融合分区和局部搜索的多模态多目标优化

为解决多模态多目标优化中种群多样性维持难和所得等价解数量不足问题,基于分区搜索和局部搜索,本研究提出一种融合分区和局部搜索的多模态多目标粒子群算法(multimodal multi-objective particle swarm optimization combing zoning search and local search,ZLS-SMPSO-MM)。在所提算法中,整个搜索空间被分割成多个子空间以维持种群多样性和降低搜索难度;然后,使用已有的自组织多模态多目标粒子群算法在每个子空间搜索等价解和挖掘邻域信息,并利用局部搜索能力较强的协方差矩阵自适应算法对有潜力的区域进行精细搜索。通过14个多模态多目标优化问题测试,并与其他5种知名算法进行比较;实验结果表明ZLS-SMPSO-MM在决策空间能够找到更多的等价解,且整体性能要好于所比较算法。     

多模态多目标优化综述

随着工业生产和日常生活需求的多样化,单个解决方案已经无法满足生产生活的需求.多模态优化可以为决策者提供多个可行方案,但是早期对多模态优化的研究局限在单目标优化中.在多目标优化中也存在多模态优化问题,其存在多个全局或局部帕累托最优解集,找到这些最优解集具有重大的理论和实际意义.鉴于此,首先,介绍多模态多目标优化问题的特点和求解难点;其次,综述求解此类问题的主要方法,总结这些方法的优缺点;再次,介绍常用的多模态多目标优化标准测试函数集和性能评价指标;最后,给出多模态多目标优化的应用领域及未来的研究方向.     

基于策略自适应的多目标差分进化算法及其应用

为提高多目标差分进化算法求解多目标优化问题的能力,提出一种基于策略自适应的多目标差分进化算法（multi-objective differential evolution algorithm based on self-adaptive strategy,MODE-SS）。该算法采用超体积（hyper-volume,HV）对变异策略进行性能评价,并实现变异策略的自动选择;使用动态调整的二项式交叉策略和模拟二进制交叉（simulated binary crossover,SBX）策略实现全局搜索与局部搜索的平衡。通过与其他六种多目标进化算法在10个测试函数上的性能比较,结果表明MODE-SS算法的整体性能要好于其他所比较算法。最后,将MODE-SS算法用于求解海铁联运能耗优化问题,所得结果能够为决策者提供多种可行方案。     

考虑全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法

多模态多目标优化问题 (Multimodal multi-objective optimization problems, MMOPs)是指具有多个全局或局部Pareto解集(Pareto solution sets, PSs)的多目标优化问题 (Multi-objective optimization problems, MOPs). 在这类问题中, Pareto前沿(Pareto front, PF)上相距很近的目标向量, 可能对应于决策空间中相距较远的不同解. 在实际应用中全局或局部最优解的缺失可能导致决策者缺乏对问题的整体认识, 造成不必要的困难或经济损失. 大部分多模态多目标进化算法 (Multimodal multi-objective evolutionary algorithms, MMEAs) 仅关注获取尽可能多的全局最优解集, 而忽略了对局部最优解集的搜索. 为了找到局部最优解集并提高多模态优化算法的性能, 首先提出了一种局部收敛性指标 ($ I_{LC}$), 并设计了一种基于该指标和改进种群拥挤度的环境选择策略. 基于此提出了一种用于获取全局和局部最优解集的多模态多目标优化算法. 经实验验证, 该算法在对比的代表性算法中性能较好.     

基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法

平衡目标函数和约束条件是现有约束多目标优化算法面临的共同难题。为了解决这个难题,文章提出了一种基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法（ASSCMO）。为验证ASSCMO的性能,将其与3种优秀的约束多目标优化算法在两组基准测试集上进行仿真实验。实验结果表明,ASSCMO在求解约束多目标优化问题上更具有竞争力。     

改进果蝇优化算法在多目标搜索的应用

在实际工程优化问题中多数问题是多目标优化问题,多目标优化问题一直以来就是智能算法的研究热点。提出一种改进的果蝇优化算法,将其应用在多目标搜索领域,并成功使用该算法解决了一种多目标背包问题。算法在基本果蝇优化算法的基础上采用分群策略和动态半径,在群A中从种群位置开始以动态半径探索新的可行解,在群B中则通过非支配个体之间的交叉操作进行密集搜索。果蝇种群的位置在每一轮迭代产生的非劣解集中进行选取,提高了算法的收敛速度。通过在多个数据集下进行测试,并和粒子群算法、NSGA-2做了对比实验,最终结果显示使用该算法在特定条件下能取得较好的搜索效果,证明了使用果蝇优化算法解决多目标问题的可行性。     

基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索

无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路由和光传感器的解耦滚动时域方法.为了优化目标搜索方法的参数,本文提出一种基于Agent路由和光传感器的自适应变异多目标鸽群优化(AMMOPIO)算法.利用自适应飞行机制可以获得较好的鸽群分布,种群具有多样性和收敛性.利用变异机制简化了鸽群优化算法中的模型,提高了搜索效率.实验仿真结果验证了所提出的AMMOPIO算法在目标搜索问题中的可行性和有效性.     

