解决复杂Pareto解集问题的进化算法

针对各种进化算法在解决PS问题上表现出来的脆弱性，提出一种解决复杂PS问题的自适应多目标差分进化算法SA-MODE。根据随机选择的父个体X与当前种群中的个体Y的支配关系，通过改变缩放因子的大小来控制新个体和父个体的距离。当X支配Y则新个体接近X，反之远离X，当X与Y互相不支配则产生2个新个体，一个接近X一个远离X。实验结果表明，在处理复杂PS问题时，SA-MODE与GDE3和NSGA-II相比有更理想的效果。     

基于引导个体的预测策略求解动态多目标优化问题

很多现实的优化问题都是动态多目标问题,这类问题不仅具有多个目标,并且也受环境的影响不断变化.本文基于引导个体的预测策略提出一种新的求解动态多目标优化问题的策略.通过记录每次环境变化初始时和种群自主进化一小段时间后种群中心点位置的前后变化,预测最优解的所在方向.同时根据在该方向上均匀分布的若干检测个体,选出一串非支配的个体作为当前环境下的引导个体.为了避免陷入局部最优,在选出的引导个体周围一个小的区域半径内随机产生若干伴随引导个体.实验结果表明,新策略具有更快的响应环境变化的能力.     

齿轮轴的成形新工艺

中长齿轮轴是齿部粗、轴部细的轴对称长轴类零件。根据该零件的结构特点、强度要求以及现有加工设备的生产能力,采用了摩擦焊接技术和齿轮精锻相结合的新工艺方案。具体的工艺方案是：将零件分为齿部和轴部两部分。轴部粗加工——齿部精锻——锻后热处理——齿部与轴部摩...     

铝-铜-镁铸造锌基合金的开发和试产

介绍了铸造锌基合金元素的行为，对关键工序的工艺方法进行了选择和确定，并确定了工艺流程。     

面向agent的并行GA

讨论了面向agent的并行遗传算法（GA）模型，该模型属于粗粒度的并行模型，并提出了算法的实现方法，与经典粗粒度孤岛并行GA的对比分析结果表明，基于该模型的并行GA具有通讯代价小、子群体间信息交换充分等特点。此外，该模型采用多智能体技术，用agent表示群体中的个体，简化了问题，便于实现。图2，参10。     

DFDL—辅助结构分析的软件工具

本文讨论了结构分析的软件民具数据流图语言（ＤＰＤＬ）的设计和实现。ＤＦＤＬ具有结构简单、实现方便、易学易懂等特点。同时，它解决了用图形方式编辑、修改ＤＦＤ所遇到的困难。ＤＦＤＬ是软件开发的有利工具。     

基于多目标遗传算法求解时间窗车辆路径问题

有别于传统的单目标方法,将带时间窗约束的车辆路径问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种多目标遗传算法。在算法中设计了擂台法则作为构造非支配集的方法,提出了可变爬山率的局部爬山法,并通过将组合种群分成多层非支配集来实现精英保留策略。实验结果表明,该算法能有效地求解车辆路径问题并且为决策者提供了强有力的决策支持。     

多智能体系统中的协商模型

目前，对多智能体系统的应用多是以开放的、复杂的、变化的网络为平台，为了更好地与环境相匹配，同对提高智能体之间协商的效率，从全局与单个智能体两方面着手，提出了一种新的MAS全局模型，并相应地提出了全局协调Agent的三维模型以及智能体之间的协商模型。通过这一系列模型的模拟实现，证明了此协商模型是正确的与接近自然的。从理论上基本上解决了与当前流行的基于网络的各种先进的智能系统，分布式问题求解等领域的衔接，因而有一定的指导意义并具有广阔的发展前景。     

基于分布存储的并行狭义遗传算法

讨论了基于分布存储的并行狭义遗传算法,实现了数据级的并行操作,具有较高的并行度。它具有收敛速度快,搜索过程稳定性好、可控制性强,以及通讯开销小等特点。     

NSGA-Ⅱ中重复个体产生原因分析及影响研究

进化种群中出现重复个体意味着搜索区域的重叠,使得算法探索新可行区域的效率降低。另外个体重复浪费了解集中的个体名额,且造成信息冗余,使得解集的有效代表性变差。这在用NSGA-Ⅱ处理低维问题时体现得较为严重。分析了NSGA-Ⅱ中出现重复个体的原因,测试了编码方式和变量维数与重复个体数量的关系;通过实验检验了重复个体对于算法性能和解集质量的影响。实验结果表明,去除重复个体的算法能获得分布性更好的解集,且具有更强的稳定性。