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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于合作型协同进化模型,提出了一种新型的多目标优化进化算法.该算法使用精英保留的思想以加快收敛速度,并采用一种新型的子群体间合作方式,提高了候选解的多样性,且避免了在一般多目标优化进化算法中难以处理的适应值分配或非支配排序过程,从而大大减小了计算资源的消耗.使用图形法和三种定量的测度将所提算法与一种经典的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更高的搜索效率.  相似文献   

2.
为了提高进化算法在求解高维多目标优化问题时的收敛性和多样性,提出了采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法。该算法采用放松的Pareto支配关系,以增加个体的选择压力;采用群体和外部存储器协同进化的方案,并通过混合微分变异算子,生成子代群体;采用基于指标的方法计算个体的适应度并对群体进行更新;采用基于Lp范数(0相似文献   

3.
一种新型的多目标优化混合量子进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
申晓宁 《计算机应用研究》2012,29(12):4441-4444
针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门更新策略,并对量子比特表示的概率幅设置最大和最小阈值,以防止量子群体早熟收敛。借鉴量子门引入了专门针对量子个体的旋转交叉算子,同时小概率地对量子比特进行取反变异操作。对所提算法的计算复杂度进行了理论分析。与另一种已有的多目标量子进化算法的比较结果表明,所提算法具有更好的收敛性能、分布特性及求解效率。  相似文献   

4.
多目标微粒群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。  相似文献   

5.
针对约束多目标优化算法存在难以有效地兼顾收敛性和多样性的问题,提出一种基于协同进化的约束多目标优化算法。第一阶段,通过基于稳态演化的可行解搜索方式得到一个具有一定数量可行解的种群;第二阶段,将这个种群拆分为两个子种群,并通过双子种群协同进化的方式实现对收敛性和多样性的兼顾;最后采用标准约束多目标优化问题CF1~CF7、DOC1~DOC7和实际工程问题进行仿真实验,以测试所提算法的求解性能。实验结果表明,与基于约束支配准则的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-CDP)、两阶段算法(ToP)、推拉搜索算法(PPS)和约束多目标优化的双存档进化算法(C-TAEA)相比,所提算法在反向世代距离(IGD)和超体积(HV)两个指标上均取得了良好的结果,说明所提算法可以有效地兼顾收敛性和多样性。  相似文献   

6.
一个用于多目标优化的进化规划算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
金炳尧 《微机发展》2001,11(5):25-28
进化计算的群体搜索机制为多目标优化问题的直接求解提供了途径。本文将多目标遗传算法中的一些技术用于进化规划,提出一个多目标进化规划算法,并给出计算实例。  相似文献   

7.
高维混合多目标优化问题因包含多个不同类型指标,目前尚缺乏有效求解该问题的进化优化方法。提出一种基于目标分组的高维混合多目标并行进化优化方法。采用深度学习神经网络预测种群隐式性能指标;基于指标相关性,将高维混合多目标优化问题分解为若干子优化问题;采用多种群并行进化算法,求解分解后的每一子优化问题,并基于各子种群的非被占优解构建外部保存集;采用聚合函数对外部保存集个体进一步优化,得到Pareto最优解集。在室内布局优化问题中验证所提方法,实验结果表明,所提方法的Pareto最优解在收敛性、分布性以及延展性等方面均优于对比方法。  相似文献   

8.
多目标协调进化算法研究   总被引:25,自引:2,他引:23  
进化算法适合解决多目标优化问题,但难以产生高维优化问题的最优解,文中针对此问题提出了一种求解高维目标优化问题的新进化方法,即多目标协调进化算法,主要特点是进化群体按协调模型使用偏好信息进行偏好排序,而不是基于Pareto优于关系进行了个体排序,实验结果表明,所提出的算法是可行而有效的,且能在有限进化代数内收敛。  相似文献   

9.
Pareto最优概念的多目标进化算法综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
群体搜索策略和群体间个体之间的信息交换是进化算法在解决多目标优化问题上的两大优势.目前,基于Pareto最优概念的多目标进化算法已成为多目标优化问题研究的主流方向.详细介绍了该领域的经典算法,特别对各种算法在种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域上所采取的策略进行了阐述,并归纳了算法性能评估中需要深入研究的问题.  相似文献   

