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。     

关于多目标演化算法的策略分析

基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算法性能的两大方面:求解过程中解集合的多样性、均匀性分布的保持与维护以及解的收敛性,分析了MOEAs设计中需要注意的策略问题以及今后研究的重点.     

一种多项指标全提升的多目标优化演化算法

针对当前大部分多目标优化演化算法设计复杂、耗时巨大,以及取得的近似Pareto前沿点不够多、分布不均匀、覆盖不完整等问题,提出了一种新的基于粒子群和几何Pareto选择算法的多目标优化PSGPS算法.经过5个测试问题的实验结果表明:该算法使用较低的时间消耗,就能在前沿点个数、前沿点分布均匀性、覆盖完整度等性能指标上都优于当前流行的NSGA2,SPEA2和PESA等多目标优化演化算法.     

桁架结构多目标优化的微分演化算法

为了解决带有约束的桁架结构的多目标优化问题,本文采用了一种基于微分演化的多目标优化(DEMO)方法。DEMO方法采用多目标优化进化算法中Pareto和拥挤距离排序机制,并保留了DE算法的优点。为了验证DEMO算法的可行性和有效性,对经典桁架进行尺寸优化,并与其他优化方法进行了比较,数值结果表明DEMO算法性能比其他算法要好,其所得的解具有更好的多样性、均匀性和收敛性。     

基于多目标优化的符号网络社区检测算法

符号网络可以描述实体之间的多种关系,对符号网络中的社团检测可以挖掘出其中的有效信息.同时考虑连接密度和连接符号,将社团发现问题建模为一个多目标优化问题,基于MOEA/D框架,提出一种改进的符号网络社团发现算法,设计了基于字符串的编码方式、预分区策略、交叉合并策略、变异方式等.实验结果表明,本算法可以有效检测出社团结构.     

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。     

一种求解多目标优化问题的混合演化算法

提出了一种混合演化算法求解多目标优化问题.演化算法是解决多目标优化问题的有效方法,在全局优化问题中具有很好的鲁棒性,但其局部搜索性能有待改善.Hooke and Jeeves方法是一经典的局部搜索算法,将其与演化算法结合求解多目标优化问题,提高了解的收敛质量,因而从整体上提高了算法的性能,并且测试结果也说明了该算法的可行性.     

差异演化算法求解多选择背包问题

多选择背包问题是典型的NP难题,文中建立了多选择背包问题的数学模型,设计了差异演化算法对其进行求解。通过对其它文献中实例的仿真试验和结果对比,表明了算法求解多选择背包问题的可行性和有效性。     

一种求解多目标优化问题的协同演化算法

提出了一种求解多目标优化问题的协同演化算法.新算法改进了Kwee-Bo的协同演化的思想,将混合策略演化规划用于协同演化过程中,混合策略指导算法有效搜索过程,两个种群协同优化目标函数.标准测试函数的数值实验验证了新算法的有效性.     

多目标优化算法研究综述

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快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域。该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上,介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果。此外,指出并阐释了值得进一步研究的相关问题。     

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。     

基于差异演化的多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合就是综合和处理多个源图像的信息,来获取对同一场景或物体的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述.对于可见光成像系统而言,特别是含有长焦距的光学镜头,对景深有一定的限制.因此,将场景中的所有物体都成像清晰是很难的,这个问题采用多聚焦图像融合技术可以很好解决.通过提出一种基于差异演化的多聚焦图像融合算法,首先将源图像进行分块,然后用清晰度评价函数比较对应图像块的清晰度,选择清晰度高的作为清晰图像块,最终重构融合图像.该方法的积极意义在于,优化后的图像块比没被优化的使用效果更佳.实验结果表明,从定量和视觉两方面评价,都明显优于遗传算法和其他传统的图像融合方法.     

一种多目标工程网络计划模型

在建立某钢铁企业轧机生产线检修工程网络计划模型的具体实践中,提出了一种多目标工程网络计划模型,导出了该模型的网络时间参数计算方法,讨论了多目标网络划优化问题,并认为传统的单目标网络只是该模型的一种特例。     

热轧轧制计划的多目标优化模型及算法

针对热轧轧制计划优化问题,建立基于奖金收集车辆路径问题（PCVRP）的多目标优化模型,其中包含两个目标：目标1为最小化相邻板坯的宽度、厚度与硬度的跳跃惩罚;目标2为最大化收集的奖金,即使得尽可能多的板坯编入轧制计划。在此基础上,提出一种基于Pareto最优的多目标蚁群系统算法（MOACS）,避免了传统加权法需要确定目标权重系数的缺点,一次运行可产生多个Pareto最优解,给决策者带来了更大的决策自由度。现场数据测试表明该算法具有良好的优化性能和实用性。     

基于差异演化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.     

基于多目标基因表达式编程的电路演化算法

为提高电路演化的效率和成功率,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对多目标优化问题,在基因表达式编程(GEP:Gene Expression Programming)的基础上,提出了基于多目标基因表达式编程的电路演化算法(MGEP:Multi-Objective Gene Expression Progra...     

求解复杂约束优化问题的演化多目标算法

在分析了传统的求解带约束的单目标优化问题存在的问题的基础上,利用多目标优化算法的框架,把单目标优化问题中的软性约束化为新增的目标,把原问题化为一个多目标优化问题,然后利用演化多目标优化算法求解转化后的问题,分析了该方法处理约束的优势,并给出了初步实验结果.     

车间作业计划的模糊多目标网络方法

讨论了模糊集理论在车间作业计划中的应用,提出了车间作业计划的模糊多目标网络模型及其算法。     

基于生态保障的施工网络计划的多目标规划模型研究

网络计划技术在高速公路工程的施工中应用广泛,但是在实际工作中,网络计划在进行优化的时候一般只进行工期、费用和资源的优化,并没有把生态保障作为一个目标来对施工网络计划进行优化。在本文中,作者把高速公路建设过程中施工所造成的生态破坏损失货币化,以货币的形式来度量施工对生态的破坏程度,并由此结合公路施工对生态破坏的具体形式,建立了生态的目标函数。再结合前人对工期、费用和资源的研究成果,建立了基于生态保障的施工网络计划的多目标规划模型。     

加工计划的模糊多目标网络方法研究

分析了生产系统的模糊特性，应用目标模糊数理论和效用函数理论开发了加工计划的模糊多目标网络方法，实例表明结果满意。