改进的矮猫鼬优化算法求解约束优化问题

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作者 陈淼 崔倩倩 +1 位作者 赵秋丽 赵世杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期351-362,共12页

为提高矮猫鼬优化算法在求解约束优化问题的寻优性能,提出一种改进的矮猫鼬优化算法(D_PCDMO)。基于矮猫鼬的生活习性,修改算法中的窥视行为,以更好模拟矮猫鼬的觅食行为;提出一种候选解更新机制,以增强算法的勘探能力,提高算法寻优性能... 为提高矮猫鼬优化算法在求解约束优化问题的寻优性能,提出一种改进的矮猫鼬优化算法(D_PCDMO)。基于矮猫鼬的生活习性,修改算法中的窥视行为,以更好模拟矮猫鼬的觅食行为;提出一种候选解更新机制,以增强算法的勘探能力,提高算法寻优性能;构造一种新的动态惩罚因子,以提升求解约束优化问题的寻优能力。通过CEC2019基准测试函数和CEC2017约束优化基准测试函数与其他算法的数值对比及4个工程优化问题的求解,实验结果表明,相比于其他对比算法,D_PCDMO算法具有收敛精度高与收敛速度快等优势,且能有效地解决复杂的工程优化问题,具有较强的竞争力。 展开更多

关键词 约束优化 矮猫鼬优化算法 窥视行为 候选解更新机制 动态惩罚因子

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基于最优传输理论的碳中和问题的模型构建研究

2

作者 包攀 高雷阜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期35-42,共8页

全球变暖已经成为当今社会所关注的焦点问题,导致全球变暖的主要原因是二氧化碳等温室气体的大量排放,我国碳达峰与碳中和目标的提出为进一步解决全球气候变暖现象提供了具体思路。如何实现碳排放量与碳吸收量之间源与汇的有效能量传输... 全球变暖已经成为当今社会所关注的焦点问题,导致全球变暖的主要原因是二氧化碳等温室气体的大量排放,我国碳达峰与碳中和目标的提出为进一步解决全球气候变暖现象提供了具体思路。如何实现碳排放量与碳吸收量之间源与汇的有效能量传输是碳中和相关理论研究的核心问题。最优传输理论是以最小成本找到源与汇的联合概率分布场的最优分布计算,此种研究模式为处理碳中和问题提供了一个全新的研究视角。首先基于贝叶斯分布的后验思想与指数分布族的先验形式,利用Lagrange函数得到碳排放量所满足的边缘概率分布,并根据数据实验得出碳吸收量的分布形式,然后基于最优传输理论建立相应的碳中和模型,并利用回归分析方法对所得到的传输系统进行检验与调节,最后基于数值模拟证明所提出方法的可行性。此种将碳中和作为约束的最优传输模型,能够得到合理有效的碳排放与碳吸收之间的传输计划,具有定量化分析相关问题的理论意义与应用价值。 展开更多

关键词 最优传输 碳中和 贝叶斯分布 LAGRANGE函数 结构风险优化 Sinkhorn算法

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基于分数阶矩和分片Wasserstein距离的鲁棒风险度量优化模型

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作者 李伟梅 高雷阜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第9期55-60,共6页

鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有... 鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有稳健性的方式建立鲁棒风险度量优化模型。在构造模型不确定集时,提出基于Wasserstein距离的分布估计方法,克服了已有参数分布无法反映真实分布尾部行为的限制。鉴于分数阶矩对分布尾部信息具有精准刻画的能力,在解析分布估计的基础上,建立分数阶矩约束的鲁棒风险度量模型。为优化Wasserstein距离忽略分布几何结构造成的尾部模型误差,基于纤维丛理论思想,提出分片Was⁃serstein距离解析约束的分片鲁棒风险度量模型。最后,通过规范数据进行仿真分析,数值实验结果显示,该模型能够精准量化突发性极端损失风险。 展开更多

关键词 鲁棒风险度量 分数阶矩 概率分布估计 分片Wasserstein距离

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基于人口动态演化的碳排放问题研究

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作者 包攀 高雷阜 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期119-128,共10页

为实现数据信息有限约束下碳排放的模型构建与策略选择,在系统分析人口因素及其导致社会环境与物质水平发生变化的基础上,从人口自然增长、受到环境等条件约束的阻滞性人口变化、考虑年龄结构的人口变化,以及偏微分方程形式的人口发展... 为实现数据信息有限约束下碳排放的模型构建与策略选择,在系统分析人口因素及其导致社会环境与物质水平发生变化的基础上,从人口自然增长、受到环境等条件约束的阻滞性人口变化、考虑年龄结构的人口变化,以及偏微分方程形式的人口发展角度探究不同人口模型演化蕴含的内在规律,并根据拓扑学中同伦变换思想得到一个等效替代函数,使问题能够统一化处理。研究结果表明:所得扩展的STIRPAT模型拟合效果更优,利用Markov过程对人口演化模型预测的影响因素进行反向误差调节与修正,得到更精准的预测结果,基于人口变化解析碳排放问题的思想也为处理相关问题提供了有效方法。 展开更多