10.
解决多目标优化问题的差分进化算法研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
差分进化(differential evolution,DE)是一种简单但功能强大的进化优化算法.由于其优秀的性能,其诞生之日起就吸引了各国研究人员的关注.作为一种基于群体的全局性启发式搜索算法,差分进化算法在科学和工程中有许多成功的应用.本文对解决多目标优化问题的差分进化算法研究进行了综述,对差分进化的基本概念进行了详细的描述,给出了几种解决多目标优化问题的差分进化算法变体,并且给出了差分进化算法解决多目标优化问题的理论分析,最后,给出了差分进化算法解决多目标优化问题的工程应用,并指出了未来具有挑战性的研究领域.  相似文献   

11.
田红军  汪镭  吴启迪 《控制与决策》2017,32(10):1729-1738
为了提高多目标优化算法的求解性能,提出一种启发式的基于种群的全局搜索与局部搜索相结合的多目标进化算法混合框架.该框架采用模块化、系统化的设计思想,不同模块可以采用不同策略构成不同的算法.采用经典的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)作为进化算法的模块算法来验证所提混合框架的有效性.数值实验表明,所提混合框架具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,有效提升现有多目标进化算法的求解性能.  相似文献   

12.
在筛选个体的过程中,多目标进化算法大都利用非支配信息和密度信息评价个体。但当个体互为非支配关系时,上述信息就难以区分个体的优劣从而影响算法性能。为了改善上述情况,本文提出了一种基于距离收敛量和历史信息密度的多目标进化算法。距离收敛量可以在非支配信息不能区分个体时评价个体的收敛性;历史信息密度可以更精确的提供个体多样性信息。在与三个先进的多目标进化算法的对比实验中,新算法的求解质量明显优于对比算法。  相似文献   

13.
Theoretical and computational issues arising in the selection of the optimal sensor configuration for parameter estimation in structural dynamics are addressed. The objective is to optimally locate sensors in the structure such that the resulting measured data are most informative for estimating the parameters of a family of mathematical model classes used for structural modeling. For a single model class, the information entropy is used as the optimality criterion for selecting the best sensor configuration. For multiple model classes, the problem is formulated as a multi-objective optimization problem of finding the Pareto optimal sensor configurations that simultaneously minimize appropriately defined information entropy indices. A heuristic algorithm is proposed for constructing effective Pareto optimal sensor configurations that are superior, in terms of computational efficiency and accuracy, to the Pareto sensor configurations predicted by evolutionary algorithms suitable for solving general multi-objective optimisation problems. The theoretical developments and the effectiveness of the proposed algorithms are illustrated for a 10-DOF chain-like spring mass model and a 32-DOF truss structure.  相似文献   

14.
A bi-objective competitive facility location and design problem is considered. The problem of obtaining a complete representation of the efficient set and its corresponding Pareto-front has been previously tackled through exact general methods, but they require high computational effort. In this work, we propose a new evolutionary multi-objective optimization algorithm, named FEMOEA, which deals with the problem at hand in a fast and efficient way. It combines ideas from different multi-objective and single-objective optimization evolutionary algorithms, although it also incorporates new devices which help to reduce the computational requirements, and also to improve the quality of the provided solutions. The performance of the algorithm is analyzed by comparing it to other (meta)heuristics previously proposed in the literature. In particular, the reference algorithms MOEA/D, SPEA2 and NSGA-II have been considered. A comprehensive computational study shows that the new heuristic method outperforms, on average, the three heuristic algorithms. Additionally, it reduces, on average, the computing time of the exact methods by approximately 99%, and this offering high-quality discrete approximations of the true Pareto-front.  相似文献   

