的构造算法,以及它们的计算时间复杂度;总结并展望了该领域未来的发展趋势。 展开更多

关键词 多目标进化算法(MOEA) 多目标优化问题(mop) 非支配集 PARETO前沿

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基于自适应反向学习的多目标分布估计算法 被引量：4

9

作者 李二超 杨蓉蓉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期15-21,共7页

针对基于规则模型的多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种基于自适应反向学习(OBL)的多目标分布估计算法。该算法根据函数变化率的大小来决定是否进行OBL:当函数变化率较小时,算法可能陷入局部最优,所以进行OBL以提高当... 针对基于规则模型的多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种基于自适应反向学习(OBL)的多目标分布估计算法。该算法根据函数变化率的大小来决定是否进行OBL:当函数变化率较小时,算法可能陷入局部最优,所以进行OBL以提高当前种群中个体的多样性;当函数变化率较大时,运行基于规则模型的多目标分布估计算法。所提算法通过适时地引入OBL策略,减小了种群多样性及个体的分布情况对优化算法整体收敛质量以及收敛速度的影响。为了验证改进算法的性能,选取基于规则模型的多目标分布估计算法(RM-MEDA)、摸石头过河算法与分布估计混合算法(HWSA-EDA)以及基于逆建模的多目标进化算法(IM-MOEA)作为对比算法与所提算法分别在ZDT和DTLZ测试函数上进行测试。测试结果表明,除了在DTLZ2函数上以外,所提算法不仅有良好的全局收敛性,而且解的分布性和均匀性都有所提高。 展开更多

关键词 多目标优化问题 局部最优 反向学习 种群多样性 收敛性

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EMOEA/D-DE算法在卫星有效载荷配置中的应用 被引量：1

10

作者 李晖 袁文兵 熊慕舟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第8期2424-2428,共5页

针对卫星有效载荷配置问题,提出了一种基于差分进化分解的改进多目标优化算法(EMOEA/D-DE)的有效载荷配置模型。该模型将配置问题转化为以卫星数、卫星冗余度为目标的多目标优化问题(MOP),并采用EMOEA/D-DE进行求解。此外,针对随机均匀... 针对卫星有效载荷配置问题,提出了一种基于差分进化分解的改进多目标优化算法(EMOEA/D-DE)的有效载荷配置模型。该模型将配置问题转化为以卫星数、卫星冗余度为目标的多目标优化问题(MOP),并采用EMOEA/D-DE进行求解。此外,针对随机均匀初始化会导致种群在目标空间分布过于集中的问题,采用与优化目标相结合的随机初始化方法进行改进。实验结果表明,该模型所求解集的平均差异性在0.05以内,分布度值在0.9以上,具有较好的稳定性及分布性,且改进后的算法收敛速度提升近1倍,所求解的近似Pareto前沿相对更优。 展开更多

关键词 卫星有效载荷配置 多目标优化问题 MOEA D EMOEA D-DE 种群初始化

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解决无线传感器网络能量洞问题的贪婪算法

11

作者 宋超 刘明 龚海刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期24-27,60,共5页

无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一。在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命。提出了一种近似的贪婪算法(ASGT),该算法将最优传输距离序列问题转化为最优生成树问题... 无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一。在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命。提出了一种近似的贪婪算法(ASGT),该算法将最优传输距离序列问题转化为最优生成树问题,在降低搜索(算法)复杂度的同时得到与最优解近似的结果。模拟实验证明了采用ASGT算法的网络寿命逼近于理想最优序列下的网络生命时间,并且与已有的文献算法相比,ASGT可以延长网络寿命两倍以上。 展开更多

关键词 无线传感器网络 “能量洞”问题 多目标问题 NP问题 有向图

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基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法

12

作者 李二超 李康伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期22-28,共7页

针对基于帕累托(Pareto)支配的多目标进化算法在解决高维问题时选择压力降低,以及基于分解的多目标进化算法在提高收敛性和分布性的同时降低了种群多样性的问题,提出了一种基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法。首先,使用基于... 针对基于帕累托(Pareto)支配的多目标进化算法在解决高维问题时选择压力降低,以及基于分解的多目标进化算法在提高收敛性和分布性的同时降低了种群多样性的问题,提出了一种基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法。首先,使用基于角度分解的技术将目标空间分解为指定个数的子空间来提高种群的多样性;然后,在生成新解的过程中加入基于聚合的交叉邻域方法,使生成的新解更接近于父代解;最后,分两阶段在每个子空间内基于最小距离和聚合策略来选择解以提高收敛性和分布性。为了验证所提算法的可行性,采用标准测试函数ZDT和DTLZ进行仿真实验,结果表明所提算法的总体性能均优于经典的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)、MOEA/DDE、NSGA-Ⅲ和GrEA。可见,所提算法在提高多样性的同时可以有效平衡收敛性和多样性。 展开更多