关键词 碳排放 人口变化 同伦变换 MARKOV过程 扩展的STIRPAT模型

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考虑应急设施中断风险与防御的可靠性选址模型研究 被引量：9

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作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期53-61,共9页

为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力,研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型,从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型,以应急设施的建立... 为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力,研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型,从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型,以应急设施的建立成本和抵御设施中断的加固成本最小为目标,以最大化覆盖服务质量水平为目标,在加固预算有限及最大最小容量限制约束下,构建中断情境下应急设施的可靠性选址决策优化模型。针对所构建模型的特性利用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型,得到多目标的Pareto前沿解集。以不同的算例分析和验证模型和算法的可行性。在获得Pareto前沿的同时对不同中断概率进行灵敏度分析,给出Pareto最优解集的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构。 展开更多

关键词 设施选址 中断风险 服务质量 双目标优化 NSGA-Ⅱ

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HSI空间上高噪声彩色图像去噪方法研究 被引量：5

6

作者 杨培 高雷阜 訾玲玲 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第11期1943-1955,共13页

针对彩色图像中噪声难以去除的问题,根据HSI空间独特的色彩分离特点,对受高噪声污染的彩色图像的噪声去除进行了研究。首先将彩色图像投影到色彩特征空间HSI中,将色彩信息与亮度特征信息进行分离操作,然后对该空间中的色彩分量H和S提出... 针对彩色图像中噪声难以去除的问题,根据HSI空间独特的色彩分离特点,对受高噪声污染的彩色图像的噪声去除进行了研究。首先将彩色图像投影到色彩特征空间HSI中,将色彩信息与亮度特征信息进行分离操作,然后对该空间中的色彩分量H和S提出极坐标下距离阈值去噪方法进行处理,在保持色彩不失真的情况下去除噪声。同时对亮度特征分量I进行多尺度变换得到高低频子图,根据高频子图中噪声突变频繁的特点提出自适应梯度阈值去噪方法去除高频中噪声以提高图像质量;采用稀疏去噪方法对低频子图中少量噪声进行处理;最后进行相应逆变换得到最终的彩色图像。实验结果表明,所提出的去噪方法在视觉上和PSNR、RMSE、SSIM、RE这些客观指标上均达到了良好的噪声去除效果。 展开更多

关键词 彩色图像 HSI空间 非下采样剪切波变换(NSST) 去噪方法

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改进藤壶配尾优化算法求解高维连续优化问题 被引量：1

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作者 赵世杰 张天然 +1 位作者 马世林 王梦晨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期823-832,共10页

为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着... 为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着行为模型受自然界藤壶幼虫随潮浮游、螺旋沉降的行为启发所构建,以增加种群多样性并改善算法的全局探索性能。正反向递减铸型策略借鉴反向学习思想并融入递减调控机制修正传统藤壶优化算法的精子铸型过程,以扩增种群的局部搜索域并改善算法的局部开采性能。实验结果表明,两种策略可分别有效改善藤壶优化算法的全局探索和局部开采性能;同时,所提IBMO算法相较于其他新近智能算法则表现出更高收敛精度、更强算法稳健性和良好高维适用性等。 展开更多

关键词 智能优化算法 藤壶优化算法 沉降附着行为 正反向递减铸型策略 局部极值规避 高维函数优化 全局寻优 收敛精度

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领导者引导与支配解进化的多目标矮猫鼬算法 被引量：5

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作者 赵世杰 张红易 马世林 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第2期403-424,共22页

面对现实中日益复杂的多目标优化问题,需要发展新型多目标优化算法应对挑战。提出一种基于领导者引导与支配解动态缩减进化的多目标矮猫鼬优化算法(MODMO)。领导者引导机制通过引入动态权衡因子以调控侦察猫鼬探寻土丘的搜索半径,同时... 面对现实中日益复杂的多目标优化问题,需要发展新型多目标优化算法应对挑战。提出一种基于领导者引导与支配解动态缩减进化的多目标矮猫鼬优化算法(MODMO)。领导者引导机制通过引入动态权衡因子以调控侦察猫鼬探寻土丘的搜索半径,同时以非劣解集构建外部存档并根据非支配排序层级确定出领导者,进而引导侦察猫鼬向多目标前沿面推进以改善算法的收敛性;支配解动态缩减进化策略是为克服非劣解外部存档维护过程中的解冗余问题而构建,其以支配关系和拥挤距离动态筛选支配解并存入外部存档,以支配解信息融入种群进化实现多目标潜在前沿的挖掘并增强算法的多样性。在ZDT、DTLZ与WFG基准函数上,与5种代表性比较算法的实验结果表明MODMO算法在收敛性与多样性上均具有显著优势。 展开更多

