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Solving material distribution routing problem in mixed manufacturing systems with a hybrid multi-objective evolutionary algorithm 被引量:7
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作者 高贵兵 张国军 +2 位作者 黄刚 朱海平 顾佩华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第2期433-442,共10页
The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency... The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency. A multi-objective model was presented for the material distribution routing problem in mixed manufacturing systems, and it was solved by a hybrid multi-objective evolutionary algorithm (HMOEA). The characteristics of the HMOEA are as follows: 1) A route pool is employed to preserve the best routes for the population initiation; 2) A specialized best?worst route crossover (BWRC) mode is designed to perform the crossover operators for selecting the best route from Chromosomes 1 to exchange with the worst one in Chromosomes 2, so that the better genes are inherited to the offspring; 3) A route swap mode is used to perform the mutation for improving the convergence speed and preserving the better gene; 4) Local heuristics search methods are applied in this algorithm. Computational study of a practical case shows that the proposed algorithm can decrease the total travel distance by 51.66%, enhance the average vehicle load rate by 37.85%, cut down 15 routes and reduce a deliver vehicle. The convergence speed of HMOEA is faster than that of famous NSGA-II. 展开更多
关键词 material distribution routing problem multi-objective optimization evolutionary algorithm local search
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Novel electromagnetism-like mechanism method for multiobjective optimization problems 被引量:1
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作者 Lixia Han Shujuan Jiang Shaojiang Lan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第1期182-189,共8页
As a new-style stochastic algorithm, the electromagnetism-like mechanism(EM) method gains more and more attention from many researchers in recent years. A novel model based on EM(NMEM) for multiobjective optimizat... As a new-style stochastic algorithm, the electromagnetism-like mechanism(EM) method gains more and more attention from many researchers in recent years. A novel model based on EM(NMEM) for multiobjective optimization problems is proposed, which regards the charge of all particles as the constraints in the current population and the measure of the uniformity of non-dominated solutions as the objective function. The charge of the particle is evaluated based on the dominated concept, and its magnitude determines the direction of a force between two particles. Numerical studies are carried out on six complex test functions and the experimental results demonstrate that the proposed NMEM algorithm is a very robust method for solving the multiobjective optimization problems. 展开更多
关键词 electromagnetism-like mechanism(EM) method multi-objective optimization problem PARTICLE Pareto optimal solutions
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Nonsmooth Equations of K-T Systems for a Constrained Minimax Problem 被引量:5
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作者 Gao Yan School of Management, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第2期31-35,共5页
Using K-T optimality condition of nonsmooth optimization, we establish two equivalent systems of the nonsmooth equations for the constrained minimax problem directly. Then generalized Newton methods are applied to so... Using K-T optimality condition of nonsmooth optimization, we establish two equivalent systems of the nonsmooth equations for the constrained minimax problem directly. Then generalized Newton methods are applied to solve these systems of the nonsmooth equations. Thus a new approach to solving the constrained minimax problem is developed. 展开更多
关键词 optimization Minimax problems nonsmooth equations Generalized Newton methods.
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Layout problem of multi-component systems arising for improving maintainability 被引量:5
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作者 罗旭 杨拥民 +2 位作者 葛哲学 温熙森 官凤娇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第5期1833-1841,共9页
To improve the mainlainability design efficiency and quality, a layout optimization method for maintainability of multi-component systems was proposed. The impact of the component layout design on system maintainabili... To improve the mainlainability design efficiency and quality, a layout optimization method for maintainability of multi-component systems was proposed. The impact of the component layout design on system maintainability was analyzed, and the layout problem for maintainability was presented. It was formulated as an optimization problem, where maintainability, layout space and distance requirement were formulated as objective functions. A multi-objective particle swarm optimization algorithm, in which the constrained-domination relationship and the update strategy of the global best were simply modified, was then used to obtain Pareto optimal solutions for the maintainability layout design problem. Finally, application in oxygen generation system of a spacecraft was studied in detail to illustrate the effectiveness and usefulness of the proposed method. The results show that the concurrent maintainability design can be carried out during the layout design process by solving the layout optimization problem for maintainability. 展开更多
关键词 MAINTAINABILITY layout problem optimization multi-component system multi-objective particle swarm optimization
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定向距离函数的光滑化方法及其应用
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作者 李鑫怡 高英 赵春杰 《运筹学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第2期117-130,共14页
本文考虑定向距离函数的光滑化表示及其应用。首先在已有的两种光滑化方法的基础上,给出了这类特殊的非光滑函数的光滑化表示。作为特例,在二维空间中,给出该函数更具体的光滑化函数。最后利用定向距离函数的光滑化函数以及它在多目标... 本文考虑定向距离函数的光滑化表示及其应用。首先在已有的两种光滑化方法的基础上,给出了这类特殊的非光滑函数的光滑化表示。作为特例,在二维空间中,给出该函数更具体的光滑化函数。最后利用定向距离函数的光滑化函数以及它在多目标优化问题标量化方法中的应用,建立非光滑多目标优化问题的光滑标量化模型,并给出了两者之间解集的关系。 展开更多
关键词 定向距离函数 光滑化方法 非光滑多目标优化问题 近似解
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非光滑多目标Stackelberg问题的最优性条件 被引量:3
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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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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
7
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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一种解决非光滑伪凸优化问题的新型神经网络 被引量:2
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作者 喻昕 伍灵贞 汪炎林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期37-43,共7页
针对带有不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题,提出了一种基于微分包含理论的新型递归神经网络模型,根据目标函数与约束条件设计出随着状态向量变化而变化的罚函数,使得神经网络的状态向量始终朝着可行域方向运动,确保神经网络状态向量... 针对带有不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题,提出了一种基于微分包含理论的新型递归神经网络模型,根据目标函数与约束条件设计出随着状态向量变化而变化的罚函数,使得神经网络的状态向量始终朝着可行域方向运动,确保神经网络状态向量可在有限时间内进入可行域,最终收敛到原始优化问题的最优解。最后,用两个仿真实验用来验证神经网络的有效性与准确性。与现有神经网络相比,它是一种新型的神经网络模型,模型结构简单,无需计算精确的罚因子,最重要的是无需可行域有界。 展开更多
关键词 非光滑伪凸函数 神经网络 收敛 优化问题
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非光滑非线性互补问题的牛顿法(英文) 被引量:2
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作者 高岩 《运筹学学报》 CSCD 2011年第2期53-58,共6页
研究了非光滑的非线性互补问题.首先将非光滑的非线性互补问题转化为一个非光滑方程组,然后用牛顿法求解这个非光滑方程组.在该牛顿法中,每次迭代只需一个原始函数B-微分中的一个元素.最后证明了该牛顿法的超线性收敛性.
