期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法
被引量：
1
1
作者
李鑫
余墨多
+1 位作者
姜庆超
范勤勤
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2374-2383,共10页
维持种群多样性和提高算法搜索效率是多模态多目标优化亟需解决的两大问题。为解决以上问题,提出了一种基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法(MMBSO-ZSRL)。在MMBSO-ZSRL中,首先将决策空间分解为多个子空间以降低搜索...
维持种群多样性和提高算法搜索效率是多模态多目标优化亟需解决的两大问题。为解决以上问题,提出了一种基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法(MMBSO-ZSRL)。在MMBSO-ZSRL中,首先将决策空间分解为多个子空间以降低搜索难度和维持种群多样性;然后,使用SARSA(state-action-reward-state-action)算法来平衡头脑风暴算法的全局探索和局部开发能力;并使用特殊拥挤距离来挑选个体来指导种群进化。为了验证所提算法的性能,选取六种先进的多模态多目标优化算法来进行比较,并选取IEEE CEC2019多模态多目标问题基准测试集来对所有比较算法的性能进行测试。实验结果表明,MMBSO-ZSRL的整体性能要显著优于其他六种比较算法。MMBSO-ZSRL不仅可以找到多样性和逼近性更好的帕累托前沿,而且可以在决策空间找到更多的帕累托最优解。
展开更多
关键词
多模态多目标优化
头脑风暴优化算法
强化学习
SARSA算法
分区搜索
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法
被引量：
1
1
作者
李鑫
余墨多
姜庆超
范勤勤
机构
上海海事大学物流研究中心
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2374-2383,共10页
基金
教育部人文社科基金规划基金资助项目(23YJAZH029)
上海市浦江人才计划资助项目(22PJD030)
国家自然科学基金资助项目(61603244)。
文摘
维持种群多样性和提高算法搜索效率是多模态多目标优化亟需解决的两大问题。为解决以上问题,提出了一种基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法(MMBSO-ZSRL)。在MMBSO-ZSRL中,首先将决策空间分解为多个子空间以降低搜索难度和维持种群多样性;然后,使用SARSA(state-action-reward-state-action)算法来平衡头脑风暴算法的全局探索和局部开发能力;并使用特殊拥挤距离来挑选个体来指导种群进化。为了验证所提算法的性能,选取六种先进的多模态多目标优化算法来进行比较,并选取IEEE CEC2019多模态多目标问题基准测试集来对所有比较算法的性能进行测试。实验结果表明,MMBSO-ZSRL的整体性能要显著优于其他六种比较算法。MMBSO-ZSRL不仅可以找到多样性和逼近性更好的帕累托前沿,而且可以在决策空间找到更多的帕累托最优解。
关键词
多模态多目标优化
头脑风暴优化算法
强化学习
SARSA算法
分区搜索
Keywords
multimodal
multi-objective
optimization
(
mmo
)
brain storm
optimization
algorithm
reinforcement learning
SARSA algorithm
zoning search
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法
李鑫
余墨多
姜庆超
范勤勤
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
