带有盒子约束的多目标优化问题的进化算法

针对带盒子约束的多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中．采用Pareto支配和聚集距离排序来挑选出有代表性的个体。在变异过程中,沿着权重梯度方向搜索来寻找可行的Pareto最优解。最后,采用两个数值算例测试算法的性能,通过与NSGA—II的比较结果表明该算法能获得多目标优化问题的可行Pareto最优解并且具有很好的分散性。     

基于改进萤火虫算法的移动机器人多目标路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人的路径规划问题,提出一种面向多目标同时优化的改进萤火虫算法;该算法利用栅格地图对机器人作业环境进行建模,将Pareto支配关系引入到萤火虫个体的亮度评价过程,构建精英库保留算法迭代过程中的Pareto非支配解,采用自适应网格划分策略维护种群的多样性;以路径长度、路径安全性和路径平滑度为目标进行运动路径的搜索与优化。仿真结果表明,与经典的带精英策略的非支配排序遗传算法相比,面向多目标同时优化的改进萤火虫算法求得Pareto非支配解集更优越。     

基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法

针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法(MOEA-PT)。全局搜索阶段根据Pareto支配关系将种群进行排序,依据临界层子集的排序等级执行相应的选择策略;局部调整阶段对种群中的个体进行微调,将新产生的个体与距离其最近的个体进行支配关系、分布性、收敛性的对比,替换较差的个体。分析了两个阶段对算法性能的影响,同时对引入局部调整策略后的种群进行了对比,结果表明局部调整策略能有效增强算法性能。通过对标准测试函数的求解,并与其他经典的多目标算法进行对比,验证了本文算法在收敛性和分布性等方面具有一定的优越性。     

用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法

针对多目标进化算法中如何提高非支配集构造效率的问题,提出了一种用伪二叉树法则构造多目标Pareto最优解集的方法.根据多目标解的性质,将解的比较结果分为支配、被支配以及不相关3种类型,再根据解的比较结果生成排序伪二叉树.在每一轮比较中,从进化群体中选出一个个体,将该个体与当前非支配集中的个体进行比较,淘汰被支配的个体,而未被淘汰的个体将插入到非支配集中第一个被淘汰个体的位置.依次进行,直到进化群体中的个体比较完毕,从而生成排序的伪二叉树.同时,在理论上证明了采用该方法获取的非支配集为目标进化群体的最大非支配集,分析得知其在最差情况下的时间复杂度为O(rN2/2).实验结果表明,当目标数较大时(r≥5),在构造非支配集的效率上伪二叉树法要明显优于Deb、Jensen算法及擂台赛法则.     

基于Species机制的多目标遗传算法

多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Species种子确定策略及适应性的Species构造策略.一组标准多目标测试函数的仿真实验结果表明,提出的基于Species机制的多目标遗传算法表现出比经典的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA Ⅱ)更好的性能.     

基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。     

改进的NSGA2算法在航空活塞发动机装配中的应用

针对复杂机械产品零部件选择装配中个体重复现象,提出一种新的解集评价指标：种群均匀度。基于种群均匀度和拥挤度相结合的子代精英保留策略,改进了多目标优化NSGA2 (non-dominated sorting genetic algorithm-2)算法。以装配合格率和装配精度为质量评价指标,建立选择装配多目标优化模型。引进近邻搜索算子,克服NSGA2算法局部搜索能力的不足。以某型号航空活塞发动机装配为例,优化结果以Pareto边界集表示,结果表明算法改进之后非支配解集的多样性和收敛性均得到了提高。     

基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化

本文在对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生,同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法,建立了三维优化模型,对电子变压器进行了多目标优化设计,获得了电子变压器优化设计参数,使其体积更小、效率更高,更容易找到全局最优解。与非支配排序遗传算法(NSGA)和二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相比,改进的二代非支配排序遗传算法在电子变压器优化设计方面具有明显的优势。最后,依据优化结果,制作了一台磁芯材料为超微晶合金的高频变压器,温度校核结果表明了此优化方法的可行性。     

用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

一种改进的非支配排序遗传算法INSGA

为克服非支配排序遗传算法（NSGA）存在的计算复杂度高，未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等特点，介绍一种改进的算法INSGA，克服了上述缺点，并通过实验验证，在几个给定的函数优化问题上都取得了比较好的结果。     

一种改进的非支配排序遗传算法

为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高, 未采用精英策略, 需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果.     

