基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法 被引量：29

1

作者 张利彪 周春光 +1 位作者 马铭 孙彩堂 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期177-184,共8页

微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集... 微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集的维护方法,保证了非劣解集的多样性.并根据个体间的Pareto支配关系和极大极小距离密度改进了微分进化的选择操作,保证了算法的收敛性,实现了利用微分进化算法求解多目标优化问题.通过对5个ZDT测试函数、两个高维测试函数的实验及与其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 微分进化 极大极小距离密度 多目标优化问题 多目标进化算法

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混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法 被引量：11

2

作者 付亚平 黄敏 +1 位作者 王洪峰 王兴伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1510-1516,共7页

针对生产工序的合并造成一种串并联共存的生产布局,研究了一种特殊的混合并行机调度问题,并考虑以最小化总流水时间和最小化总延迟工件数量为目标的多目标调度问题,建立了混合整数规划模型.针对模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗... 针对生产工序的合并造成一种串并联共存的生产布局,研究了一种特殊的混合并行机调度问题,并考虑以最小化总流水时间和最小化总延迟工件数量为目标的多目标调度问题,建立了混合整数规划模型.针对模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗传算法进行求解,采用基于启发式方法的初始种群生成方式以提高种群的质量和多样性,并引入一种局域搜索策略以改善求解算法所获得的非支配解的质量及分布性.通过对大量数值算例进行仿真实验,并与典型的多目标优化算法进行比较,结果表明所提出的模型和算法在收敛性、分布性及极端点质量方面均具有优势,能够较好的解决多目标混合并行机调度问题. 展开更多

关键词 混合并行机调度问题 多目标优化 非支配排序遗传算法 局部搜索

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基于自适应分解的多任务协作型昂贵多目标优化算法 被引量：11

3

作者 蔡昕烨 马中雨 +5 位作者 张峰 李楠 程会林 孙祺 肖禹舜 李小平 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1934-1948,共15页

现实世界的工程优化问题通常需要同时优化多个冲突的目标,且这些目标函数的评估由于依赖仿真、物理实验而十分昂贵,这类问题被称为昂贵多目标优化问题.使用机器学习方法建立代理模型用于估计候选解的目标函数值是求解此类问题的一种有... 现实世界的工程优化问题通常需要同时优化多个冲突的目标,且这些目标函数的评估由于依赖仿真、物理实验而十分昂贵,这类问题被称为昂贵多目标优化问题.使用机器学习方法建立代理模型用于估计候选解的目标函数值是求解此类问题的一种有效手段.高斯代理模型适用于训练样本数较少的中小规模问题,且能提供评估的不确定性,因此常作为代理模型被应用于昂贵优化.分解是处理多目标优化问题的一种有效手段.一个多目标优化问题可被分解为多个单目标优化子问题,且多个子问题可被进一步划分为代理模型学习的一个目标任务.现有基于分解的昂贵多目标优化算法大多将固定数量的子问题静态地划分到同一任务,从而构造多个固定任务并对其建立多任务高斯代理模型进行求解.这未能充分利用数据的相关信息动态反映出任务间的相关性,限制了多任务高斯过程模型的预测精度以及优化算法的最终性能.为此,本文提出了一种自适应多任务多种群协作搜索算法(AMMCS).AMMCS使用相似性指标实时度量已评估的解集,获得子问题间的相关性,从而自适应地划分任务,提升多任务模型的预测质量.此外,AMMCS使用一个解集(种群)优化一个任务,并通过多种群的协作搜索实现多任务高斯模型的批量优化,提高了采样效率,提升了算法的收敛效率.通过AMMCS与六个代理辅助进化算法进行多组实验对比和分析,显示了AMMCS具有良好的性能.我们同时也设计实验验证了算法中自适应分解以及多种群协作搜索的有效性. 展开更多

关键词 代理辅助进化算法 昂贵优化 多目标优化 多任务高斯过程模型 多种群协作搜索

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Pareto最大最小蚂蚁算法及其在热轧批量计划优化中的应用 被引量：10

4

作者 贾树晋 朱俊 +1 位作者 杜斌 岳恒 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期137-144,共8页

针对双目标旅行商问题提出了基于Pareto概念的最大最小蚂蚁算法(P--MMAS).通过重新设计状态转移策略、信息素更新策略及局部搜索策略,同时引入基于自适应网格的多样性保持策略与信息素平滑机制,使算法能够快速搜索到在目标空间上均匀分... 针对双目标旅行商问题提出了基于Pareto概念的最大最小蚂蚁算法(P--MMAS).通过重新设计状态转移策略、信息素更新策略及局部搜索策略,同时引入基于自适应网格的多样性保持策略与信息素平滑机制,使算法能够快速搜索到在目标空间上均匀分布的近似Pareto前端.通过在6个标准测试函数上的实验及在热轧批量计划优化中的应用,表明P--MMAS具有良好的优化性能及实用性. 展开更多

关键词 蚁群算法 双目标旅行商问题 多目标优化 组合优化 热轧批量计划

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基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法 被引量：141

5

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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有限理性与多目标问题解的稳定性 被引量：13

6

作者 王红蕾 俞建 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2008年第1期104-108,共5页

文章对多目标最优化问题定义了理性函数,证明了大多数的最优化问题(在Baire分类意义上)都是结构稳定的,对ε-平衡也都是鲁棒的.

