多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

多目标最优化的粒子群算法

粒子群算法是一种新出现的进化算法,相对其它进化算法,它收敛速度快、规则简单、易于编程实现.采用粒子群算法对资产投资的多目标问题进行优化,解决了传统方法难以解决的问题.数值实例表明,采用该算法能对资产投资问题做出优化组合决策.     

基于表现型共享的多目标粒子群算法研究

在多目标粒子群算法中,粒子的飞行由自身的最优位置和指导粒子决定,如何定义适应度选出合适的指导粒子,指导搜索过程向全局Pareto最优区域飞行,并保持种群在最优前端的多样性是算法的关键问题.针对上述问题,构造了同时考虑粒子的Pareto占优情况和目标空间邻近密集度的表现型共享适应度函数,在此基础上提出一个基于表现型共享的多目标粒子群优化算法(MOPSO).为了验证算法的有效性,采用占优等级指标来分析近似解集的占优情况,并采用EPS、HYP和R2指标来衡量解集的分布情况.实验结果表明,算法具有较强的全局搜索能力,能在较小的计算代价下获得较好的Pareto前端近似.     

基于密度聚类的多目标粒子群优化算法

提出了一种基于密度聚类的领导粒子选择策略的多目标粒子群优化算法。首先,将粒子进行分类;然后,对外部档案采用改进的循环拥挤距离排序,并将高斯变异引入到进化种群,在保持具有全局搜索能力的同时,也避免了陷入局部最优。对WFG系列测试函数的仿真结果表明,与经典多目标优化算法相比,本文算法在解的收敛性和多样性等方面有显著的提升。     

船型方案优选的多目标群决策方法

利用与粒子群优化（PSO）算法相结合的多方案、多目标群决策方法对多种船型方案进行了决策优选. 首先在利用加权距离保证决策结果一致性的单方案、多目标决策方法的基础上,提出一种新的多方案、多目标群决策方法,然后引入 PSO方法对个体评价值进行迭代调整,使决策结果既能保持各位专家的初始偏好,又使各位利益相关者的意见具有良好的一致性. 将此决策方法引入船舶初步设计阶段的船型方案决策过程,分析确定船舶初步设计的重点属性指标及其权重,根据主尺度约束均匀生成系列船型方案,然后邀请多位专家进行评价决策,最终获得了船舶最佳主尺度决策结果. 该方法具有较高的可靠度,并为船舶主尺度方案优选提供了一种简便、高效的新方法.     

基于多目标粒子群优化算法的输电网规划

输电网规划是一个离散型、非线性、多目标的混合整数规划问题,难于求解.提出一种多目标粒子群优化算法用来求解输电网规划问题.在输电网规划模型中考虑了建设投资费用、运行费用及网损费用等3方面的因素.多目标粒子群优化算法基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,并采用了精英归档技术,粒子的全局极值由档案库中的非劣解提供.使用Matlab7.1对Garver-6节点系统进行仿真计算,结果表明:与传统的单目标遗传算法相比,多目标粒子群优化算法获得的规划方案总费用更低,该方法可以提高输电网规划的经济性水平.     

基于自适应混合粒子群算法的协同多目标攻击空战决策

针对协同多目标攻击过程中的空战决策问题,建立了协同多目标攻击空战决策的多目标优化数学模型,提出了一种新的自适应混合粒子群优化算法,并将其应用于协同多目标攻击空战决策问题.该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并结合遗传算法的思想,提出了对粒子进行交叉和变异操作来完成粒子更新的方法.仿真结果表明,该算法具有较高的局部求解精度和全局搜索能力,是一种求解协同多目标攻击空战决策问题的有效算法.     

一种新的多目标粒子群算法的研究与应用

基于多目标粒子群优化算法的研究成果,以提升多目标优化方法性能为目标,结合铜电解稳态优化工程实际,提出了一种新的多目标优化粒子群算法.该方法采用可变的外部集策略和快速排序方法来减少优化计算量,采用拥挤度算子和强支配关系保证结果良好的分布性.测试函数的仿真对比分析及对铜电解实际过程数据的优化运行结果均表明该方法在收敛性、解的分布性及计算效率方面具有良好品质,特别是在求解三目标优化问题时的突出表现,表明这种算法在多目标优化领域具有更广泛的适用性.     

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。     

基于改进粒子群算法的多目标单交叉口信号优化控制

交叉口信号配时优化,对缓解城市的交通拥堵,提高城市道路通行能力具有非常重要的意义.以各相位进道口上的停车次数、总延误和通行能力作为目标进行优化,并依据实时交通量数据来调节对应的权重系数,实现信号控制的自适应调节.模型的求解利用基于克隆选择的粒子群算法,得出信号配时方案,并与传统的webster算法作比较.     