关键词 进化优化算法 多目标优化问题 收敛性 多样性 分布性 分解

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基于空间距离的多目标差分进化算法 被引量：5

13

作者 曾映兰 伍军 郑金华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第2期451-454,共4页

在经典差分进化的基础上,提出了一种基于空间距离的多目标差分进化算法(SD-MODE),与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,结果表明该算法拥有良好的分布性,同时也较好地改善了收敛性。

关键词 多目标进化算法 多目标优化问题 差分进化 空间距离

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基于Pareto的多目标克隆进化算法 被引量：2

14

作者 贺群 程格 +2 位作者 安军辉 戴光明 彭雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期489-492,共4页

为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal A... 为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal Algorithm)。通过部分多目标优化测试函数ZDT和DTLZ对算法进行了性能测试,验证了该算法能获得分布更加均匀的Pareto前沿,解的收敛性明显优于典型的多目标进化算法。 展开更多

关键词 多目标优化问题 多目标进化算法 多目标优化免疫算法 NPCA算法

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基于多区域采样策略的混合粒子群优化求解多目标柔性作业车间调度问题 被引量：9

15

作者 张闻强 邢征 杨卫东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期2249-2257,共9页

柔性作业车间调度问题(FJSP)是一类应用广泛的组合优化问题。针对多目标FJSP求解过程复杂、算法易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多区域采样策略的混合粒子群优化算法(HPSO-MRS),以同时优化最大完工时间和总机器延迟时间这两个目标... 柔性作业车间调度问题(FJSP)是一类应用广泛的组合优化问题。针对多目标FJSP求解过程复杂、算法易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多区域采样策略的混合粒子群优化算法(HPSO-MRS),以同时优化最大完工时间和总机器延迟时间这两个目标。多区域采样策略能够区分粒子所在Pareto前沿面的位置,根据不同区域进行采样重组,并为采样后位于Pareto前沿面多个区域的粒子规划相应的运动方向,从而有针对性地调整粒子在多个方向上的收敛能力,并带来一定程度的均匀分布能力的提升。此外,编解码方面使用带插空机制的解码策略来消除可能存在的局部左移;粒子更新方面将传统粒子群优化(PSO)算法的粒子更新方式与遗传算法(GA)的交叉变异算子相结合,提升了算法搜索过程的多样性并避免算法陷入局部最优。把所提算法在Benchmark问题Mk01~Mk10上进行测试,与传统的HPSO、NSGA-Ⅱ、基于适应度分配策略的多目标进化算法(SPEA2)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)进行算法效力和运行效率对比。显著性分析的实验结果表明,HPSO-MRS在收敛性评价指标HV和IGD上分别在85%和77.5%的对照组中显著优于对比算法,而该算法在35%的对照组中的分布性指标Spacing显著优于对比算法,且均不存在所提算法显著差于对比算法的情况。可见相较于对比算法,所提出的算法具备较好的收敛与分布性能。 展开更多

关键词 粒子群优化 多区域采样 多目标优化问题 柔性作业车间调度问题 遗传算法

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基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法 被引量：6

16

作者 孙冲 李文辉 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期345-351,共7页

提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结... 提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结果表明:该方法解决了多目标粒子群优化算法易陷入局部极值的问题;在反向世代距离性能指标上,该算法与一些典型的多目标粒子群优化算法相比,其种群多样性和解的收敛性优势显著. 展开更多

关键词 粒子群优化 多目标优化问题 多维标准正态分布 自适应分割

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环链种群结构的多目标教与学优化算法

17

作者 林震 陈辉金 帅剑平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期441-447,共7页

针对教与学算法采用贪婪进化机制,易造成种群多样性较差的问题,将环链拓扑结构引入到多目标教与学算法中,并改进了自我学习机制,提出了一种环链种群结构的多目标教与学优化算法。根据多种群进化方式,通过一种环链结构将种群划分为多个邻... 针对教与学算法采用贪婪进化机制,易造成种群多样性较差的问题,将环链拓扑结构引入到多目标教与学算法中,并改进了自我学习机制,提出了一种环链种群结构的多目标教与学优化算法。根据多种群进化方式,通过一种环链结构将种群划分为多个邻域,每个邻域代表一个小种群,且相邻种群之间存在重叠。在教与学进化过程中,在每个小种群中设置一名教师,由每一位教师引导各自的种群独立进化,且彼此之间存在进化信息交流。同时,提出一种改进的学习机制来提升局部寻优能力,由此平衡算法的全局搜索和局部寻优。该算法通过与五种对等算法在ZDT和DTLZ系列组成的12个多目标测试问题进行测试,实验结果表明了新算法在收敛性、多样性和稳定性等方面均优于或部分优于其他的对比算法。 展开更多

关键词 教与学优化算法 多目标优化问题 环链种群结构 学习机制

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