关键词 运筹学 有限理性 多目标最优化问题 稳定性

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多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法 被引量：3

7

作者 李润鑫 黄辉 +3 位作者 尚振宏 曹宇 王红斌 张晶 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2018年第6期1076-1094,共19页

文献[21]给出了实希尔伯特空间中含有一个约束条件的向量优化问题的有关帕雷托解的拉格朗日乘数法.该文把文献[21]中的主要结果推广到了含有任意m个约束条件的多目标向量优化问题中,给出了实希尔伯特空间中,以proximal法锥和目标函数的c... 文献[21]给出了实希尔伯特空间中含有一个约束条件的向量优化问题的有关帕雷托解的拉格朗日乘数法.该文把文献[21]中的主要结果推广到了含有任意m个约束条件的多目标向量优化问题中,给出了实希尔伯特空间中,以proximal法锥和目标函数的coderivative刻画的多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法. 展开更多

关键词 向量优化 Proximal法锥 CODERIVATIVE 弱ε帕雷托解 多目标约束向量优化问题

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上图像拓扑与多目标优化问题加权解的通有稳定性 被引量：10

8

作者 彭定涛 曹素元 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期81-88,共8页

用函数的上图象之间的Hausdorff距离定义向量值函数间的距离,在此弱拓扑下研究了多目标优化问题加权解关于权因子和目标函数的稳定性,指出加权解关于权因子和目标函数是通有稳定的．

关键词 运筹学 多目标优化问题 usco映射 权因子 上图象拓扑 通有稳定的

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极大熵和声搜索算法求解多目标优化 被引量：3

9

作者 雍龙泉 邓方安 张社民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3652-3655,共4页

给出了求解多目标优化问题的一个新算法。首先利用极大熵函数,将多目标优化问题转换为一个单目标优化问题;然后利用和声搜索算法对其进行求解,进而得到多目标优化问题的有效解。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现,数值结果... 给出了求解多目标优化问题的一个新算法。首先利用极大熵函数,将多目标优化问题转换为一个单目标优化问题;然后利用和声搜索算法对其进行求解,进而得到多目标优化问题的有效解。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现,数值结果表明了该方法是有效的。 展开更多

关键词 多目标优化 极大熵函数 和声搜索算法 有效解

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多目标优化问题proximal真有效解的最优性条件 被引量：5

10

作者 李小燕 高英 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2015年第6期668-676,共9页

在广义凸性假设下,给出了集合proximal真有效点的线性标量化,并在此基础上证明了它与Benson真有效点和Borwein真有效点的等价性.将这些结果应用到多目标优化问题上,得到proximal真有效解的最优性条件.最后,利用proximal次微分,得到了pro... 在广义凸性假设下,给出了集合proximal真有效点的线性标量化,并在此基础上证明了它与Benson真有效点和Borwein真有效点的等价性.将这些结果应用到多目标优化问题上,得到proximal真有效解的最优性条件.最后,利用proximal次微分,得到了proximal真有效解的模糊型最优性条件. 展开更多

关键词 proximal法锥 多目标优化 proximal真有效解 最优性条件

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面向多目标优化问题的基于Species的遗传算法 被引量：1

11

作者 付亚平 王洪峰 黄敏 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期314-318,共5页

为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组非支配解,提出了一种基于Species的多目标遗传算法.该算法采用Tchebycheff方法构建一定数量的子问题,进而基于Species机制构造多种群实现了对多个子问题的并行求解.这种采用多个体对一个最... 为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组非支配解,提出了一种基于Species的多目标遗传算法.该算法采用Tchebycheff方法构建一定数量的子问题,进而基于Species机制构造多种群实现了对多个子问题的并行求解.这种采用多个体对一个最优解的搜索方式提高了算法的探索能力和开发能力.最后,对一组标准测试函数进行仿真实验,结果表明所提出的算法能够快速准确地获得一定数量的非支配解. 展开更多

关键词 多目标优化问题 遗传算法 多目标优化算法 Species机制 Tchebycheff方法

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改进的多宇宙并行量子进化算法 被引量：1

12

作者 李絮 刘争艳 谭拂晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期35-38,共4页

通过设计一种新的量子个体更新策略,提出了改进的多宇宙并行量子进化算法,并对算法的收敛性进行了分析探讨,从理论上证明了该算法的有效性,最后将该算法用于多目标0/1背包问题。仿真结果表明:改进方法能够找到接近Pareto最优前端的更好... 通过设计一种新的量子个体更新策略,提出了改进的多宇宙并行量子进化算法,并对算法的收敛性进行了分析探讨,从理论上证明了该算法的有效性,最后将该算法用于多目标0/1背包问题。仿真结果表明:改进方法能够找到接近Pareto最优前端的更好的解,同时维持解分布的均匀性。 展开更多

关键词 PARETO最优 多目标优化 进化算法 0/1背包问题

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广义多目标minmax问题的最优性条件和极大熵方法 被引量：3

