弱凸多目标规划问题的最优性条件

在一类单目标全局最优性条件的基础上, 利用抽象次微分与抽象法锥研究多目标规划问题, 给出弱凸多目标优化问题有效解的充分条件, 并将单目标优化问题推广到多目标优化问题.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

弱凸多目标规划问题的最优性条件

在一类单目标全局最优性条件的基础上, 利用抽象次微分与抽象法锥研究多目标规划问题, 给出弱凸多目标优化问题有效解的充分条件, 并将单目标优化问题推广到多目标优化问题.     

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.     

基于Pareto多目标遗传算法的排课算法

中小学课表编排要考虑时间、空间和人员安排问题等多个目标的同时优化问题。传统方法是将多目标优化问题的多个目标函数通过适当方法(如加权法等)转化为单目标优化问题进行处理。该方法的缺点需要对优化问题掌握一定的先验知识,否则难以确定加权系数。针对传统多目标算法需要对目标掌握先验知识的缺点,该文提出一种基于Pareto多目标遗传算法的排课算法,并实验证明该方法的有效性。     

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.     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

多目标萤火虫算法的电力系统无功优化方法

为解决传统单目标无功优化电压偏高的问题,采用建立多目标无功优化数学模型的方法,提出一种带精英保留策略和Pareto占优及拥挤距离排序的多目标萤火虫算法对建立的无功优化数学模型进行优化.研究结果表明:多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力和全局收敛性,在减小电力系统有功网损的同时有效解决了电压偏高的问题,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法.     

基于公理设计的多目标优化方法研究

针对利用多目标优化理论进行产品设计时存在求解困难的问题,综合应用多目标优化理论与公理设计理论,提出利用公理设计理论独立公理中的全参直度和全能直度来解决多目标优化问题中求解困难的一般方法．并通过对一个简单的多目标优化问题的求解,验证了该方法的有效性．     

多目标优化参数向单目标优化参数的转化研究

以夯实机冲击轮下落阶段进行运动分析为例,建立冲击轮动力参数的多目标优化模型,以水平速度变化率最小和垂直速度变化率最大为两追求目标.运用多目标优化方法中的线性加权和法对其进行优化处理,由多目标优化问题转化为单目标优化问题,运用MATLAB软件解得的最优解即为该多目标优化问题的有效解.使得优化后的冲击轮动力性能在水平方向和垂直方向上均有较大的改善.     

基于改进粒子群算法的3-RPS并联机构正解研究

为快速准确求解3-RPS并联机构运动学正解,将其化归为非线性方程组求解问题,又基于优化理论将其转化成多目标优化问题,并以加权法将多目标问题转化为单目标优化问题,最后采用改进粒子群算法进行数值求解,最后给出了算例。仿真结果表明:该方法适用于求解并联机构的正解问题,其收敛速度和计算精度较标准PSO算法有明显改善。     

一类不确定半无限多目标优化问题的鲁棒逼近最优性

考虑一类含有不确定数据的半无限多目标优化问题,先引入该不确定半无限多目标优化问题的鲁棒逼近拟Pareto弱有效解,再借助鲁棒型次微分约束规格和一类广义凸性假设,给出该多目标优化问题的鲁棒逼近拟Pareto弱有效解的必要和充分最优性条件.     

基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化

针对微电网多目标优化计算量较大的问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法.首先,考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型.其次,应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点.再次,使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle的不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解.最后,通过仿真验证了本文算法可以在保证优化精度与收敛性条件下,大大降低计算成本.     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法研究

当前不确定动态多目标优化方法通常将多目标问题转换成单目标问题,将其它目标看作约束条件,仅可得到单个解,无法有效体现不确定多目标之间的关系,导致得到的解质量低。为此,提出一种新的基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法,给出不确定动态多目标优化问题的数学描述,介绍了粒子群算法,针对粒子群算法容易陷入局部最优的弊端,引入动态变异算子对其进行改进,通过改进的位置更新公式实现粒子群算法位置的自适应更新,给出解决不确定多目标优化问题的详细过程,在此基础上,通过分段线性函数参数化实现不确定动态多目标优化。实验结果表明,所提方法搜索能力强,采用所提方法得到的解与真实解最相近,质量最高。     

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.     

一种约束多模态函数优化免疫遗传算法

通过引入局部检测函数,将约束多模态优化问题转化为约束多目标优化问题.进而,基于克隆选择原理和Pareto控制概念,提出一种求解该多目标优化问题的免疫遗传算法.算法设计中,基于非控制分层和小生境思想,产生具有足够多样性的进化群体,进而依据克隆选择原理和基因互换机理设计进化模块,对进化子群进行岛屿式进化,力求获得问题的所有...     

供应商优选与订货量分配的多目标微粒群算法

分析了供应商优选与订货量分配问题的特性,构建了带界约束的多目标优化模型,并设计具备有综合学习机制的多目标微粒群优化算法以求解该模型.实验结果表明,该多目标微粒群优化算法是有效的.