关键词 多目标优化 矮猫鼬优化算法 领导者引导机制 外部存档 支配解动态缩减进化策略

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考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址模型 被引量：11

9

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第12期43-50,共8页

为提升应急设施的服务质量和抵御中断风险的能力,研究应急设施最大覆盖选址-分配决策问题。扩展无容量限制的固定费用的可靠性选址决策模型,建立考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址优化模型,通过在目标和约束中引入budget不确定... 为提升应急设施的服务质量和抵御中断风险的能力,研究应急设施最大覆盖选址-分配决策问题。扩展无容量限制的固定费用的可靠性选址决策模型,建立考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址优化模型,通过在目标和约束中引入budget不确定集刻画共享不确定因素,基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法建立混合整数规划模型,并将非线性问题转化为易于求解的鲁棒等价模型,利用带混沌搜索策略的改进灰狼优化算法求解模型,并对不确定鲁棒水平和中断概率进行敏感性分析。最后通过案例及数据仿真结果的对比分析,验证了模型的合理性和有效性,并给出最优的选址分配布局。 展开更多

关键词 覆盖选址 共享不确定因素 鲁棒优化 混沌搜索 改进灰狼算法

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基于Pythagorean模糊熵的风险型决策方法——考虑后悔与失望规避 被引量：12

10

作者 李娜 高雷阜 王磊 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期130-138,共9页

针对决策信息为Pythagorean模糊数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于Pythagorean模糊熵的考虑决策者后悔与失望规避心理行为的决策方法。首先,计算备选方案和理想点各属性的效用值,从而获得各备选方案的后悔-欣... 针对决策信息为Pythagorean模糊数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于Pythagorean模糊熵的考虑决策者后悔与失望规避心理行为的决策方法。首先,计算备选方案和理想点各属性的效用值,从而获得各备选方案的后悔-欣喜值、失望-愉悦值及感知效用值。其次,构建了一种Pythagorean模糊熵,并给出基于该Pythagorean模糊熵的属性权重确定方法,利用属性权重加权求和获得备选方案综合感知效用值,从而对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和优点,并分析了后悔规避系数δ和失望规避系数τ对决策结果的影响。 展开更多

关键词 多属性决策 Pythagorean模糊熵 后悔规避 失望规避

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融合簇边界移动与自适应合成的混合采样算法 被引量：6

11

作者 高雷阜 张梦瑶 赵世杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2517-2529,共13页

针对伪负采样算法(Pseudo-Negative Sampling,PNS)存在的类内子聚集和类别重叠问题,提出一种融合簇边界负样本移动策略(Cluster Boundary Negative Movement Strategy,CBNMS)与自适应正样本合成技术(Adaptive Pos⁃itive Synthesis Techn... 针对伪负采样算法(Pseudo-Negative Sampling,PNS)存在的类内子聚集和类别重叠问题,提出一种融合簇边界负样本移动策略(Cluster Boundary Negative Movement Strategy,CBNMS)与自适应正样本合成技术(Adaptive Pos⁃itive Synthesis Technology,ADPST)的改进混合采样算法(Improved Cluster Boundary Negative Movement Strategy,ICB⁃NMS),以提升非均衡数据的整体分类性能和正类识别精度.CBNMS策略采用凝聚层次聚类对正负类样本进行划分,并通过各局部样本间相似关系识别潜在负类中且与正类相关性较大的簇边界负样本,提高采样的局部精确性和时效性.为进一步加强CBNMS策略对正样本重叠区域的识别性能,ICBNMS算法在簇边界负样本移动均衡化基础上,引入ADPST技术,利用稀疏度与距离复合因子组合加权以自适应确定最优样本生成区域,从而有效削弱样本的重叠性且丰富样本的多样性.实验结果表明,相比其他采样算法,ICBNMS算法在10个非均衡数据集的多组实验中G-mean和Fmeasure等指标获得最优值,且时间效率比CDSMOTE和PNS算法分别提升了32.27%和27.88%,凸显出更优越的鲁棒性和泛化性. 展开更多

关键词 非均衡数据分类 凝聚层次聚类 簇边界负样本移动 自适应正样本合成 混合采样

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融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法 被引量：5

12

作者 高雷阜 荣雪娇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第3期564-576,共13页

为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模... 为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。 展开更多

