基于MCF-GERT的复杂产品供应链交付多目标优化模型

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作者 苏雪碧 陶良彦 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期330-340,共11页

复杂产品供应链交付过程参与企业多、生产过程复杂、不确定性高和可控性差,交付过程易出现交货不及时、成本增加和质量不合格等问题。针对该问题提出一种基于多参量CF-GERT(MCF-GERT)的复杂产品供应链交付多目标优化模型。首先,将复杂... 复杂产品供应链交付过程参与企业多、生产过程复杂、不确定性高和可控性差,交付过程易出现交货不及时、成本增加和质量不合格等问题。针对该问题提出一种基于多参量CF-GERT(MCF-GERT)的复杂产品供应链交付多目标优化模型。首先,将复杂产品供应链交付过程抽象成网络,分析了其交付时间、成本和质量之间的复杂关系,构建MCF-GERT网络模型并通过矩阵式求解。进而考虑交付过程的稳定性,引入准时交付率和预算符合率作为约束,构建了供应链产品交付时间-成本-质量多目标优化模型;接着利用多目标遗传算法(NSGA-II)设计了求解算法,实现了多目标之间的权衡和有限资源的合理分配。最后,通过实例说明了模型的有效性,为复杂产品供应链交付过程多目标综合优化提供借鉴。 展开更多

关键词 复杂产品 供应链管理 资源配置 特征函数 NSGA-II算法 多目标优化

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一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法 被引量：1

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作者 韩美慧 王鹏 +1 位作者 李瑞旭 刘仲尧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期124-137,共14页

约束多目标优化(CMOP)问题的求解旨在将有限的搜索资源合理地配置到约束条件的满足与目标函数的优化2个方面,但问题约束的日趋复杂给求解算法带来了巨大挑战。提出一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法,该算法同时进化2个功能互... 约束多目标优化(CMOP)问题的求解旨在将有限的搜索资源合理地配置到约束条件的满足与目标函数的优化2个方面,但问题约束的日趋复杂给求解算法带来了巨大挑战。提出一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法,该算法同时进化2个功能互补的种群(主种群和存档种群),使算法在求解复杂约束问题时能够实现约束处理与目标优化之间的良好平衡。首先,主种群进行双重繁殖,首次繁殖过程通过动态适应度分配函数自适应地利用不可行解所携带的有价值信息,使种群在进化前期强调对目标函数的优化,后期强调可行性,二次繁殖则与存档种群进行合作,以提高种群收敛性并维护多样性。然后,提出一种基于角度的选择方案更新存档种群,在保证种群良好多样性的同时保持种群向Pareto前沿的搜索压力。最后,与5种先进的约束多目标进化算法在33个基准问题上进行对比实验,结果表明,所提出的算法在解决各类CMOP问题时与对比算法相比更具优势,其效率平均提高了约67%。 展开更多

关键词 协同演化算法 约束多目标优化 双重繁殖 动态适应度分配函数 不可行解

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挡土墙土体复合破裂面主动土压力分析 被引量：7

3

作者 章广成 唐辉明 +1 位作者 颜少枝 张艺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2475-2479,共5页

基于普朗德尔-瑞斯纳课题认为,挡土墙土体破裂面是由对数螺线与直线组成的复合滑动面的结论,采用极限平衡法和约束优化相结合的方法,重新推导了主动土压力及其合力和作用点高度的计算公式。在此基础上分析了主动土压力在纵向的分布特征... 基于普朗德尔-瑞斯纳课题认为,挡土墙土体破裂面是由对数螺线与直线组成的复合滑动面的结论,采用极限平衡法和约束优化相结合的方法,重新推导了主动土压力及其合力和作用点高度的计算公式。在此基础上分析了主动土压力在纵向的分布特征,并讨论了主要参数对破裂面、主动土压力及其合力和作用点的影响。 展开更多

