多目标优化算法中Pareto最优解集适应度值的研究

多目标优化算法主要研究如何利用算法求解相对复杂得多目标问题从而得到一组最优解,多目标优化算法已经成为进化计算领域的研究热点之一。多目标优化问题解的多样性主要体现在两个方面,即目标解分布的广度和均匀程度。为了使目标解具备多样性且均匀分布,研究领域提出了多种解决方法,本文主要围绕Pareto最优解集适应度值展开深入的研究与分析。     

基于Pareto最优的概念结构方案多目标决策方法

介绍了一种由概念设计结构方案选择的多目标决策方法．该方法根据多目标Pareto最优原理，将sPareto边界定义为一种设计方案集的Pareto边界，直接反映了各方案间的折衷，从而可剔除支配方案，保留竞争方案，并利用最小sPareto解集量化竞争方案性能，实现了方案的定量评价．在此基础上，通过设定不同的偏好区域，以交互方式研究设计解空间，从而可辅助设计者做出满意的方案决策．     

多目标供应链的Pareto最优数量弹性合同

研究了具有多个销售商的供应链中一类数量弹性合同问题,对市场供应链进行了较为深入的分析.证明了在至少有一个销售商的商品需求量是弹性的前提下,总可以通过调节销售商商品需求量的弹性区间,使具有多个销售商的供应链数量弹性合同在期望效益目标和期望效益水平概率目标下是Pareto最优的,从而进一步加强了合同对供应链的优化.最后,应用多目标规划棱锥有效解这一工具,构造了Pareto最优数量弹性合同的销售商商品需求量决策方法,解决了多个销售商和供应商的商品供应量和订货量问题.     

一种提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率的方法

提出将拉丁超立方体抽样用于计算有效目标函数,有效地提高多目标进化算法求解鲁棒最优解的效果;同时提出一种自适应抽样技术,使求解效果和效率都得到了较大的提高.通过与已有方法的对比实验,研究结果表明;本文所提出的方法求解效果好,效率较高.     

多目标决策问题的交互式保守最优方法

对多目标决策问题提出了交互式保守最优方法,并给出了数字例子,本方法具有对决策者所提问题很简单,以及能自动保持前后一致等特点。     

基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

介绍了混合动力汽车（HEV）相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.     

目标属性为肯定和速写的多目标决策问题解集的稳定性

解集的稳定性问题，是多目标规划研究中的重要课题，在Ｅｕｃｌｉｄ空间中，关于解集稳定性主要是研究当目标函数和约束集受扰动时，在某种意义下其有效解集和弱有效解集的稳定性，作者针对目标属性为肯定函数和速写的多目标决策问题＾「１」，在给出一类序的基础上，定义了相应的有效解和弱有效解，并考察屯此类多目标决策问题在Ｅｕｃｌｉｄ空间中受干扰集合的有效点（解）集和弱有效点（解）集在半连续意义下的稳定性。     

多人微分对策Pareto最优解的最优均衡值算法

引入多人微分对策的最优均衡值和最优均衡解概念。在某种凸性条件下最优均衡解集是Pareto最优解的凸本质连通区域。利用最优均衡解将问题等价地转化为求解单目标最优控制问题。该方法可推广到求解局中人拥有不同权重的情形,为求解多人合作微分对策问题提供了一种简单的、新的途径。     

一种利用不可行解的贝叶斯网学习算法

现有的基于打分搜索的贝叶斯网学习方法都是利用满足有向无环图的可行解进行学习.在搜索过程中遇到不可行解时,这类算法简单地去除不可行解或将不可行解转化为可行解.然而,有的不可行解中往往蕴含着有价值的信息.本文提出一种新的贝叶斯网学习方法ISEC,同时利用可行解和不可行解学习贝叶斯网络,并提出针对不可行解的选择策略,在学习过程中可以有效地利用不可行解中的有用信息.实验结果表明,ISEC能够比仅利用可行解的方法更快地学习到更优的贝叶斯网.     

推广的Riccati方程法构造非线性差分-微分方程的精确解

将推广的Riccati方程法应用于求解非线性差分-微分方程求解领域.并在符号计算机系统Maple的帮助下,以离散的非线性(2+1)-维Toda lattice方程为应用实例,构造了该方程的一些新精确解,其中包括有理形式的双曲函数解和有理形式的三角函数周期解.     

主动数据库中规则合流性问题的一个解决方案

提出一种解决主动数据库中规则管理的合流性问题的新方法, 并与优先数方法进行比较     

一类多目标优化问题弱有效解的优界数列法

引进了求解一类多目标优化问题弱有效解的优界数列方法,给出了这种优界数列的构造法及相应的算法。算例表明,优界数列法是非常有效和可靠的方法,而且适用范围也较广泛。     

一类构造线性最优设计的算法研究

对构造线性最优设计最常用的Fedorov算法进行了改进,得到了一类构造线性最优设计的新方法并给出了收敛性证明．     

一种基于伪相关函数的CBOC信号跟踪方法

针对下一代卫星导航系统的设计逐渐完善,卫星导航基带信号处理对环路跟踪灵敏度和抗多径性能要求不断提升的情况,本文基于Galileo E1频点公开的CBOC信号,设计一种构建CBOC信号伪相关函数（PCF）的伪码跟踪方法,并基于该方法,设计了相位锁定环与延迟锁定环路的跟踪策略,实现了环路的高速锁定和稳定跟踪. 并通过仿真实验验证了该方法在灵敏度和有限带宽下抗多径两分面提升了CBOC跟踪环路抗多径性能和跟踪灵敏度,改善了跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能.      

基于Euler公式的无尺度分布Gini系数估计公式

为了解决集中化指数代替Gini系数度量规模和空间分布不平衡引发的偏差问题, 提出一个Gini系数的近似估计思路。针对社会经济系统中的无尺度分布现象, 借助Euler公式, 基于Zipf定律, 推导一个累积分布的对数函数, 据此构造一个Gini系数的近似估计公式。将此公式应用于京津冀城镇体系, 借助夜晚灯光数据计算22年的Gini系数。结果表明Gini系数与集中化指数存在显著差异。由此得出结论: 集中化指数适用于有尺度分布现象, 所提新方法则适用于无尺度分布现象。研究结果有助于认识不平衡测度的适用范围, 并可为进一步发展Gini系数的直接估计方法提供参考。