两阶段搜索的多模态多目标差分进化算法

在多模态多目标优化问题中,Pareto前沿的同一位置对应决策空间的多个Pareto最优解,而已有的多目标优化算法往往只能获得其中的一个Pareto最优解,因此,提出一种两阶段搜索的多模态多目标差分进化算法.该算法将优化过程分为精英搜索和分区搜索两个阶段:在精英搜索阶段通过精英变异策略生成高质量个体来保障种群的搜索精度和...     

零等待flow shop多目标调度的混合差分进化算法

针对具有零等待约束的flow shop问题,以总流程时间和最大完工时间为多目标,提出一种结合多目标变邻域搜索的混合差分进化算法(multi-objective differential evolution hybridized with variable neighborhood search,M DEVNS)进行求解。提出一种基于改进Naw az-Enscore-Ham(NEH)规则的多样化种群初始化方法;设计了差分进化的变异、试验、目标个体更新操作;为提高多目标搜索能力,在算法的进化中混合了一种多目标变邻域搜索方法。通过Taillard标准测试算例的计算试验,证明了MDEVNS算法获得的Pareto前沿解在多样性和性能方面要优于多目标模拟退火算法和非支配排序遗传算法,验证了MDEVNS算法求解多目标零等待流水车间调度问题的有效性。     

复杂机械产品性能意图优化研究

为解决专用装备制造业中复杂机械产品多设计参数、多设计约束、多设计目标的设计优化问题,采用一种基于Pareto最优解的多目标广义差分进化(GDE)算法.GDE算法在普通差分进化算法的基础上改进了约束条件的处理方法,利用差分进化算法模拟生物种群进化,以群体中的所有个体为对象,采用随机化技术对一个被编码的参数空间进行高效搜索,通过反复迭代搜索到多目标优化问题的近似Pareto最优解集.以高速工业平缝机勾线机构的设计为例,通过对求得的Pareto最优解集的分析,得到了高速工业平缝机勾线机构的设计特性,为设计人员今后进行高速工业平缝机勾线机构性能设计优化提供了充分的依据.     

基于核分布估计的动态多目标优化进化算法

建立了一种近似估计下一环境进化种群和问题的Pareto最优解集的核分布估计方法, 当问题环境发生改变时, 算法利用以前不同环境搜索到的有用解信息对下一环境进化种群及Pareto最优解集进行近似估计, 极大地提高了算法的搜索效率。在对进化算子的合理设计基础上提出了一种核分布估计的动态多目标优化进化算法。通过对4个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明:提出的算法是十分有效的.     

一种新的差分进化约束优化算法

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.     

电磁装置多目标优化设计的改进矢量进化算法研究

在电磁装置设计中，通常需要同时优化几个相互冲突的目标函数。在传统的优化方法中，一般首先采用标量化技术将多目标函数转化成单目标函数。然后求解。因此需要预先设定不同目标函数的优先级或权因子，而这种方法通常每次只能搜索到一个Pareto解，不能得到完整的Pareto曲面。有鉴于此，本文提出了多目标优化设计的一种改进矢量进化算法，以实现通过一次搜索即可得到平滑、完整的Pareto曲线的目标。典型数学函数和无芯螺线管线圈优化设计问题的实例计算结果，验证了本文算法的有效性和正确性。     

精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法

为有效解决复杂多目标动态环境经济调度问题,提出一种基于精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法.以传统的差分进化(differential evolution,DE)算法为框架,为了提高DE算法的开采和探索能力,增设精英群的克隆和突变机制,采用动态选择方式确定精英群,有效增强算法的全局搜索能力.数值试验以I...     

非规则Pareto前沿面多目标进化优化算法研究综述

现实中多目标优化问题的Pareto前沿面往往是非规则形式,针对这类问题的进化算法已逐渐成为研究热点.对现有非规则Pareto前沿面多目标优化问题的进化算法进行总结和分类,给出了多目标优化问题的通用数学描述,并给出了支配和非支配解等该研究领域内的相关定义.整理了典型的具有非规则Pareto前沿面的多目标优化测试问题,以及...     

基于云差分进化算法的约束多目标优化实现

针对现有约束多目标算法存在收敛性、分布性不高等问题,提出一种基于云差分进化算法的约束多目标优化方法,通过云模型对差分进化算法的参数进行自适应处理;采用建立外部种群分别存储可行解和不可行解的方式处理约束条件,并对已有可行解集的更新方法进行改进,有效提高解集的分布性.提出新的变异策略,利用优秀可行解和不可行解的方向信息增强算法对解的探索能力.通过对CTP类标准问题的求解表明,与另外2种较为优秀的约束多目标算法相比,本算法显著提高了Pareto解集的分布性,且更接近于真实的Pareto前沿,有效地解决了约束多目标问题.     

基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法

基于多目标优化的云计算PDTs调度是一个NP问题,考虑云计算用户的服务质量(Qo S)要求,将处理PDTs的成本和时间要求作为目标,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法.采用相似任务序列交叉(STOX)操作加快进化,而采用位移变异避免算法过早收敛,此外,还利用一个拥挤距离自适应算子(SCD)来改善Pareto最优前沿的个体多样性.仿真结果表明该算法在云PDTs调度中保持Pareto最优解的多样性和分布性方面优于NSGA-Ⅱ算法.