关键词 复合破裂面 对数螺线 主动土压力 目标函数 约束优化

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基于自适应烟花算法的多无人机任务分配 被引量：12

4

作者 马焱 赵捍东 +4 位作者 张玮 陈白禹 邵先锋 张晓东 张跃跃 《电光与控制》 北大核心 2018年第1期37-43,共7页

多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函... 多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函数法将该模型转化为无约束单目标极值问题;然后使用自适应烟花算法求解该模型。为验证自适应烟花算法处理该问题的优越性,分别用几种不同优化算法做仿真计算。结果表明,自适应烟花算法能快速收敛于全局最优解,其结果直观地表述了该复杂情景下合理任务分配方案。 展开更多

关键词 协同任务分配 外罚函数法 烟花算法 多约束多目标优化

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求解约束优化问题的偏好多目标进化算法 被引量：4

5

作者 董宁 王宇平 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期98-104,188,共8页

将约束优化问题转化为双目标优化问题,用进化算法求解转化的双目标问题.设计了新的混合交叉算子以提高算法在进化过程中的搜索能力,加快算法收敛;借鉴多目标优化加权度量法中成绩标量函数的特点,提出新的偏好适应度函数,进行个体比较和... 将约束优化问题转化为双目标优化问题,用进化算法求解转化的双目标问题.设计了新的混合交叉算子以提高算法在进化过程中的搜索能力,加快算法收敛;借鉴多目标优化加权度量法中成绩标量函数的特点,提出新的偏好适应度函数,进行个体比较和选择.新适应度以个体到参考点的加权距离衡量个体优劣,参考点和权向量体现选择的偏好.在进化过程中,自适应地选择参考点和权向量平衡进化的不同阶段对各个目标的偏好程度,增加种群多样性,避免算法早熟收敛. 展开更多

关键词 约束优化 多目标优化 进化算法 偏好 成绩标量函数

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基于多目标优化约束独立成分分析方法的fMRI数据分析研究 被引量：5

6

作者 石玉虎 曾卫明 +1 位作者 邓金 王倪传 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期19-32,共14页

约束独立成分分析(CICA)通过加入先验信息,可极大地提高独立成分分析(ICA)的盲源信号分析性能,但还存在先验信息难以获取、先验信息约束条件阈值参数难以选择以及先验信息难以被有效利用等问题,需要进一步研究和解决。在多目标优化框架... 约束独立成分分析(CICA)通过加入先验信息,可极大地提高独立成分分析(ICA)的盲源信号分析性能,但还存在先验信息难以获取、先验信息约束条件阈值参数难以选择以及先验信息难以被有效利用等问题,需要进一步研究和解决。在多目标优化框架的基础上,建立一种同时融合时空先验信息的CICA模型,可有效规避CICA中阈值参数选择的问题。此外,提出一种从多被试fMRI数据中提取本真先验信息来指导fMRI组分析的自适应挖掘算法,从而为CICA获取先验信息提供一种新途径。最后,利用10例模拟数据、5例任务态和23例静息态fMRI数据,验证所提方法的有效性。结果表明:基于多目标优化的CICA(MOPCICA)获得的时空源信号总体上优于ICA、包含时间信息的CICA(CICA-tR)和包含空间信息的CICA(CICA-sR)(P<0.05)(如在模拟数据中,对应的空间AUC和时间相关系数分别0.75±0.05、0.62±0.02、0.72±0.03、0.71±0.06和0.81±0.13、0.67±0.04、0.74±0.09、0.77±0.13),而空间独立性则优于CICA-tR和CICA-sR (P<0.05)(如在任务态数据中,对应的峭度和负熵分别为69.20±23.36、17.60±13.22、36.71±13.43和0.031 2±0.007 7、0.003 7±0.002 1、0.018 4±0.004 5),从而说明它具有更好的源信号恢复性能。同时,在静息态数据中利用fMRI本真先验信息,MOPCICA获得的组成分与每个被试相应成分之间的相关系数平均高于ICA、基于牛顿迭代法的CICA(CICA-nR)和基于不动点迭代法的CICA(CICAfR)(P<0.05)(分别为0.46±0.08、0.44±0.08、0.45±0.08和0.44±0.08),从而更能代表组中被试的共性。研究表明,所提出的方法对fMRI脑功能连通性检测具有重要意义。 展开更多