星型结构的多目标粒子群算法求解多模态多目标问题

首先,根据多目标粒子群算法中的粒子结构信息,利用非支配解集构造粒子个体邻域之间的拓扑结构,提出星型结构的多目标粒子群算法用于求解多模态多目标问题。其次,针对多目标粒子群中全局最优个体选择困难,提出一种非支配解集分布均匀程度的评价方法,评价结果用于确定当前粒子对应的全局最优个体。最后,结合2种方法提出带均匀计算方法的星型拓扑结构多目标粒子群优化算法STMOPSONCMIU。通过测试函数分析算法的收敛性,表明改进的算法比原来的算法收敛速度快。实验结果表明,该算法可以较好地兼顾问题的目标空间和决策空间的分布,有效解决多模态多目标问题。     

基于改进鸽群优化算法的多无人机目标搜索

在三维未知环境中无人机目标搜索是一项非常具有挑战性和现实性意义的任务。鸽群优化算法相比于其他智能算法收敛速度快,搜索效率高,适用于目标优化任务,因此提出一种基于鸽群优化算法的多无人机目标搜索方法,无人机通过搜索目标留下的信息素搜寻目标。针对鸽群优化算法容易陷入局部最优的问题,利用基于差分进化策略对鸽群优化算法进行改进。仿真实验验证了提出的基于改进鸽群优化算法的多无人机目标搜索方法的合理性和有效性。     

基于离线搜索的人工免疫动态多目标优化算法

为了能在环境快速变化后迅速找到新环境下的Pareto解,提出了一种基于离线搜索与在线优化相结合的人工免疫动态多目标进化算法。首先,所提算法预估优化过程中可能会出现的动态环境。其次,算法搜寻到上述预估环境下的近似Pareto解,并将其存储在离线解集中。动态发生后,所提算法采用基于离线解集的动态响应策略来重新获得一组高质量的初始种群。随后,基于抗体消灭抗原的免疫思想设计了一种子代生成策略,使重新获得的初始种群快速靠近当前环境下优化问题的真实Pareto解,进而提高算法的优化效率。为了验证该算法的有效性,在动态多目标优化问题标准测试集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法能够更快速准确地跟踪动态环境下的Pareto前沿。     

多模态多目标差分进化算法求解非线性方程组

针对当前算法在求解非线性方程组时面临解的个数不完整、精确度不高、收敛速度慢等问题进行了研究,提出一种多模态多目标差分进化算法。首先将非线性方程组转换为多模态多目标优化问题,初始化一个随机种群并对种群中全部个体进行评价;然后通过非支配解排序和决策空间拥挤距离选择机制,挑选种群中的一半优质个体进行变异;接着在变异过程中采用一种新的变异策略和边界处理方法以增加解的多样性;最后通过交叉和选择机制使优质个体进行进化,直到搜索到全部最优解。在所选测试函数集和工程实例上的实验结果表明,该算法能有效地搜索到非线性方程组的解,并通过与当前四个算法进行比较,该算法在解的数量和成功率上具有优越性。     

基于改进多目标布谷鸟搜索的资源调度算法

针对IaaS(Infrastructure as a Service)云计算中资源调度的多目标优化问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟搜索的资源调度算法。在多目标布谷鸟搜索算法的基础上,通过改进随机游走策略和丢弃概率策略提高了算法的局部搜索能力和收敛速度。以最大限度地减少完成时间和成本为主要目标,将任务分配特定的VM(Virtual Manufacturing)满足云用户对云提供商的资源利用的需求,从而减少延迟,提高资源利用率和服务质量。实验结果表明,该算法可以有效地解决IaaS云计算环境中资源调度的多目标问题,与其他算法相比,具有一定的优势。     

基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索（英文）

无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路由和光传感器的解耦滚动时域方法.为了优化目标搜索方法的参数,本文提出一种基于Agent路由和光传感器的自适应变异多目标鸽群优化(AMMOPIO)算法.利用自适应飞行机制可以获得较好的鸽群分布,种群具有多样性和收敛性.利用变异机制简化了鸽群优化算法中的模型,提高了搜索效率.实验仿真结果验证了所提出的AMMOPIO算法在目标搜索问题中的可行性和有效性.     

