基于网络响应面的多目标优化方法

为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈（BP）网络以及自适应共振（ART）网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.     

改进MOQPSO算法的多平台多武器火力分配

针对多目标粒子群优化算法在求解火力分配过程中容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的多目标量子粒子群优化（Multi Objective Quantum Behaved Particle Swarm Optimization, MOQPSO）算法。通过改进编码方式、修改位置更新公式、引入高斯变异和更新外部档案等方法，使该算法适于求解多平台多武器火力分配多目标优化模型。对规模不同的2个作战想定分别采用改进MOQPSO算法和MOPSO算法进行求解。对多目标优化与单目标优化模型的收敛性能进行了比较。仿真结果表明：改进MOQPSO算法比MOPSO算法运算速度提高6倍左右，所求Pareto解的收敛精度更高、多样性更好，验证了所提算法的有效性和优越性。     

求解环境经济调度问题的多目标差分粒子群优化算法

提出一种基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法来求解电力系统环境经济调度问题。算法通过对Pareto最优解集的差分演化来增加Pareto最优解的多样性;通过循环拥挤距离来控制归档集中非劣解的分布,以提高对种群空间的均匀采样;采用一种新的多目标适应值轮盘赌法选择粒子的全局最优位置,使其更逼近Pareto最优前沿;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。对电力系统环境经济负荷分配模型进行仿真,并与文献中的其他算法进行了比较。结果表明,改进的算法能够在保持Pareto最优解多样性的同时具有较好的收敛性能。     

面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化

以具有多台自动导引车(AGV)的智能生产车间为对象,以完工时间、AGV数量以及惩罚成本的最小化作为优化目标,构建作业车间多目标调度优化模型.针对多目标调度优化模型的求解需求,提出一种自适应多目标遗传-差分进化算法(AMOGA-DE),采用多段式实数编码的染色体表征调度方案,利用遗传算法获得模型优化解,融合差分进化算法和外部Pareto解集档案构建技术以改进解的质量,引入自适应策略以提高算法的收敛速度,实现多约束条件下AGV系统的多目标调度优化.以一个具有多台AGV的智能制造车间为例进行案例分析,得到调度方案.将AMOGA-DE与NSGA-Ⅱ、SPEA2算法应用于3个不同规模问题,研究结果表明:AMOGA-DE算法具有更快的收敛速度,能得到更好的优化结果,在不同规模的算例上获得了分布均匀且具有较高质量的Pareto解集.     

集成化服务链多目标全局优化模型与算法

基于集成化服务链网络模型和候选服务资源评价指标,建立集成化服务链的多目标全局优化模型,并提出一种基于改进多目标遗传算法的集成化服务链多目标全局优化算法。算法采用基于距离的无参数种群多样性度量算子,在适应值分配、精英保持和选择操作中均进行了种群多样性控制,能在满足多约束条件下同时优化多个目标,得到一组满足决策者不同主观偏好的Pareto全局最优解集。仿真实验表明算法具有全局收敛性并具有较好的解的质量和分布,能有效求解集成化服务链多目标全局优化问题。     

NRIWO算法求解火力分配多目标规划模型

为满足火力分配在保证毁伤概率较优的前提下降低火力单元的使用数量的要求,建立了火力分配多目标规划模型.基于入侵杂草学说,提出非支配排序杂草优化算法用于解决火力分配多目标规划问题.该算法在初始化和空间扩散阶段采用不同的决策变量编码策略,根据非支配排序的概念,将杂草种群中的个体分为多个等级以区分优劣从而进行生长繁殖.仿真结果表明:新算法每一代具有很强的向最优面逼近能力,体现了很好的均匀性以及解分布的广度,用于火力分配多目标规划,可实时为指挥员提供良好的辅助决策.     

基于CGA算法的主动队列管理新策略

基于流体流理论的网络简化模型,将NSGA-Ⅱ与PGA相结合的复合遗传优化算法应用于PID控制器参数优化,提出了一种多目标PID优化设计方法--在满足系统鲁棒性的前提下,以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并用复合遗传算法对其求解.该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好,根据网络主动队列管理控制系统的要求在解集中选择满意解.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击两种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于GA、SPSO、QDPSO算法的优化结果.     

UCAV协同攻击多目标的任务分配技术研究

为解决单目标函数构建的任务分配模型不能给火控决策者提供更多有用信息的问题, 将无人机（UCAV： Unmanned Combat Aerial Vehicle）损耗代价和目标毁伤价值作为UCAV协同攻击任务分配的两个目标函数, 对其进行多目标优化, 建立新型任务分配模型。在此基础上, 采用一种改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGAII: )进行求解, 得到多目标协同攻击任务分配的Pareto最优解集, 然后根据决策者的偏好选取最佳的任务分配方案。最后通过仿真算例, 验证了该算法的收敛性及有效性。     

公路施工网络计划多目标遗传优化

通过对公路施工网络计划优化方法进行分析,建立了符合公路施工网络计划特点的质量-工期-费用的优化模型;利用拥挤度计算和非劣排序,以及精英保留策略的遗传算法,并采用工序染色体编码的方法,缩小了公路施工网络计划优化程序对有效解的搜索空间;通过轮盘赌选择、算术交叉、变异等操作,得到一个Pareto最优解集,供决策者从中选择出最符合实际情况的方案;提出了改进的NSGA-Ⅱ多目标优化方法。通过工程实例,采用改进的NSGA-Ⅱ对施工方案进行优化,利用MATLAB 7.0编程仿真,可获得Pareto的最优解集。     

改进分解进化算法的飞行器动态火力分配

为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下,如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系,建立动态火力分配多目标优化模型(DWTA)。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型(SWTA),下一波次的SWTA由上一波次SWTA的打击效果作为输入来进行更新。改进了混合共轭梯度法的多目标分解进化算法(MOEA/D),提出加入高斯扰动来生成初始搜索点集合,并运用共轭梯度法进行搜索。运用算法对模型进行求解,仿真实验表明,算法在保留MOEA/D算法优点的同时,相比传统MOEA/D算法求解模型用时22s,改进MOEA/D算法仅用14s,提高了算法的收敛速度,并完成了对多波次火力的动态分配。