15.
王帅发  郑金华  胡建杰  邹娟  喻果 《软件学报》2017,28(10):2704-2721
偏好多目标进化算法是一类帮助决策者找到感兴趣的Pareto最优解的算法.目前,在以参考点位置作为偏好信息载体的偏好多目标进化算法中,不合适的参考点位置往往会严重影响算法的收敛性能,偏好区域的大小难以控制,在高维问题上效果较差.针对以上问题,通过计算基于种群的自适应偏好半径,利用自适应偏好半径构造一种新的偏好关系模型,通过对偏好区域进行划分,提出基于偏好区域划分的偏好多目标进化算法.将所提算法与4种常用的以参考点为偏好信息载体的多目标进化算法g-NSGA-II、r-NSGA-II、角度偏好算法、MOEA/D-PRE进行对比实验,结果表明,所提算法具有较好的收敛性能和分布性能,决策者可以控制偏好区域大小,在高维问题上也具有较好的收敛效果.  相似文献   

16.
正交设计的E占优策略求解高维多目标优化问题研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
郭思涵  龚小胜 《计算机科学》2012,39(2):276-279,310
在实际应用中,传统多目标演化算法面临着高维多目标优化问题。针对这一缺陷,提出正交E占优(Orthogo-nality E-dominant,OE)策略。在OE策略的理论优越性设计的基础上,改进了当前5种具有代表性的演化多目标优化算法。改进前后的算法求解DTLZ1-6(20)测试问题的数值对比试验显示,OE策略改进后的算法在不同程度上提高了算法求解高维多目标优化问题的效果,从而证实了OE策略对演化多目标优化算法改进的有效性。  相似文献   

17.
This paper proposes a new battery swapping station (BSS) model to determine the optimized charging scheme for each incoming Electric Vehicle (EV) battery. The objective is to maximize the BSS’s battery stock level and minimize the average charging damage with the use of different types of chargers. An integrated objective function is defined for the multi-objective optimization problem. The genetic algorithm (GA), differential evolution (DE) algorithm and three versions of particle swarm optimization (PSO) algorithms have been implemented to solve the problem, and the results show that GA and DE perform better than the PSO algorithms, but the computational time of GA and DE are longer than using PSO. Hence, the varied population genetic algorithm (VPGA) and varied population differential evolution (VPDE) algorithm are proposed to determine the optimal solution and reduce the computational time of typical evolutionary algorithms. The simulation results show that the performances of the proposed algorithms are comparable with the typical GA and DE, but the computational times of the VPGA and VPDE are significantly shorter. A 24-h simulation study is carried out to examine the feasibility of the model.  相似文献   

18.
多目标进化算法因其在解决含有多个矛盾目标函数的多目标优化问题中的强大处理能力,正受到越来越多的关注与研究。极值优化作为一种新型的进化算法,已在各种离散优化、连续优化测试函数以及工程优化问题中得到了较为成功的应用,但有关多目标EO算法的研究却十分有限。本文将采用Pareto优化的基本原理引入到极值优化算法中,提出一种求解连续多目标优化问题的基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法。通过对六个国际公认的连续多目标优化测试函数的仿真实验结果表明:本文提出算法相比NSGA-II、 PAES、SPEA和SPEA2等经典多目标优化算法在收敛性和分布性方面均具有优势。  相似文献   

19.
In this paper, a novel multi-objective location model within multi-server queuing framework is proposed, in which facilities behave as M/M/m queues. In the developed model of the problem, the constraints of selecting the nearest-facility along with the service level restriction are considered to bring the model closer to reality. Three objective functions are also considered including minimizing (I) sum of the aggregate travel and waiting times, (II) maximum idle time of all facilities, and (III) the budget required to cover the costs of establishing the selected facilities plus server staffing costs. Since the developed model of the problem is of an NP-hard type and inexact solutions are more probable to be obtained, soft computing techniques, specifically evolutionary computations, are generally used to cope with the lack of precision. From different terms of evolutionary computations, this paper proposes a Pareto-based meta-heuristic algorithm called multi-objective harmony search (MOHS) to solve the problem. To validate the results obtained, two popular algorithms including non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and non-dominated ranking genetic algorithm (NRGA) are utilized as well. In order to demonstrate the proposed methodology and to compare the performances in terms of Pareto-based solution measures, the Taguchi approach is first utilized to tune the parameters of the proposed algorithms, where a new response metric named multi-objective coefficient of variation (MOCV) is introduced. Then, the results of implementing the algorithms on some test problems show that the proposed MOHS outperforms the other two algorithms in terms of computational time.  相似文献   

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