关键词 功能磁共振成像 约束独立成分分析 本真先验信息 多目标优化

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一种多目标多约束优化设计的高效包络函数法 被引量：2

7

作者 陈树勋 白斌 《现代制造工程》 CSCD 2005年第11期44-46,共3页

实际工程结构优化问题往往具有多个约束甚至多个目标,约束数目与目标数目的缩减对提高优化计算效率具有重要意义。利用包络函数可以使多约束、多目标优化问题转化为单目标、单约束优化问题,甚至可以使具有多个约束和多个目标的优化问题... 实际工程结构优化问题往往具有多个约束甚至多个目标,约束数目与目标数目的缩减对提高优化计算效率具有重要意义。利用包络函数可以使多约束、多目标优化问题转化为单目标、单约束优化问题,甚至可以使具有多个约束和多个目标的优化问题转化为具有单目标的无约束优化问题。提出k次方根包络函数,这种包络函数具有表达简捷、意义明确、方便易用的优点。大量结构优化应用实例证实,这种包络函数的有效性和优越性。 展开更多

关键词 结构优化 包络函数 目标缩减 约束缩减 k次方根

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曲线曲面的定量造型方法

8

作者 王爱增 赵罡 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1719-1724,共6页

为了探索有效的曲线曲面造型的新方法,利用小波技术引进平均小波光顺率的概念,提出一种针对NURBS曲线曲面的定量造型方法.该方法把平均小波光顺率作为目标函数进行优化造型,同时由目标函数的值定量地评估优化造型结果的光顺情况.与传统... 为了探索有效的曲线曲面造型的新方法,利用小波技术引进平均小波光顺率的概念,提出一种针对NURBS曲线曲面的定量造型方法.该方法把平均小波光顺率作为目标函数进行优化造型,同时由目标函数的值定量地评估优化造型结果的光顺情况.与传统方法相比,在曲线曲面造型过程中参考平均小波光顺率可以更方便地对曲线曲面进行造型设计.实例验证结果表明,文中方法在满足约束条件的情况下达到了满意的造型效果. 展开更多

关键词 小波变换 造型 最优化 B样条 目标函数

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考虑避碰约束的编队卫星入网路径规划

9

作者 黄河 周军 刘莹莹 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期212-216,共5页

提出了一种新的考虑避碰约束的编队卫星入网路径规划策略。首先通过常规编队卫星入网的多脉冲线性规划方法,得到一组卫星入网的脉冲序列,以此预测轨道机动过程中各星之间的最小距离,当最小距离小于安全距离时,将最小距离前后脉冲施加时... 提出了一种新的考虑避碰约束的编队卫星入网路径规划策略。首先通过常规编队卫星入网的多脉冲线性规划方法,得到一组卫星入网的脉冲序列,以此预测轨道机动过程中各星之间的最小距离,当最小距离小于安全距离时,将最小距离前后脉冲施加时刻的相对位置作为约束条件,重新规划卫星入网轨迹,迭代进行直到满足避碰要求。仿真结果表明,该方法由于减少了路径规划过程中约束条件的个数,能够快速地规划出考虑避碰约束时的编队卫星入网轨迹,且有效节省燃料消耗。 展开更多

关键词 卫星编队 入网 避碰 线性规划

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切削过程优化问题的边界极值解法

10

作者 金问林 张幼桢 严丽丽 《南京航空学院学报》 CSCD 1992年第4期370-376,共7页

本文首先讨论切削过程优化问题目标函数的极值问题,并完成切削过程优化问题目标函数无极值的证明,给出了在刀具耐用度满足泰勒公式条件下的特例证明。在此基础上提出了该类问题的边界极值解法,把两维空间内的求极值问题转化为一维问题求... 本文首先讨论切削过程优化问题目标函数的极值问题,并完成切削过程优化问题目标函数无极值的证明,给出了在刀具耐用度满足泰勒公式条件下的特例证明。在此基础上提出了该类问题的边界极值解法,把两维空间内的求极值问题转化为一维问题求解,大大减小了计算量。本文还讨论了边界极值求解方法在计算机实现过程中若干问题,包括约束分类方法、约束边界的组合方法、约束边界在计算机内的表达方式等问题。本文最后给出了一个应用边界相比求解的实际例子,并与采用传统的数学规划求解方法进行了比较。结果表明,两者计算结果一致,采用边界极值法的计算速度比数学规划方法提高了一个数量级。 展开更多

