基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.     

一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法

为了改进多目标进化算法的收敛性和解集的多样性,提出一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法PHMOEA。在PHMOEA中使用干扰集刺激优化非支配集的构成,改善算法的收敛性和解集的分布性,并根据Pareto等级和精英保留策略改进了交叉算子和变异算子。该算法与著名的NSGA-II和SPEA2多目标进化算法在13个基准测试函数上的对比结果表明,PHMOEA算法不仅多样性较好,而且提高了算法的收敛性,并使获得的最优解集的分布性更均匀,覆盖范围更广。     

基于自适应聚合距离的多目标进化算法

随着目标数的增多,种群收敛性与分布性的冲突愈加激烈,传统的多目标进化算法的选择算子难以平衡种群的收敛性与分布性.对此,提出一种基于自适应聚合距离的多目标进化算法.首先,采用参考点支配关系替代原有的Pareto支配关系,以增加选择压力,加强收敛性;其次,提出自适应聚合距离,通过动态变化的惩罚参数来自适应调整收敛性与分布性的比例;最后,设计一种带有淘汰算子的方法以改进小生境选择策略,根据自适应聚合距离的大小进行选择和淘汰操作.为验证算法的可行性,将所提出算法在测试问题上与其他4种优秀的多目标进化算法进行比较,并应用于两个实际应用中,仿真结果表明,所提出算法的综合性能更优,能有效平衡种群的收敛性与分布性.     

基于改进拥挤距离的多目标进化算法

针对多目标进化算法的拥挤距离截断算子的分布度保持不足以及在二进制编码情况下较难收敛的缺点,提出一种改进的多目标进化算法,使用改进的拥挤距离截断算子和自适应变异算子,与经典的多目标进化算法进行对比,实验表明,该算法得到的Pareto解集具有良好的收敛性和分布性。     

基于全局排序的高维多目标优化研究

目标数超过4的高维多目标优化是目前进化多目标优化领域求解难度最大的问题之一,现有的多目标进化算法求解该类问题时,存在收敛性和解集分布性上的缺陷,难以满足实际工程优化需求.提出一种基于全局排序的高维多目标进化算法GR-MODE,首先,采用一种新的全局排序策略增强选择压力,无需用户偏好及目标主次信息,且避免宽松Pareto支配在排序结果合理性与可信性上的损失;其次,采用Harmonic平均拥挤距离对个体进行全局密度估计,提高现有局部密度估计方法的精确性;最后,针对高维多目标复杂空间搜索需求,设计新的精英选择策略及适应度值评价函数.将该算法与国内外现有的5种高性能多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1,2, 4,5}上进行对比实验,结果表明,该算法具有明显的性能优势,大幅提升了4~30维高维多目标优化的收敛性和分布性.     

一种基于分解和协同的高维多目标进化算法

现实中高维多目标优化问题普遍存在，而且其巨大的目标空间使得经典的多目标进化算法面临严峻挑战，提出一种基于分解和协同策略的高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验设计方法产生接近于指定规模且均匀分布于聚合系数空间的权重向量，提高种群的分布性；其次，算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行协同进化以产生高质量的子代个体，改善算法的收敛性.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在基准测试函数集DTLZ{1，2，4，5}上进行IGD⁺性能指标实验，结果表明MaOEA/DCE在收敛性、多样性和稳定性方面总体具有显著的性能优势.     

一种基于群体分布特征的自适应多目标粒子群优化算法

针对多目标优化问题求解,提出基于群体分布特征的多目标自适应粒子群优化算法(pdMOPSO).首先借助统计方法分析归档集在决策空间的分布特征,以此划分进化状态,指导全局引导粒子的选择;然后设计粒子重排策略,动态调控种群的分布;最后依据进化状态设计不同的归档集维护策略,实现归档集中分布性和收敛性的均衡.以ZDT、DTLZ和CEC09为测试集,与7种多目标优化算法对比,指标IGD、Spread和ER结果表明,所提出的算法在收敛性和分布性上均有显著优势.     

多目标差分进化在热连轧负荷分配中的应用

提出一种基于差分进化算法的多目标进化算法, 该算法个体的选择是通过非支配排序和拥挤度距离进行综合考虑. 保证了算法收敛到Pareto最优解集的同时, 提高了最优解个体分布的多样性. 通过与非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA Ⅱ)算法进行仿真对比, 结果显示基于拥挤度排序的多目标差分进化算法在收敛性和Pareto最优解集分布的多样性上均优于NSGA Ⅱ算法. 最后将其引入到热连轧负荷分配优化计算中, 给出了目标函数的表达方式, 对多目标进化算法在热连轧负荷分配计算中的应用进行了研究.     

均衡分布性与收敛性的协同进化多目标优化算法

为了进一步提升多目标进化算法(MOEAs)的收敛速度和解集分布性,针对变量无关问题,借助合作型协同进化模型,提出一种均衡分布性与收敛性的协同进化多目标优化算法(CMOA-BDC). CMOA-BDC 首先设置一个精英集合,采用支配关系从进化种群与精英集合中选择首层,并用拥挤距离保持其分布性;然后运用聚类将首层分类,并建立相应概率模型;最后通过模拟退火组合分布估计与遗传进化,达到协同进化.通过与经典 MOEAs 比较的结果表明, CMOA-BDC 获得的解集具有更好的收敛性和分布性.     