多粒度语言下基于TOPSIS第三方物流服务商选择

为了解决模糊环境下的第三方物流服务商选择问题,构建了基于战略联盟关系导向的评价指标体系,针对评价过程中决策群体内评估专家模糊语言变量不一致的情况,利用一致化转换函数将不同语言粒度的评价信息转化为基本语义集上的系列模糊集,采用面积中心法进行解模糊化,得到各方案对各指标评的定值,最后采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对备选物流服务商进行最终排序.算例应用表明,此方法具有可行性和有效性,在一定程度上使第三方物流服务商的选择更加客观.     

基于逼近理想解方法在目标选择中的应用

多属性决策是目标选择中常用的决策方法,决策矩阵可以由定量数据和定性数据构成.通过将定性数据规范化,再利用层次分析法计算出各指标的权重,最后利用逼近理想解方法可选出最好的方案.     

一种基于多属性决策理论的改进垂直切换算法

提出一种基于多属性决策理论的垂直切换算法,并对异构无线网络的4类典型业务进行了仿真研究.该算法利用层次分析法设计双层层次结构,通过主客观权重相结合解决分配权重时过于主观的问题,同时结合利用逼近理想解法来解决网络排序异常的问题.仿真结果表明该算法能够自适应用户终端设备的移动速度,在保证4类典型业务的Qo S同时减少乒乓效应.     

基于熵权TOPSIS的供需网企业合作伙伴选择决策模型

以多功能开放型企业供需网为研究对象,建立企业合作伙伴选择的决策模型。基于产品供需合作、技术供需合作、资金供需合作、管理供需合作、人才供需合作、信息供需合作等6因素构建企业合作评价指标体系;在此基础上,结合TOPSIS方法,建立基于权重系数的企业合作伙伴选择递阶层次评价模型;通过计算候选合作伙伴与各层次最优合作理想解的距离,确定候选合作伙伴的优劣排序。实证应用研究,验证了供需网企业合作评价指标体系构建的科学性,以及合作伙伴选择递阶层次评价模型的有效性和可操作性。     

基于AHP和熵的TOPSIS方法的虚拟企业合作伙伴选择

为客观地评价合作伙伴,建立了合作伙伴评价指标体系．在此基础上,本文在对虚拟企业的合作伙伴进行评价过程中,利用熵技术和AHP法对评价指标进行组合赋权,给出了一种将AHP和熵与TOPSIS相结合的算魄并运用于虚拟企业合作伙伴选择的决策方法．最后,结合案例,对候选伙伴做出了较为客观地评价,验证了方法的可行性．     

基于模糊折衷型决策分析的多目标动态规划及其在投资决策中的应用

基于模糊折衷型决策分析，提出一种新的多目标模糊优选动态规划方法，并建立了决策模型．该模型具有较好的通用性和可操作性，可供决策参考．     

一种基于信息熵的混合型多属性决策方法

针对属性值为精确数型、区间型和模糊型的混合多属性决策问题,提出了一种混合型多属性决策方法。该方法首先采用熵权系数法确定各性能指标的权重,以减少传统权重确定方法产生的主观偏差;然后,利用逼近理想解排序法模型对方案优劣排序;最后,假设某一最优产品所对应装备制造商的生产能力有约束等状况,采购方可根据自身情况选择若干家制造商并对其建立单目标的线性规划模型,确定生产数量在所选制造商之间的分配,以期达到总耗资最低、选择价值最大的目的。实例结果验证了该决策方法的可行性和有效性。     

基于集对分析的群决策灵敏度分析

在集对分析理论的同、异、反概念基础上,对一类常见的多层群决策问题给出了相应的模型与处理方法,进行了参数灵敏度分析,得到了有意义的结果,有关结论和方法具有实际可操作性。     

基于实数型多属性决策TOPSIS方法的研究

本文对基于属性值为实数的多属性决策问题进行了探讨,提出了一种改进的TOPSIS方法,该方法在一定程度上解决了传统的TOPSIS方法不能反映决策者主观偏好信息的问题．应用实例说明了改进后的TOPSIS方法的合理性及其有效性．     

基于Markov判决树的视频多路传输

为提高无线包交换网络上视频传输的稳健性,提出了一种多描述编码的多路传输方案。方案对各描述的每个slice数据进行包级别的R eed-So lom on编码。基于无线信道模型的假设,利用M arkov判决树算法,为各slice的数据包选择最优的传输路径。在每个传输路径中,对所分配的数据包进行交织发送,以进一步提高抗突发丢包的能力。实验结果表明:该方案相对单路传输在相同编码速率的前提下平均峰值信噪比提高了3.81~5.84 dB,该方案可显著提高无线网络中视频传输的鲁棒性。