关键词 金属切削 边值问题 目标函数

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图的Smarandachely邻点可区别边染色算法 被引量：1

11

作者 曹道通 李敬文 文飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期228-233,239,共7页

为解决图的Smarandachely邻点可区别边染色问题,提出一种基于多目标优化的染色算法。针对每个子问题分别设置子目标函数向量和决策空间,在颜色迭代、顺序交换和强制交换中,子目标逐渐得到最优解,最终使总目标函数符合图的Smarandachely... 为解决图的Smarandachely邻点可区别边染色问题,提出一种基于多目标优化的染色算法。针对每个子问题分别设置子目标函数向量和决策空间,在颜色迭代、顺序交换和强制交换中,子目标逐渐得到最优解,最终使总目标函数符合图的Smarandachely邻点可区别边染色要求。实验结果表明,在1 000个顶点内该算法能够正确地得到随机图的Smarandachely邻点可区别边色数。 展开更多

关键词 多目标优化 图染色 Smarandachely邻点可区别边染色 目标函数 时间复杂度

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自适应两阶段大规模约束多目标进化算法 被引量：3

12

作者 于坤杰 杨振宇 +2 位作者 乔康加 梁静 岳彩通 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期1-9,共9页

针对求解大规模约束多目标优化问题时遇到的收敛速度慢和可行解难以找到的困难,提出了一种自适应两阶段大规模约束多目标进化算法。首先,算法在第一阶段根据决策变量的性质,自适应地选择部分变量进行优化,且不考虑任何约束使种群快速跨... 针对求解大规模约束多目标优化问题时遇到的收敛速度慢和可行解难以找到的困难,提出了一种自适应两阶段大规模约束多目标进化算法。首先,算法在第一阶段根据决策变量的性质,自适应地选择部分变量进行优化,且不考虑任何约束使种群快速跨过不可行区域,逼近无约束帕累托前沿。其次,算法在第二阶段考虑全部的约束,利用ε约束处理技术对变量进行整体优化;同时,利用存档将进化过程中获得的可行且非支配的解保存并更新,以不断地提高种群的收敛性与多样性。最后,将所提算法与其他6种算法在37个测试函数上进行实验对比,结果表明:所提算法在25个函数上取得了最佳结果,且分别至少在31个函数上优于对比算法;所提算法在90%以上函数中的可行率都能达到100%,可以有效地解决大规模约束多目标优化问题。 展开更多

关键词 大规模约束多目标优化 算法 自适应 存档集 帕累托前沿 收敛速度 测试函数

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基于参考向量的自适应约束多目标进化算法 被引量：1

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作者 史非凡 史旭华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期542-549,共8页

针对目前用多目标进化算法(MOEA)处理约束多目标优化问题(CMOP)的研究通常以解决单一类型约束为主,而在面对不同种类的复杂约束时算法难以收敛或者种群分布性差的问题,以基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)框架为基础,提出一种基于参考... 针对目前用多目标进化算法(MOEA)处理约束多目标优化问题(CMOP)的研究通常以解决单一类型约束为主,而在面对不同种类的复杂约束时算法难以收敛或者种群分布性差的问题,以基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)框架为基础,提出一种基于参考向量的自适应约束多目标进化算法(ARVCMOEA)。首先将参考向量分成主参考向量及辅助参考向量两部分,然后在算法起始阶段通过无约束的辅助参考向量指导种群快速跨越不可行区间,最后通过自适应地调整辅助参考向量的位置及弱化对其的分布性要求来提高算法分布性及搜索能力。实验在30个具有不同种类复杂约束的测试函数上进行了验证,结果表明所提算法面对不同种类的约束时均可以很好地收敛,在总体性能上均优于NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)、C-MOEA/D(Constraint-MOEA/D)及MOEA/D-DAE,并且相较于目前性能优异的CCMO(Coevolutionary Constrained Multi-objective Optimization framework)在部分测试函数上可以得到更优异的结果。可见,所提算法在面对不同种类的CMOP时具有优异的性能。 展开更多

