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高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现多样性、收敛性和可行性之间的平衡。首先,进化过程由探索和利用两个阶段组成,分别致力于加强算法在目标空间的广泛探索能力和高效搜索能力;其次,设计一种动态约束处理策略以平衡种群中可行解的比例,从而增强算法在可行区域的探索能力;再次,提出一种回退搜索策略,利用无约束Pareto前沿所包含的信息指导算法向约束Pareto前沿快速收敛;最后,在两个基准测试集中的23个问题上进行对比实验。实验结果表明,TEMA分别在14个和13个测试问题上取得最优反世代距离(IGD)值和超体积(HV)值,体现出明显优势。 相似文献
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电熔镁炉制备电熔镁砂的工艺过程中,会交替出现正常熔炼、加料和欠烧等多种不同工况,其中,欠烧工况分辨难度最大且最为关键.目前,欠烧工况的识别主要依靠人工经验完成,这种方式的准确性取决于人的经验水平和生理状态,且工人劳动强度大,存在容易漏检误检的问题.对此,依据不同工况下炉口火焰图像中具有的动态特征,提出一种基于B样条(B-spline)动态网络动态特性的工况识别技术.首先,建立炉口火焰的线性动态系统模型来刻画系统的动态特性;然后,设计基于子空间主要角度的核函数来度量火焰动态模型相似度.对比实验表明,所设计的基于B-spline动态网络动态特性的工况识别技术具有更好的分类精度和更高的效率. 相似文献
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