关键词 智能优化算法(IOA) 绯鲵鲣优化算法(YSGA) 步长因子递减策略 混沌增强机制 Fuch映射

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簇中心初始选择策略与更新异权机制相耦合的MDBA算法 被引量：1

13

作者 吴涛 高雷阜 +1 位作者 荣雪娇 高金鑫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期317-326,共10页

在聚类任务中,初始簇中心的选取和更新方式影响聚类结果的准确性.针对现有DBA算法初始簇中心选择的不确定性、簇中心更新序列的差异性以及算法复杂度高、收敛性差等问题,提出了一种融合簇中心初始选择策略与更新异权机制的MDBA算法. MDB... 在聚类任务中,初始簇中心的选取和更新方式影响聚类结果的准确性.针对现有DBA算法初始簇中心选择的不确定性、簇中心更新序列的差异性以及算法复杂度高、收敛性差等问题,提出了一种融合簇中心初始选择策略与更新异权机制的MDBA算法. MDBA算法针对DBA算法中初始簇中心选取的不确定性问题,通过选取数据集中惯性最小的时间序列作为初始簇中心以消除其随机性;同时,利用更新异权机制更新簇中心以改善DBA算法中簇中心更新时数据集中序列存在差异性问题.数值实验结果表明,相比于原算法,簇中心初始选择策略迭代的最终惯性值接近多次随机的惯性均值;簇中心更新异权机制能够有效提高算法惯性收敛性,减少算法迭代次数,降低算法复杂度;MDBA算法降低原算法复杂度的同时提高簇中心的质量. 展开更多

关键词 时间序列 DBA算法 初始选择策略 更新异权机制 收敛性分析

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多约束下智能飞行器航迹规划的误差校正方法 被引量：1

14

作者 高雷阜 荣雪娇 +1 位作者 吴涛 高金鑫 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期558-566,共9页

针对复杂环境下智能飞行器在飞行区域内的航迹误差校正问题,利用动态规划方法设计一种能够满足多约束多阶段的动态航迹规划模型.通过设置飞行区域、区域内的校正点位置,及各校正点的状态等多种约束条件,建立以最短可行航迹和最少校正点... 针对复杂环境下智能飞行器在飞行区域内的航迹误差校正问题,利用动态规划方法设计一种能够满足多约束多阶段的动态航迹规划模型.通过设置飞行区域、区域内的校正点位置,及各校正点的状态等多种约束条件,建立以最短可行航迹和最少校正点数目为优化目标函数的随机性动态航迹规划模型;再采用可行校正点集合中距离球心最短的校正点构建唯一性动态航迹规划模型,以便消除模型运行时校正点的随机性问题,最后经过数值仿真实验验证两种动态航迹规划模型的可行性与有效性.研究结果表明:随机性和唯一性两种动态航迹规划模型均有效解决了复杂环境下智能飞行器在飞行区域内的航迹规划误差校正问题,且唯一性动态航迹规划模型表现更为优越. 展开更多

关键词 智能飞行器 动态航迹规划 多目标优化 多阶段决策 误差校正

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基于Expectile和Realized GARCH模型的波动率预测 被引量：3

15

作者 高雷阜 李伟梅 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第2期99-103,共5页

Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建... Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建模分析,对比不同模型下的波动率预测效果,发现Expectile-Realized GARCH模型较Realized GARCH模型对波动率预测能力更好。其中,当风险水平为95%时,对应的Expectile-Realized GARCH波动率预测能力最好。 展开更多

关键词 波动率预测 Expectile Realized GARCH模型 高频数据

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一种均衡约束多目标规划正则化方法的收敛性 被引量：2

16

作者 陈智博 高雷阜 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期446-450,共5页

为均衡约束多目标规划难以满足约束规范及求解问题,在约束条件中引入正则化参数,给出该问题的一个正则化近似形式.研究结果表明:正则化问题与原问题的可行域等价,并且均衡约束多目标规划的线性独立约束规范(MOPEC-LICQ)适用于正则化问题... 为均衡约束多目标规划难以满足约束规范及求解问题,在约束条件中引入正则化参数,给出该问题的一个正则化近似形式.研究结果表明:正则化问题与原问题的可行域等价,并且均衡约束多目标规划的线性独立约束规范(MOPEC-LICQ)适用于正则化问题.当考虑正则化问题的一个极限行为时,其局部帕累托稳定点序列的聚点收敛于原问题的局部帕累托稳定点;若正则化问题的聚点满足MOPEC-LICQ,则该聚点是原问题的局部帕累托C-稳定点.研究结论保证了用正则化方法求解均衡约束多目标规划的可行性和有效性. 展开更多

关键词 均衡约束 多目标规划 正则化方法 MOPEC-LICQ 帕累托C-稳定点

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