关键词 多目标进化算法 约束优化 复杂约束 分解 参考向量

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一种基于角度信息的约束高维多目标进化算法 被引量：3

14

作者 刘冰洁 毕晓君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2208-2216,共9页

目前约束高维多目标进化算法大多注重提高收敛精度,而收敛速度相对较慢.为提高算法的收敛速度,提出一种基于角度信息的约束高维多目标进化算法.该算法提出基于角度违反度函数的选择操作,依据动态的收敛性和分布性直接选择较优个体,提高... 目前约束高维多目标进化算法大多注重提高收敛精度,而收敛速度相对较慢.为提高算法的收敛速度,提出一种基于角度信息的约束高维多目标进化算法.该算法提出基于角度违反度函数的选择操作,依据动态的收敛性和分布性直接选择较优个体,提高收敛速度;此外,提出了基于差分进化算法的交叉操作,在不同的进化阶段选用不可行解参与交叉操作,补偿收敛精度.在标准测试函数集C-DTLZ上进行仿真实验,并与当前国内外性能优异的4种约束高维多目标进化算法进行对比,证明了本文算法收敛精度保持良好,而收敛速度得到了提升,且目标维数越高提升效果越明显. 展开更多

关键词 约束高维多目标优化 角度违反度 选择操作 差分算法 交叉操作

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皮革削匀机供料机构优化设计

15

作者 李大磊 覃寿同 +1 位作者 马胜钢 孙俊杰 《郑州工业大学学报》 1996年第4期58-63,共6页

本文详细介绍了在研制皮革削匀机带自动补偿的供料机构中所采取的优化设计方法，提出了在设计中所遇到的主要问题和解决办法，为同类皮革机械的研制和开发提供了一条成功的经验。

关键词 制革 皮革 削匀机 供料机构 优化设计

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面向复杂可行域约束多目标优化问题的双种群协同进化算法

16

作者 丁炜超 孙立烨 +2 位作者 罗飞 顾春华 董文波 《自动化学报》 2025年第9期2037-2057,共21页

约束多目标优化问题主要考虑如何在复杂约束条件下同时优化多个相互冲突的目标,其广泛存在于工程实践中.解决多目标优化问题的关键在于约束满足和目标优化之间的平衡.然而,当问题具有复杂可行域时,现有算法往往存在选择压力大小的矛盾:... 约束多目标优化问题主要考虑如何在复杂约束条件下同时优化多个相互冲突的目标,其广泛存在于工程实践中.解决多目标优化问题的关键在于约束满足和目标优化之间的平衡.然而,当问题具有复杂可行域时,现有算法往往存在选择压力大小的矛盾:若算法的选择压力较大,种群容易陷入局部最优;若算法的选择压力较小,种群则难以搜索到完整的约束前沿.针对此,提出一种双种群协同进化约束多目标优化算法.所提算法采用双种群协同进化框架,引入粒子群和向量群以实现种群间的信息共享和优势互补.其中粒子群使用带有辅助档案的粒子群优化器,通过粒子间的相互学习实现快速收敛,而辅助档案则借助逃逸机制帮助粒子群跳出局部最优.同时,设计一种新的ε-约束技术,动态调整约束松弛因子,使种群在进化初期注重不可行解的遗传信息,跨越不可行区域.向量群使用不考虑约束的参考向量法引导种群进化,使种群均匀分布于前沿面,有效维护了种群的多样性.在当前基准测试集和真实世界73个问题上的实验结果表明,所提出的算法超越对比算法,能够在保持种群多样性的同时快速收敛到约束前沿. 展开更多

关键词 约束多目标优化 复杂可行域 协同进化 粒子群优化 向量群引导

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