多目标优化的微分进化算法

将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化.与传统优化算法及一般的进化算法相比,该算法特点在于直接将约束条件以及多目标性结合到进化算子中.算例表明,该算法是有效的.     

多目标优化的进化优化算法

进化优化算法具有全局优化能力,可以一次性求解多个非劣解。近年来,此类方法已经成为求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文分析了进化优化算法的关键步骤,介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。     

目标空间分割多目标进化算法研究综述

进化算法具有求解多目标优化问题的优点。本文首先对多目标优化问题进行了描述;然后讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法;最后介绍了基于目标空间分割的多目标进化算法的研究现状以及面临的问题。     

动态多目标优化进化算法研究综述

动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题.本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题.     

多目标优化量子进化算法及其在PID控制器中的应用

目前量子进化算法主要应用于单目标优化问题.本文结合量子进化算法和经典多目标优化算法中常用的非支配排序技术,提出一种解决多目标优化问题的多目标优化量子进化算法(Multi-objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm,MOQEA),并将其应用于PID控制器参数整定.经过实验证明,无论是解的质量还是解的分布均匀性,MOQEA都优于经典多目标优化算法NSGA-II.     

改进差分进化算法在铝电解多目标优化中的应用

针对多目标优化问题,提出一种改进的差分进化算法(DE).该改进算法首先将DE与粒子群优化算法(PSO)结合,提高DE的收敛速度,然后引入多种群进化策略,有利于维持Pareto解的多样性.同时,在综合考虑机理与工艺的基础上建立铝电解多目标优化模型,并应用改进算法进行求解.仿真结果表明:在电流效率为92％时,改进算法所得的直流功耗为14.03 MW.h/t,比NSGA-Ⅱ的直流功耗降低了1.45％,比传统DE的直流功耗降低了1.75％.表明本文改进算法有效地提高了传统进化算法的性能.     

基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法

针对现有面向多目标优化问题的约束处理方法存在求解效率不足,基于分解策略的多目标进化算法受到约束限制导致求解性能低的问题,提出一种基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法.本文首先引入具有记忆功能的归档集,改进基于短暂忽略非容许解的约束处理方法,提高算法的求解鲁棒性.然后结合基于分解的多目标进化算法,设计一种动态分配搜索...     

基于人类进化算法的背包问题求解方法

背包问题是计算机算法中的一个NP完备类困难问题,使用传统的优化方法在求解较大规模的背包问题时,都存在计算量大、迭代时间长的缺陷．人类进化算法是模拟人类进化机理而建立的一种智能优化算法,本文阐述了人类进化算法的基本原理和实现方法．为提高背包问题的求解速度和精度,将人类进化算法应用于背包问题的求解,演示了算法的工作过程．试验结果表明,使用该方法求解背包问题是完全可行的和有效的,与众多优化算法相比,人类进化算法具有更高的求解效率．     

差分进化算法在多目标路径规划中的应用

针对差分进化算法其算法思想简明、实现方便而得到了国际进化计算研究领域的认可,多目标问题中,由于各目标之间经常是相互制约的,因此优化难度相当大。带时间窗的多目标物流配送车辆路径优化的多约束性使得它很难应用进化算法进行优化。为了解决这个问题,本文通过变异操作算子改进,成功将改进的差分进化算法应用于该问题。数值仿真实验结果表明:这种改进的差分进化算法得到了较稳定的非支配解集,实现了客户间的路径优化。     

基于均匀网格的进化规划算法及其应用

提出一种新的进化规划算法－基于均匀网格的进化规划算法。该方法不仅能够加愉普通进化规划算法的收敛速度，而且能够有效地保证种群的多样性，此外，由于均匀网格方法的引入，非常有利于多模态函数的全局优化，并用该方法求解具有多个极值点的函数优化问题，计算机仿真实验结果表明该方法是非常有效的。     

一种稳态淘汰多目标演化算法

近年来，多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向。而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点。多目标演化算法的研究目标是使算法种群决速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域。介绍了多目标优化的概念，在比较分析了目前较成功的多目标演化算法的基础上，提出了一种新的解决数值优化问题的稳态淘汰演化算法。     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

利用模型管理框架求解多目标优化问题

为了提高演化算法的效率，减少优化时间，提出一种多目标模型管理框架。利用该模型管理框架可以在整个寻优区域内建立比较精确的目标及约束的近似模型，从而避免了大量耗时的高精度分析计算。将该多目标模型管理框架与单纯形-多目标粒子群算法（SM-MOPSO）相结合，对某轻型飞机齿轮箱减速器进行多目标优化设计，使高精确分析计算的次数减少88％。该多目标模型管理框架及SM-MOPSO算法可用于求解大型、复杂的工程优化问题。     

基于免疫进化的蚁群算法在梯级水库优化调度中的应用研究

针对蚁群算法在求解过程中出现初期信息素匮乏、易陷入局部最优解的问题,结合梯级水库优化调度的特点,提出了基于免疫进化的蚁群算法。该混合算法充分利用了免疫进化算法的全局快速收敛性和蚁群算法的正反馈性,提高了求解效率。实例计算表明该混合算法在求解梯级水库优化调度问题时,与逐次逼近动态规划相比较,结果合理、可靠,计算效率较高,从而为求解高维、复杂的梯级水库优化调度提供了一条新的求解思路。     

Gradient Gene Algorithm: a fast optimization method to MST problem

The extension of Minimum Spanning Tree (MST) problem is an NP hard problem which does not exit a polynomial time algorithm. In this paper, a fast optimization method on MST problem—the Gradient Gene Algorithm is introduced. Compared with other evolutionary algorithms on MST problem, it is more advanced: firstly, very simple and easy to realize; then, efficient and accurate; finally general on other combination optimization problems.     

基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法

针对传统进化算法求解多目标优化问题时存在计算量大、难以平衡收敛速度和种群分布均匀性的问题,本文提出了一种基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法(NSGAII-URS).首先,基于NSGAII算法,结合局部搜索算法,在每次遗传过程中添加种群领先解解集,引导种群快速收敛;然后,将非支配解所在的目标空间均匀划分,提出稀疏子空间和空闲子空间的概念,通过基于稀疏度的局部搜索策略对失衡子空间优化,进一步提升种群分布的均匀性.我们将本文方法与其他5种先进的多目标进化算法比较,通过基准测试函数进行验证,并采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用指标进行性能评价.实验结果表明,该算法在解的分布性和收敛性方面明显优于对比的其他多目标优化算法.     

基于演化算法的SAT问题求解

演化计算方法是近年来迅速发展起来的一种全新随机搜索和优化方法.首先介绍了演化算法的基本原理,然后给出了基于演化思想求解著名逻辑学问题——布尔可满足问题(SAT)的过程,最后分析了该方法的主要特点.     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.     

基于演化多目标算法的混合流水作业调度优化

针对供应链网络优化领域中的混合流水作业调度问题提出了一种新的多目标演化优化算法。给出了这类问题的通用优化模型，在此基础上，提出了基于流程的矩阵基因编码方案，动态适应度分配机制，并引入小生境保优策略构造了算法过程，利用收敛进程参数分析了算法的收敛性能。性能分析和算例实验表明算法对于高维多目标优化问题是有效的，且能够以较快的速度收敛。