13

作者 刘三明 冯恩民 《运筹与管理》 CSCD 2005年第6期19-22,28,共5页

本文讨论了广义多目标minmax问题的最优性条件。利用极大熵逼近函数,研究了广义多目标minmax问题的逼近问题,在较弱的条件下,证明了由极大熵逼近函数导出的多目标逼近问题的临界点的任一极限点均为原广义多目标minmax问题的临界点。

关键词 运筹学 广义多目标minmax问题 极大熵方法 最优性条件

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工业大系统多目标优化问题的分解协调方法 被引量：2

14

作者 王劭伯 吕勇哉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1989年第2期183-185,共3页

本文针对工业大系统多目标优化问题的特点,提出“一致单调性”概念、“目标诱导性决策”方法以及与分解协调方法有关的两个定理,使分解协调问题得以简化.

关键词 工业大系统 多目标优化 分解协调法

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非光滑多目标Stackelberg问题的最优性条件 被引量：3

15

作者 杜纲 《系统工程学报》 CSCD 1996年第2期22-28,共7页

本文研究非光滑多目标Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ问题，给出其有关性质及最优性必要条件，并对若干特例进行了讨论．

关键词 最优性条件 S问题 最佳化 多目标规划

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基于自适应进化策略的MOEA/D算法 被引量：7

16

作者 耿焕同 周山胜 +1 位作者 韩伟民 周利发 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1106-1113,共8页

针对MOEA/D算法单纯使用差分进化策略造成局部搜索能力弱、寻优精度低等问题,提出一种基于自适应进化策略的MOEA/D算法(MOEA/D-EA)。利用种群邻域更新信息构造进化状态判断机制,判断子问题的进化潜能和种群的进化状态;将子问题的进化潜... 针对MOEA/D算法单纯使用差分进化策略造成局部搜索能力弱、寻优精度低等问题,提出一种基于自适应进化策略的MOEA/D算法(MOEA/D-EA)。利用种群邻域更新信息构造进化状态判断机制,判断子问题的进化潜能和种群的进化状态;将子问题的进化潜能正反馈到反向学习模型,形成自适应的反向学习策略(AOBL);根据种群的进化状态选择不同的进化策略,以均衡算法的全局搜索与局部寻优能力。实验结果表明,该算法在收敛性、分布性和稳定性等方面均优于或部分优于其它对比算法。 展开更多

关键词 MOEA/D算法 进化潜能判断 反向学习 自适应进化策略 多目标优化算法

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多面体集下多目标优化问题近似解的若干性质 被引量：3

17

作者 高英 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期48-52,共5页

研究了多目标优化问题的近似解.首先证明了多面体集是co-radiant集,并证明了一些性质.随后研究了多面体集下多目标优化问题近似解的特殊性质.

关键词 多目标优化 多面体集 近似解

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锥约束非光滑多目标优化问题的对偶及最优性条件 被引量：2

18

作者 陈加伟 李军 王景南 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2012年第1期1-12,共12页

研究了一类涉广义不变凸锥约束非光滑多目标优化问题(记为(MOP)),结合Craven与Yang广义选择定理,建立了该优化问题的Kuhn-Tucker型最优性充分必要条件以及其鞍点与弱有效解之间的关系,给出了(MOP)的Wolfe型与Mond-Weir型弱、强以及逆对... 研究了一类涉广义不变凸锥约束非光滑多目标优化问题(记为(MOP)),结合Craven与Yang广义选择定理,建立了该优化问题的Kuhn-Tucker型最优性充分必要条件以及其鞍点与弱有效解之间的关系,给出了(MOP)的Wolfe型与Mond-Weir型弱、强以及逆对偶理论. 展开更多

关键词 非光滑多目标优化问题 鞍点 广义锥不变凸函数 弱有效解 弱(强、逆)对偶 Kuhn—Tucker型最优性条件

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求解一类多目标优化问题的极大熵差分进化算法 被引量：2

19

作者 雍龙泉 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期160-164,共5页

给出了求解多目标优化问题的1种新算法。首先利用评价函数法,将多目标优化问题转化为1个不可微的单目标优化问题;进而通过极大熵函数,将不可微优化问题转化为1个带有参数的无约束优化问题,然后利用差分进化算法对其进行求解。数值结果表... 给出了求解多目标优化问题的1种新算法。首先利用评价函数法,将多目标优化问题转化为1个不可微的单目标优化问题;进而通过极大熵函数,将不可微优化问题转化为1个带有参数的无约束优化问题,然后利用差分进化算法对其进行求解。数值结果表明:该算法只需较少的迭代次数就可以获得原问题较好的近似解。 展开更多

关键词 多目标优化 极大熵函数 差分进化算法

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基于Species机制的多目标遗传算法

20

作者 王洪峰 张迁 李小将 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期479-483,共5页

多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Spe... 多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Species种子确定策略及适应性的Species构造策略.一组标准多目标测试函数的仿真实验结果表明,提出的基于Species机制的多目标遗传算法表现出比经典的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)更好的性能. 展开更多

关键词 多目标优化问题 进化多目标优化 遗传算法 Species机制 多峰优化

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