MOEA/D线性插入方向向量策略研究

MOEA/D具有良好的收敛性、均匀的分布性、求解效率高等优点,普遍应用于求解多目标优化问题.然而对于Pareto前端复杂的多目标优化问题,预先设定均匀的权重向量并不能够维持Pareto最优解集的良好分布性.本文,首先分析均匀分布的权重向量、均匀分布的搜索方向二者与均匀分布的解集之间的关系,提出一种新的权重向量设置方式;其次基于进化过程中解集的分布,提出线性插入搜索方向策略,并将其转换为对应的权重向量,同时在MOEA/D中周期性应用该策略调整搜索方向,获取分布均匀的解集;最后将该算法在WFG系列测试问题上进行性能测试,并采用世代距离指标(GD)、Spacing指标(S)、超体积指标(HV)对算法收敛性和多样性进行对比分析,实验结果表明,与原始的MOEA/D、使用均匀分布的搜索方向MOEA/D、使用预处理的M OEA/D、M OEA/D-DU相比,改进的算法求出解集的多样性极大提高,收敛性明显增强,解集的整体质量显著提高.     

趋磁性细菌多目标优化算法

提出趋磁性细菌多目标优化算法(MTBMO).该算法以趋磁性细菌优化算法(MBOA)中磁小体(MTSs)的生成机制为基础,设计适用于多目标优化的新型MTSs磁矩调节机制,确保群体的收敛性;同时采用基于混沌变异的替换方法取代MBOA中的磁小体替换机制来增强群体的多样性.通过标准函数测试和与现有多目标优化算法的比较表明,MTBMO对于求解多目标优化问题(MOPs)是可行且有效的.     

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.     

HMOSHSSA: a hybrid meta-heuristic approach for solving constrained optimization problems

This paper proposes a novel hybrid multi-objective optimization algorithm named HMOSHSSA by synthesizing the strengths of Multi-objective Spotted Hyena Optimizer (MOSHO) and Salp Swarm Algorithm (SSA). HMOSHSSA utilizes the exploration capability of MOSHO to explore the search space effectively and leader and follower selection mechanism of SSA to achieve global best solution with faster convergence. The proposed algorithm is evaluated on 24 benchmark test functions, and its performance is compared with seven well-known multi-objective optimization algorithms. The experimental results demonstrate that HMOSHSSA acquires very competitive results and outperforms other algorithms in terms of convergence speed, search-ability and accuracy. Additionally, HMOSHSSA is also applied on seven well-known engineering problems to further verify its efficacy. The results reveal the effectiveness of proposed algorithm toward solving real-life multi-objective optimization problems.

     

基于动态层次分析的自适应多目标粒子群优化算法及其应用

提出一种基于动态层次分析的自适应多目标粒子群优化算法,利用模糊一致矩阵层次分析法选取全局最优粒子,保证进化方向的合理性和客观性。在进化过程中对种群状态进行客观度量,自适应更新种群的权重和学习因子等重要参数,使种群进化具有自我调节能力。将提出的算法分别应用于标准多目标测试函数、PID控制器参数优化和甲醇转化烃类物质的工业过程模型辨识中,通过与其他算法的对比说明了所提出算法的有效性和可行性。     

基于GMOGSO的多目标流水车间调度问题

针对缓冲区有限的多目标流水车间调度问题, 提出一种基于Pareto 最优的广义多目标萤火虫算法. 通过引入交换子和交换序将基本萤火虫算法离散化, 并将算法拓展为全局搜索过程和局部搜索过程. 进化初期采用全局搜索将种群推向较优区域, 进化中后期采用捕食搜索策略使算法主体在全局搜索和局部搜索间智能切换, 从而保证全局与局部的平衡. 动态变步长策略进一步增强了算法搜索能力. 通过算例测试验证了所提出算法的有效性.

     

多可再生能源冷热电联供微网系统环境经济优化调度

针对含多种可再生能源的冷热电联供微网系统调度优化问题,提出微网系统最小运行费用和二氧化碳排放的多目标调度优化模型,并结合启发式调度规则,采用改进多目标交叉熵算法获取Pareto最优解集.为了提高算法的收敛速度和求解精度,依据重要抽样理论将多目标优化定义为小概率事件,并引入样本分段生成策略和参数更新机制.算例仿真表明,所提出的多目标模型及其优化算法能够使微网系统获取较好的经济和环境效益,满足用户多样性的优化需求.     

Vehicle power train optimization using multi-objective bird swarm algorithm

In this paper, a multi-objective bird swarm algorithm (MOBSA) is proposed to cope with multi-objective optimization problems. The algorithm is explored based on BSA which is an evolutionary algorithm suitable for single objective optimization. In this paper, non-dominated sorting approach is used to distinguish optimal solutions and parallel coordinates is applied to evaluate the distribution density of non-dominated solution and further update the external archive when it is full to overflowing, which ensure faster convergence and more widespread of Pareto front. Then, the MOBSA is adopted to optimize benchmark problems. The results demonstrate that MOBSA gets better performance compared with NSGA-II and MOPSO. Since a vehicle power train problem could be treated as a typical multi-objective optimization problem with constraints, with integration of constrained non-dominated solution, MOBSA is adopted to acquire optimal gear ratios and optimize vehicle power train. The results compared with other popular algorithm prove the proposed algorithm is more suitable for constrained multi-objective optimization problem in engineering field.

     

基于随机黑洞和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化算法

提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.

     

一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用

为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型,从提高全局寻优能力和解的精度出发,提出一种基于改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法.数值仿真验证了该进化算法具有较好的收敛性和求解精度;典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性,以及所提出算法的有效性.     

一种基于多样性度量的多目标化进化算法

针对如何通过附加的方法对多目标化问题进行理论分析,提出并证明了选择附加函数的3个前提条件.提出一种多目标化进化算法,根据种群中个体的多样性度量进行多目标化,并采用改进的非劣分类遗传算法对构造所得的多目标优化问题进行多目标优化.在静态和动态两种环境下进行算法性能验证,结果表明,在种群多样性保持、处理欺骗问题、动态环境下的适应能力等方面,所提算法明显优于其他同类算法.