动态选择与替换策略的多目标约束优化进化算法

提出一种基于动态选择与替换策略的多目标优化进化算法用于求解约束优化问题.新算法首先将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题,基于Parto支配关系,把初始种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,引入一种非劣个体保护偏好策略,动态选取一定比例的最优非劣个体直接进入下一代群体,剩下的非劣个体随机替代Pareto子集中的个体.Pareto子集和Non-Pareto子集分别进行单形交叉和多样性变异操作产生新的子种群.对13个标准测试问题的数值实验结果表明新算法的有效性.     

基于空间网格划分的多目标进化算法

为了有效求解多目标优化问题,找到分布宽广、均匀的Pareto解集,提出了一个基于空间网格划分的进化算法。将目标空间网格化,利用网格的位置,删除大量被支配个体。在杂交算子中利用了单个目标最优的个体信息,以增加非劣解的宽广性。利用一种新设计的基于最大距离排序的方法删除非劣解集中多余个体。数值实验表明提出的算法是可行有效的。     

高效求解Pareto最优前沿的多目标进化算法

设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的.算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto 最优解集的多样性.仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为o(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模).     

Pareto强度值演化算法求解多目标优化问题

近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点.多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域.本文定义和使用稀松密度来保持群体中个体的均匀分布,并将个体的Pareto强度值和稀松密度合并到个体的适应值定义中.通过对测试函数的实验,验证了算法的可行性和有效性.     

基于密集度的搅动多目标演化算法

多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域.定义和使用密集度来保持群体中个体的均匀分布,将个体的Pareto强度值和密集度合并到个体的适应值定义中.提出搅动策略,以提高算法对解空间的遍历性,从而较大程度上避免算法的早熟,对每次搅动得到的部分非劣解个体进行邻域搜索以加快非劣解前沿的进化.最后,测试函数的实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法

通过在目标空间中利用目标本身信息估算个体k最近邻距离之和,作为个体的密度信息,根据个体的密度信息对群体中过剩的非劣解进行逐个去除,以便更好地维护解的多样性,由此给出了一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法IDEMOEA。用这个算法对几个典型的多目标优化函数进行测试。测试结果表明,算法IDEMOEA求解多目标优化问题是行之有效的。     

MOPSO算法及其在水库优化调度中的应用

提出了一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法，该算法采用自适应网格方法来估计非劣解集中粒子的密度信息、平衡全局和局部搜索能力的Pareto最优解的搜索机制、删除品质差的多余粒子的Archive集的修剪技术。通过对三峡梯级多目标优化调度问题的计算，表明该算法是求解大规模复杂多目标优化问题的一种有效手段。     

基于Pareto 解集关联与预测的动态多目标进化算法

针对动态多目标优化问题,提出一种基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA),设计了基于超块的Pareto解集关联方法.该方法能够动态维护若干描述Pareto解变化规律的时间序列,通过对新环境下的Pareto解集进行预测来生成初始种群.将LP-DMOEA应用于非劣分类遗传算法(NSGA2),并对3类标准测试函数进行了实验,所得结果表明该方法能够有效求解动态优化问题.     

求解人力资源分配问题的多目标微粒群优化算法*

提出一种改进的多目标微粒群优化算法来求解人力资源分配问题.通过对种群进行正交初始化,保证了个体在整个可行解空间上的均匀分散,使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索;通过基于网格技术的外部存档非劣解删选策略,有效地保留了逼近Pareto前沿的非劣解;引入一种广义的学习策略来提升粒子向Pareto前沿收敛的概率.实验结...     

一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法

提出一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法并用于求解多目标优化问题.算法中群体空间采用多目标粒子群优化算法进行演化;信念空间通过对形势知识、规范化知识和历史知识的重新定义使之符合多目标优化问题;信念空间和群体空间的交互通过自适应的接受操作和影响操作来实现.若干多目标标准测试函数的仿真结果表明,改进多目标文化算法能够在保持Pareto解集多样性的同时具有较好的均匀性和收敛性.     

基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法

微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集的维护方法,保证了非劣解集的多样性.并根据个体间的Pareto.支配关系和极大极小距离密度改进了微分进化的选择操作,保证了算法的收敛性,实现了利用微分进化算法求解多目标优化问题.通过对5个ZDT测试函数、两个高维测试函数的实验及与其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.     

