非线性l1问题的区间调节熵算法

本文证明了非线性 l1问题调节熵函数的相关性质,将调节熵函数和区间分析相结合,构造了非线性l1问题的区间调节熵算法,讨论了调节熵函数的区间扩张及其收敛阶,证明了算法的收敛性,给出了数值算例.理论与数值结果表明该方法是可靠和有效的.     

Min-Max-Min问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数和约束函数都是一阶连续可微的离散Min-Max-Min问题.利用罚函数法和极大熵函数思想将问题转化为无约束可微优化问题,构造了极大熵函数的区间扩张并证明了它的收敛性,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法,理论证明和实例计算表明算法是可靠和有效的.     

一类多目标优化问题的区间斜率法

讨论了一类多目标优化问题的区间斜率方法,其中目标函数是一阶连续可微的。结合评价函数法将多目标优化问题转化为无约束的minimax问题,通过构造目标函数的区间扩张无解区域删除原则,建立求解minimax问题的区间算法,并证明了算法的收敛性。结合数值算例,理论证明和数值结果可靠有效。     

一类连续minimax问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数为C^1类函数的连续型minimax问题的区间极大熵算法。通过构造目标函数的极大熵函数及其区间扩张，利用区域二分原理和无解区域的删除原则，建立了求解连续型minimax问题的区间极大熵算法，证明了算法的收敛性，给出了数值算例。数值结果表明，其算法是可靠和有效的。     

基于乌鸦搜索优化算法的多级阈值图像分割方法

针对传统Kapur熵在多阈值图像分割算法中存在运算量大、计算效率低以及精度不高等问题,提出了一种基于乌鸦搜索优化算法的多级阈值图像分割方法,该方法采用Kapur熵作为计算适应度的目标函数,通过引入乌鸦搜索优化算法求解目标函数最大化时的全局最优问题.实验结果表明:相对于其他方法,本文方法在多个评价指标上都有很好的性能体现...     

一类带约束多目标优化问题的区间算法

重点研究了带约束多目标优化问题的区间算法,其中目标函数和约束条件均为Lips-chitz连续函数。结合评价函数法将带约束的多目标优化问题转化为无约束优化问题,并给出相应的区间扩张,对相关定理进行了证明。利用二分原则和区域删除检验原则,构造了求解多目标优化问题的区间算法,并给出具体算例。结果表明,所建立的算法是可靠有效的。     

基于自适应调节极大熵的孪生支持向量回归机

孪生支持向量回归机(Twin Support Vector Regression,TSVR)的数学模型是求解一对约束优化问题,如何将约束优化问题转化为无约束优化问题进行求解是一个难题.在TSVR约束优化模型的基础上,依据最优化理论提出TSVR的无约束优化问题.然而,无约束优化问题的目标函数有可能不可微,为解决这个问题,引入极大熵函数,确保优化问题都是可微的.标准的极大熵函数法有可能发生数值溢出,所以对极大熵函数法进行了改进,提出自适应调节极大熵函数法来逼近TSVR的不可微项,并提出基于自适应调节极大熵函数法的TSVR学习算法.实验结果表明,和其他回归方法相比,所提算法不仅能够提高回归精度,而且效率得到了较大的提高.     

一类连续型minimax问题的区间斜率算法

讨论了目标函数为一阶连续可微的无约束连续型minimax问题的区间算法.利用连续型极大熵函数和区间斜率法,通过建立区间扩张和无解区域删除检验原则,构造了求解连续型minimax问题的区间斜率算法,证明了算法的收敛性,并给出了数值算例.相关结论和数值结果都表明,其方法是可靠和有效的.     

基于Bezier曲线的贯流风机叶型多工况优化研究

采用四阶有理Bezier曲线,多个控制点约束叶轮中弧线进行叶片参数化设计.基于贯流风机须在较宽的工况区间内稳定运行的要求,在熵值法的基础上设计了一种多工况设计优化方法.设置多工况加权平均流量为优化目标函数,利用超拉丁方实验设计方法生成样本空间点,通过熵值法确定不同工况的权重因子,基于多岛遗传优化算法(MIGA)对数值模...     

解多目标规划的区间极大熵方法

利用极大熵原理及有关逼近结果,使之与区间算法结合,提出一类求解多目标规划问题的区间极大熵方法,并证明算法的收敛性,给出风险投资的多目标规划问题的数值解.     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

分析了现有的约束优化进化算法的一些不足之处，提出了一种处理约束优化问题的新算法。新算法将多目标优化思想与全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来；在全局搜索过程中，作为一种小生态遗传算法，排挤操作利用Pareto优劣关系比较个体并接受具有相似性的父代个体和予代个体中的优胜者；在局部搜索过程中，首先对局部群体中的个体赋予Pareto强度，然后根据Pareto强度选择个体。通过一个复杂高维多峰测试函数验证了新算法的有效性。     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

Parameter optimization of electric bus transmission system based on dynamical evolutionary algorithm

The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to solve multi-objective optimization problems. This paper presents a new method to optimize the transmission ratio using DEA. The fuzzy constraints and objective function of transmission ratio are established for parameter optimization problem of electric bus transmission. DEA is used to solve the optimization problem. The transmission system is also designed based on the optimization result. Optimization and test results show that the dynamical evolutionary algorithm is an effective method to solve transmission parameter optimization problems.     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．     

多目标优化问题的研究

针对传统方法求解多目标优化问题的局限性,应用一种新的算法求解。遗传算法从问题解的串集开始搜索,覆盖面大,可以同时处理群体中的多个个体,利于全局择优,减少陷入局部最优的风险,而最小生成树具有过程简单清晰、适用性广泛的特点,结合两者的优点,构造了基于生成树的遗传算法。首先通过加权目标规划法求出最优解,然后通过遗传算法和基于生成树的遗传算法求解,结果表明,对于小规模的多目标优化问题,两种算法都可以求出最优解,在求解时间方面,基于生成树的遗传算法比遗传算法更优越。     

非线性约束条件下的广义投影梯度法

对非线性约束条件下的优化问题提出了三个广义投影梯度方法。算法Ａ能够求解非线性不等式约束优化问题。在此基础上，又提出了能够求解非线性等式和不等式约束优化问题的算法Ｂ．进一步，通过简化算法Ａ，又给出了能够专门求解一般线性约束优化问题的算法Ｃ．并且在较弱的假设下，证明了三个方法的全局收敛性。     

一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

分层多目标优化的区间算法

文章根据分层多目标优化的基本原理,结合区间分析的方法,提出了求解约束分层多目标规划问题的区间算法,克服了传统算法中存在的评价函数选取难和有效解可选性差的缺点,证明了算法的收敛性,给出了数值算例。