关键词 非线性互补问题 非光滑分析 优化 牛顿法
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非光滑最优控制问题的一种数值解法 被引量:4
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作者 张稳 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2009年第2期207-220,共14页
针对非光滑最优控制问题提出一种分段数值解法.首先对问题进行全局拟谱离散,然后选取分点,将时间区域进行剖分,在每段区域上对问题进行离散,离散过程采用Chebyshev-Legendre拟谱方法,可以有效借助快速Legendre变换提高算法的运算效率,... 针对非光滑最优控制问题提出一种分段数值解法.首先对问题进行全局拟谱离散,然后选取分点,将时间区域进行剖分,在每段区域上对问题进行离散,离散过程采用Chebyshev-Legendre拟谱方法,可以有效借助快速Legendre变换提高算法的运算效率,比现有算法在很大程度上节省了计算时间.给出了相关的理论分析,数值结果表明方法的高精度和有效性. 展开更多
关键词 非光滑最优控制问题 Chebyshev—Legendre方法 快速Legendre变换
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求解一类状态受约束的最优控制问题的新方法
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作者 刘晶 高岩 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2006年第6期591-593,598,共4页
研究一类最优控制问题的求解方法,其状态变量是某一种椭圆型偏微分方程的弱解.在一定的条件下,利用一系列的变换,将求解最优控制问题转化为求解一个非光滑算子方程.构造一个光滑化函数逼近NCP函数,利用光滑化牛顿法求解此非光滑算子方程... 研究一类最优控制问题的求解方法,其状态变量是某一种椭圆型偏微分方程的弱解.在一定的条件下,利用一系列的变换,将求解最优控制问题转化为求解一个非光滑算子方程.构造一个光滑化函数逼近NCP函数,利用光滑化牛顿法求解此非光滑算子方程.给出两者间的误差估计. 展开更多
关键词 最优控制 椭圆型偏微分方程 互补问题 非光滑算子方程 非光滑优化
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使用Nesterov步长策略投影次梯度方法的个体收敛性 被引量:17
12
作者 陶蔚 潘志松 +1 位作者 储德军 陶卿 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期164-176,共13页
很多机器学习问题都可以最终转换为优化问题来进行求解,凸优化算法已经被成功用于各种机器学习优化问题中,而在优化算法的研究中是否能获得最优的收敛速率是一个最基本问题.此外,稀疏性是稀疏学习问题中关注的另一个目标.目前,人们已经... 很多机器学习问题都可以最终转换为优化问题来进行求解,凸优化算法已经被成功用于各种机器学习优化问题中,而在优化算法的研究中是否能获得最优的收敛速率是一个最基本问题.此外,稀疏性是稀疏学习问题中关注的另一个目标.目前,人们已经提出了大量的随机优化方法求解大规模机器学习优化问题,但大部分的研究只是针对平均输出方式获得了最优收敛速率.个体输出方式显然比平均方式的输出具有更好的稀疏性,但使个体收敛速率获得最优具有一定的难度,人们已经将强凸情形下的最优个体收敛性作为公开问题进行广泛研究.对于光滑目标函数的优化问题,著名学者Nesterov提出了一种步长策略,使得梯度方法的收敛速率获得了数量级形式的加速,并且获得了最优的个体收敛速率.目前,Nesterov加速算法已经应用于各种具有光滑损失函数机器学习优化问题中,研究者基于该加速策略提出了大量的随机优化算法.能否将这种技巧推广至非光滑情形获得最优的个体收敛速率显然是有意义的问题.文中考虑在非光滑优化算法中引入这种步长策略.特别地,我们聚焦经典的一阶梯度方法,提出了一种嵌入加速算法步长策略的投影次梯度算法,证明了这种算法在求解非光滑损失函数学习问题时具有最优的个体收敛速率.这是比标准投影次梯度方法只有在平均输出方式下才具有最优收敛速率更强的结论,也是一阶梯度方法在个体最优收敛速率方面比较接近于大家期待的研究成果.与平均方式输出以及线性插值的投影次梯度方法相比,该文所提方法的梯度运算在插值策略之后,因此在求解l1范数约束的hinge损失函数学习问题时具有更好的稀疏性.人工数据集上的实验验证了所提方法的正确性,基准数据集上验证了该方法在保持稀疏性方面具有良好的性能. 展开更多
关键词 机器学习 非光滑损失函数问题 投影次梯度方法 Nesterov步长策略 个体收敛速率 稀疏学习
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