一种实数编码多目标贝叶斯优化算法

提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA)。通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增加种群的多样性。这种生成新个体的方法结合非劣分层与截断选择机制,可以很好地逼近多目标问题的Pareto前沿。同时,在进行截断选择时,每次只删除一个排挤距离小的个体,之后重新估算个体的排挤距离,以获得分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。用该算法对8个较难的测试问题进行了优化计算,获得的非劣解集与NSGA-II算法得到的相比,非劣解集的质量更高,分布更为均匀。计算结果说明RCMBOA是一种有效、鲁棒的多目标优化算法。     

基于MOPSO算法的卫星共形阵列天线多波束形成

针对共形阵列天线多波束方向图综合问题,提出一种基于最大方向性系数方法得到初始非劣解的多目标粒子群算法,求解满足多个期望波束和低副瓣要求的Pareto最优解。算法首先采用多目标分解策略,由多个单波束最优解的加权线性组合得到近最优解的非劣解。然后结合该非劣解,基于粒子空间和目标空间同时约束的局部搜寻策略,使用多目标粒子群算法优化多个波束,并降低副瓣。仿真结果表明,该算法有效地实现了卫星共形阵列天线的多波束形成和低副瓣,且能快速得到Pareto最优解分布。     

具有偏序属性的偏爱Pareto占优关系

K个目标的多目标优化问题的经典Pareto最优前沿通常是K-1维的,当K3时,父亲群体和儿子群体常常全都非劣,以致于多目标演化算法无法进行优胜劣汰操作而失效.文中提出一种具有偏序属性的新型Pareto占优关系,称之为偏爱Pareto占优.它能够缩小Pareto集合的规模,因而只要用偏爱Pareto占优关系替代原有的经典占优关系,现有的多目标算法就可以有效地求解"很多"目标的优化问题.     

基于混沌的多目标粒子群优化算法

针对多目标优化问题,提出了一种改进的粒子群算法.该算法为了寻找新解,引入了混沌搜索技术,同时采用了一种新的方法--拥挤距离法定义解的适应度.并采取了精英保留策略,在提高非劣解集多样性的同时,使解集更加趋近于Pareto集.最后,把算法应用到4个典型的多目标测试函数.数值结果表明,该算法能够有效的收敛到Pareto非劣最优目标域,并沿着Pareto非劣目标域有很好的分散性.     

模糊作业时间的拆卸线平衡Pareto多目标优化

针对实际拆卸作业的复杂性,建立了考虑模糊作业时间的多目标拆卸线平衡问题的数学模型,提出了一种基于Pareto解集的多目标遗传模拟退火算法进行求解。改进了模拟退火操作的Metropolis准则,使其能够求解多目标优化问题。采用拥挤距离评价非劣解的优劣,保留了优秀个体,并通过精英选择策略,将非劣解作为遗传操作的个体,引导算法向最优方向收敛。基于25项拆卸任务算例,通过与现有的单目标人工蜂群算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。最后将该算法应用于某打印机拆卸线实例中,求得8种可选平衡方案,实现了求解结果的多样性。     

目标0-1背包问题的元胞竞争决策算法*

为求解多目标0-1背包问题,基于竞争决策算法原理和多目标优化问题的特性,提出了一种求解多目标0-1背包问题的元胞竞争决策算法。将元胞自动机演化规则引入竞争决策算法,给出了算法的具体描述,并使用Delphi 7.0实现了算法的具体步骤。为了提高多目标非劣解(Pareto解)的分布性和多样性,利用全局经验作为指导,在最稀疏的Pareto解附近进行邻域搜索。经过大量数据测试和验证,该算法具有真实的Pareto前沿逼近效果,是一种多目标优化问题的有效方法。     

多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题

为高效地求解多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法将局部搜索融入进化计算中,采用非劣解并行局部搜索策略,并依据基于Pareto支配关系的个体排序数和密度值进行适应度赋值,以加速算法的收敛,保持群体多样性.仿真结果表明,新算法能够有效地解决多目标流水车间调度问题.     

一种多目标优化问题的理想灰色粒子群算法*

针对逼近理想解的排序方法对Pareto前端的距离跟踪以及灰色关联度能够很好地分析非劣解集曲线与Pareto最优解集曲线的相似性,提出了一种求解多目标优化问题的理想灰色粒子群算法。该算法利用理想解理论与灰色关联度理论来求解粒子与理想解之间的相对适应度和灰色关联度系数,把两者的和定义为相对理想度,通过相对理想度来判别粒子的优劣,以确定个体极值和全局极值。通过四组不同类型的基准函数测试算法性能,并与目标加权法和灰色粒子群算法比较分析,结果表明该算法能够较好地收敛到Pareto最优解集,不但具有较好的收敛性和分布     

一种基于输运理论的多目标演化算法

提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法(MOPEA).由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche适应值函数,使得种群中的所有个体都有机会参与演化操作,以达到快速、均匀地求出多目标优化问题的Pareto最优解.数据实验显示,利用该算法求解多目标优化问题不仅能够使算法快速地收敛到全局Pareto前沿,同时由于该算法要求所有的粒子都要参与杂交和变异等演化操作,从而避免问题早熟现象的出现,并通过与传统演化算法的性能指标分析比较说明,使用该算法求解多目标优化问题具有明显的优越性.