基于改进NSGA2的航空运输优化

为了降低航空运输过程中产生的燃油成本,同时最大程度地满足指挥人员提出的保障需求,根据运输飞机在行动中需要运输的人员物资数量及目的地位置,建立追求航次最小飞行成本并考虑时间约束的飞行速度优化模型,运用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)对飞行速度进行优化选择。设计算例实验,比较其与传统NSGA2算法在计算性能上的区别,用以验证结合了修饰算子与改进的初始解生成策略的算法的有效性。结果表明,改进算法的求解精度和准度均能达到要求,且在相同精度上改进的NSGA2算法能够节省25.38%的时间,显著改变飞行速度优化的结果,提高了航空运输的效率。     

多目标城市道路交叉口信号配时优化算法研究

采用细胞传输模型对城市道路的交通流进行建模,提出了该模型中各项交通流运行指标的计算方法.将交通流模型嵌入到多目标优化算法中,替代以往传统的目标函数,采用非支配排序遗传算法NSGA II(none-dominated sorted genetic algorithm II)进行多目标的求解.通过算例分析不同输入条件和控制策略下的优化结果及与其他类似配时计算方法的比较,证明了此算法的结果较令人满意.     

加入局部搜索的非劣分层多目标遗传算法

针对非劣分层多目标遗传(NSGA)本身所存在的局部搜索能力和易早熟的问题,鉴于模拟退火算法的局部搜索能力强和在解决易早熟问题上的优势,提出了加入局部搜索的多目标遗传算法及适用于多目标优化的模拟退火局部搜索算法和跳转准则,即在NSGA的每一代个体中的1层、2层非劣解附近进行模拟退火局部搜索.该算法能够提高非劣分层多目标遗传算法的效率,弥补了遗传算法中局部搜索能力差、易早熟的缺点.最后给出的仿真结果表明了这种算法的有效性.     

基于非凸上界的ranking模型构造算法

现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一个比现有的凸上界更为紧凑的非凸上界逼近原目标函数;针对上界函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,并采用割平面算法进行求解;最后,通过在基准数据集上的实验对该算法进行验证,并与现有算法进行对比.结果表明,相比现有的基于凸上界的ranking算法,文中算法得到的模型不但更为精确,而且更加稳定.     

基于排序学习的文本概念标注方法研究

提出一种基于排序学习的方法CRM (concept ranking model), 来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注, 建立训练集合, 然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型, 利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明, 相对于传统的文档概念标注方法, 此方法在各类指标上都有相当大的提高, 标注结果更加接近人类的概念标注。     

基于相似度的快速网页排序算法

将经典的PageRank算法和汉明距离相似度算法结合,提出一种新的网页排序方法。通过结合汉明距离(Hamming distance)相似度算法,计算检索词和网页文本相似度,提高搜索查准率;在增加检索词的同义词的搜索过程中,通过改进汉明距离相似度算法,提高搜索查全率。实验结果表明,该方法与PageRank算法相比,拥有了更好的效果。     

双自由度磁悬浮式桥梁振动能量采集器数值仿真和优化

提出了一种能利用桥梁振动能量为传感器持续供电的双自由度磁悬浮振动能量采集器(TMEH),该系统的能量采集效率远高于传统单自由度磁悬浮振动能量采集器(SMEH).推导了TMEH系统的运动控制方程和机电耦合方程;建立了TMEH的多目标优化模型,提出了基于NSGA2算法的能量采集器参数优化设计方法;最后将TMEH和SMEH在简谐振动激励和桥梁随机振动激励作用下的响应特性和能量采集效率进行了对比.研究结果表明:1)通过NSGA2算法优化设计,TMEH能获得更宽的采能带宽和更高的输出功率;2)TMEH比SMEH的采能效率有明显提高.在简谐振动激励和桥梁随机振动激励作用下,TMEH的输出功率比SMEH增加了约2倍.