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1.
用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
郑金华  蒋浩  邝达  史忠植 《软件学报》2007,18(6):1287-1297
针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena's principle,简称AP)构造多目标Pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为O(rmN)(0m/N<1).理论上,当AP与Deb的算法以及Jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为O(rN2)和O(Nlog(r-1)N)),AP优于Deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),AP优于Jensen的算法;此外,当m/N较小时(如m/N≤50%),AP的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,AP具有比其他两种算法更好的CPU时间效率.在应用中,AP可以被集成到任何基于Pareto的MOEA中,并能在较大程度上提高MOEA的运行效率.  相似文献
2.
一种基于拟态物理学优化的多目标优化算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
提出一种使用拟态物理学优化(APO)解决多目标优化问题的算法(MOAPO).根据多目标优化问题的特点,借鉴聚集函数法的思想,利用APO算法实现了对多目标优化问题中Pareto最优解集的搜索,并且在搜索过程中动态调整惯性权重与引力因子,以增强非劣解的多样性.实验结果表明了将APO应用于多目标优化问题的有效性.通过与基于微粒群优化(PSO)的多目标优化算法及NSGA-Ⅱ算法的比较,表明了MOAPO算法具有较好的分布性.  相似文献
3.
一种调强放射治疗逆向计划多目标混合优化方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对调强放射治疗(IMRT)逆向计划的优化问题,提出了基于L-BFGS和Pareto最优解的多目标遗传算法———NSGA-Ⅱ算法的调强放射治疗计划多目标混合优化方法。根据IMRT对多个目标的剂量约束条件,建立了多目标优化的简化及精确的数学模型。为了加快优化速度,首先采用L-BFGS算法求解简化模型,并将其作为精确模型的初始解;然后采用NSGA-Ⅱ算法对精确模型求解来获得分散性良好的Pareto最优解集,使临床医生能根据各个目标的剂量体积直方图等加以决策,以便从中选择合适的治疗方案。实验结果表明,采用上述方法得到的非劣解在目标空间中分布均匀,计算速度快,鲁棒性好。与常用的将该多目标优化问题通过加权求和转化为单目标优化问题加以求解相比较,由于该方法提供了Pareto最优解集合提供给决策者选择,因此具有更强的灵活性,能更好地满足临床的实际需要。  相似文献
4.
基于免疫计算的物流配送车辆路径优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
为解决物流配送车辆路径优化问题,给出了一种基于免疫计算的车辆路径优化方案,设计了车辆路径问题的数学模型,给出了非劣邻域支配的多目标免疫优化算法的框架、基于实数编码的比例克隆算子和领域变异算子以及支配抗体的拥挤距离公式,并在仿真环境下进行了实验;结果表明,算法能使多目标优化同题收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布,具有较好的应用价值.  相似文献
5.
城市公交路线网络优化   总被引:1,自引:1,他引:0  
为解决城市公交路线网络优化问题,给出了一种基于禁忌搜索方法的公交路线网络优化算法;设计了公交路线网络优化问题的数学模型,给出了两阶段禁忌搜索算法的框架及路线合并、路线分解、路线增长3个算子,并进行了实验;实验结果表明,算法能将两目标公交路线网络优化问题收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布,具有较好的应用价值.  相似文献
6.
生物地理信息优化算法中迁移算子的改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
原生物地理信息优化算法主要通过迁移算子与变异算子实现群体的进化,常被应用于求解单目标优化问题.如果将原有的进化算子直接用于求解连续多目标优化问题,会严重影响群体的多样性.文中将原迁移算子进行改进,引入扰动因子,增强群体的多样性.并以此为基础,提出基于生物地理信息的多目标进化算法(BBMOEA).通过与原有迁移算子下的算法比较及各类型测试函数的实验,结果验证改进迁移算子对于求解多目标优化问题是有效可行的.同时将BBMOEA与经典算法SPEA2和NSGA-Ⅱ进行比较,结果表明BBMOEA所得Pareto解集在收敛的同时,具有较均匀的分布性.  相似文献
7.
提出一种多目标扰动生物地理学优化算法(MDBBO) 来求解多目标优化问题(MOPs). 该算法基于现有群体中非支配可行解的比率, 联合个体非支配等级排序和拥挤距离对个体进行评价; 在生物地理迁移策略基础上提出扰动迁移算子并应用于群体进化, 增强群体多样性; 应用归档种群来保存所获得的非支配可行解, 并用循环拥挤距离法对其更新, 确保群体的均匀分布性. 通过标准函数测试以及与经典算法比较表明了该算法求解MOPs 的有效性.  相似文献
8.
根据目前对优化下料问题新特性的研究,指出优化下料问题呈现多目标和复杂约束状态,建立了以原料消耗最少和不同交货期的惩罚最小为目标函数的优化下料问题的数学模型.利用多目标智能优化算法求解模型,并结合算例验证了模型的有效性和实用性.  相似文献
9.
为了确保在服务组合中获得Pareto最优解集,把服务组合建模为多个服务质量属性同时优化的多目标优化问题,提出了一种依据服务质量属性类型的通用预处理方法,采用多个信息素表和单个启发式信息表的多目标蚁群算法,蚂蚁随机选择一种信息素表建构可行解,每个蚁群周期完成后所有信息素都会蒸发,但每个优化函数只有一个最优解获得信息素增加,经过多过蚁群周期后即可解获得最优解集.实验结果表明,该方法可为Web服务组合提供一种很好的优化方案,具有很高的准确率.  相似文献
10.
提出一种多目标扰动生物地理学优化算法(MDBBO)来求解多目标优化问题(MOPs).该算法基于现有群体中非支配可行解的比率,联合个体非支配等级排序和拥挤距离对个体进行评价;在生物地理迁移策略基础上提出扰动迁移算子并应用于群体进化,增强群体多样性;应用归档种群来保存所获得的非支配可行解,并用循环拥挤距离法对其更新,确保群体的均匀分布性.通过标准函数测试以及与经典算法比较表明了该算法求解MOPs的有效性.  相似文献
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