基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群算法

在多目标粒子群优化算法中, 平衡算法收敛性和多样性是获得良好分布和高精度Pareto前沿的关键, 多数已提出的方法仅依靠一种策略引导粒子搜索, 在解决复杂问题时算法收敛性和多样性不足. 为解决这一问题, 提出一种基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群优化算法. 采用粒子收敛性贡献对算法环境进行检测, 自适应调整粒子的探索和开发过程; 为准确制定不同性能的粒子的搜索策略, 提出一种多策略的全局最优粒子选取方法和多策略的变异方法, 根据粒子的收敛性评价指标, 将种群划分为3个区域, 将粒子性能与算法寻优过程结合, 提升种群中各个粒子的搜索效率; 为解决因选取的个体最优粒子不能有效指导粒子飞行方向, 使算法停滞, 陷入局部最优的问题, 提出一种带有记忆区间的个体最优粒子选取方法, 提升个体最优粒子选取的可靠性并加快粒子收敛过程; 采用包含双性能测度的融合指标维护外部存档, 避免仅根据粒子密度对外部存档维护时, 删除收敛性较好的粒子, 导致种群产生退化, 影响粒子开发能力. 仿真实验结果表明, 与其他几种多目标优化算法相比, 该算法具有良好的收敛性和多样性.     

基于语义关系的多Agent多模态表示规划

介绍了一个用于多模态规划的多Ａｇｅｎｔ系统。为了显示被表示对象之间的语义关系,表示规划需满足一定的约束,阐述了多Ａｇｅｎｔ合作进行规划的机制,重点论述了约束的传播以及动态修改。     

分布式电网经济调度及其多目标优化模型研究

为克服传统经济调度的目标单一,计算量大,优化不力等诸多不足导致模型适用的困难,从电网分区和协调计算的角度建立了基于多目标优化的分布式电网经济调度模型.该模型同时考虑了由售购电价差引起的经济效益最大,机组运行能耗最少和污染气体排放最小等三个目标函数.重点阐述了一种基于近似牛顿方向的多区域分布式计算方法,并利用改进的距离差分进化算法用于各个分区内的独立优化计算,然后采取异步迭代的信息同步机制实现了全局的等值修正计算.最终算例表明了该方法能够在分布式电网经济调度的优化计算过程中取得良好的应用效果.     

和声搜索-分布估计混合算法求解多目标优化问题

针对和声搜索算法不能很好地求解多目标优化问题的缺陷,提出一种多目标和声搜索—分布估计混合算法(MHS-EDA)。该算法一方面利用分布估计的采样操作对和声记忆库内进行搜索,拓宽了和声记忆库内空间;另一方面对和声记忆库外进行外部档案搜索,实现群体间信息交换,从而提高了多目标和声算法的全局搜索能力。数值实验选取六个常用测试函数,并与多目标遗传算法、多目标分布估计算法、多目标和声搜索算法进行比较,测试结果表明提出的混合算法能够有效地解决多目标优化问题。     

基于确定性拥挤的多模态郊狼优化算法

为了解决多模态优化问题,对郊狼优化算法进行研究,提出了一种基于确定性拥挤的多模态郊狼优化算法—DCCOA.将小生境技术的确定性拥挤方法引入郊狼优化算法中,定义了新的郊狼进化机制,改进了郊狼群组文化趋势的计算方法.同时,为了更真实地模拟郊狼的种群生活,算法还定义了2只阿尔法郊狼并且采用了权重法更新郊狼的社会状况.最后将D...     

针对运动目标的多无人机协同鸽群优化搜索方法

针对多无人机协同运动目标搜索问题,本文设计了改进鸽群优化算法的协同搜索决策.首先,基于运动目标的独立性,建立了服从正态分布的目标概率信息图模型;为了提高环境中目标存在的确定度,建立了搜索环境的确定度信息图.其次,通过建立的吸引和排斥数字信息素图,引导无人机向未搜索区域飞行,减少重复搜索概率,提高协同目标搜索效率,并基于传统的鸽群算法,通过加入速度更新修正机制和精英代机制对其进行改进.然后,结合环境中目标的存在概率信息以及无人机搜索目标的探测信息,使用改进鸽群优化算法,规划无人机的最优搜索飞行路径.并设计避碰机制,以有效防止无人机搜索过程中的碰撞.最后,通过比较仿真实验验证了改进鸽群优化算法对运动目标协同搜索的有效性.