进化优化

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基于导向滤波的多光谱智能融合方法研究
《计算机仿真》2025年第2期280-285,310,共7页陈应霞 陈艳 
2022年中国高校产学研创新基金项目(2021RYC06002);2022年度湖北省自然资源厅自然资源科技项目(MB1644959/2021-70118);2022年湖北省教育厅科研计划项目(B2022040)。
锐化(Pan-sharpening)的目的是通过合理的规则融合全色图像(panchromatic,PAN)和低空间分辨率的多光谱图像(low multispectral image,LMS),从而获得高空间高光谱分辨率的多光谱图像(high multispectral image,HMS)。为此提出了一种新的...
关键词：锐化 全色图像 多光谱图像 导向滤波 组合差分进化优化 
深度嵌入适应度评估分配策略的约束多目标进化优化方法
《中国科学:信息科学》2024年第12期2811-2827,共17页左明成 巩敦卫 
国家自然科学基金(批准号:62133015,62303465)资助项目。
很多实际问题可以归结为约束多目标优化问题.尽管已有多种求解约束多目标优化问题的方法,但是,在全局搜索空间中高效分配适应度评估资源,实现解方案可行性、收敛性和多样性的平衡仍然是个挑战.鉴于此,本文提出深度嵌入适应度评估分配策...
关键词：约束多目标优化 适应度评估分配 深度嵌入 进化优化 矿山综合能源系统 
基于差分进化优化的随机森林产能预测
《河南科技》2024年第21期32-37,共6页毛靖 陈仲旭 刘加元 赵行 
【目的】为了解决传统的油藏产能预测方法存在考虑因素少、耗时长、计算过程复杂、在复杂地质条件下预测精度低等问题,有必要对基于差分进化优化的随机森林产能预测方法进行研究。【方法】采用机器学习的方法,建立基于差分进化算法优化...
关键词：机器学习 产能预测 随机森林 差分进化 
基于进化优化的神经架构搜索方法综述
《常熟理工学院学报》2024年第5期1-14,共14页赵海童 杨宇飞 
国家自然科学基金项目“基于异构数据表征学习的超多任务多目标进化优化算法研究”(62302064)。
探讨了基于进化优化的神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)算法,该类算法通过模拟生物进化的过程,能自动发现适应于特定任务的神经网络结构.本文回顾了进化优化算法在全局搜索、适应性和对离散连续问题的灵活性等方面的优势,...
关键词：人工智能 自动机器学习 进化计算 神经架构搜索 
基于区间边界探测的进化随机配置网络
《控制理论与应用》2024年第10期1913-1922,共10页吉建娇 王殿辉 
国家重点研发计划项目(2018AAA0100304);国家自然科学基金项目(62203444)资助.
随机配置网络在监督机制下利用随机采样方式在可调区间内分配新增隐节点参数,易陷入局部最优,导致模型包含不必要的冗余节点.为保证模型的紧致性,本文提出了一种进化随机配置网络架构,利用进化算法迭代搜索隐节点参数的最优配置.首先,...
关键词：随机配置网络 进化优化 强化学习 Q-LEARNING 
双阶段填充采样辅助的昂贵多目标优化
《计算机工程与设计》2024年第8期2492-2502,共11页秦淑芬 孙超利 
国家自然科学基金项目(62303344、62372319);山西重点研发基金项目(202102020101002);山西省青年科学研究基金项目(202203021222196);太原科技大学校博士科研启动基金项目(20222053);山西省高等学校科技创新计划基金项目(288)。
针对代理模型引导多目标优化算法,求解决策变量数量增多的昂贵多目标优化问题时,搜索效率较低的问题,提出一种双阶段填充采样辅助的昂贵多目标优化算法。第一阶段,利用一组方向向量引导产生靠近真实最优解集的样本,加快模型引导算法搜索...
关键词：昂贵多目标优化 代理模型辅助的进化优化 双阶段采样 定向采样 填充采样 估值误差 个体收敛性 
概率驱动的动态多目标多智能体协同调度进化优化
《计算机应用》2024年第5期1372-1377,共6页刘晓芳 张军 
国家自然科学青年基金资助项目(62103202);天津市科技计划项目(24JRRCRC00030)。
在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概...
关键词：动态多目标优化 粒子群优化 进化计算 多智能体协同调度 概率驱动 
基于进化多任务多目标优化的边缘计算任务卸载被引量：4
《计算机应用研究》2024年第4期1164-1170,共7页孔珊 郑玉琦 
国家自然科学基金资助项目(61972456)。
目前边缘计算卸载的主流方案是将其建模为一个多目标优化问题,即最小化能耗和延时。不同于已有研究,主要考虑边缘计算中,不同卸载区域的任务具有一定的相似性,可以利用任务的相似性加快算法的收敛速度和求解效果。以此基于进化多任务优...
关键词：移动边缘计算 多目标优化 多任务进化优化 任务卸载 
基于多代理辅助多目标进化优化的建筑节能智能设计方法被引量：3
《控制与决策》2023年第11期3057-3065,共9页张勇 梁晓珂 陈志鹏 巩敦卫 
徐州市重点研发计划项目(KC20184);国家自然科学基金项目(62133015)。
进化优化具有优异的全局搜索能力,已成功应用于建筑节能设计问题.然而,由于需要借助代价高昂的建筑能耗软件不断评价个体,现有建筑节能设计进化算法普遍存在运行代价高的问题.鉴于此,提出一种面向建筑节能设计的多代理辅助多目标进化优...
关键词：进化优化 多目标 建筑节能 MS-MOEA/D 代理模型 
基于剪枝堆栈泛化的离线数据驱动进化优化被引量：2
《自动化学报》2023年第6期1306-1325,共20页梁正平 黄锡均 李燊钿 王喜瑜 朱泽轩 
国家重点研发计划(2021YFB2900800);广东省自然科学基金(2021A1515011911);深圳市科技计划项目(20200811181752003,JCYJ20220531102617039)资助。
现实世界中存在很多目标函数的计算非常昂贵,甚至目标函数难以建模的复杂优化问题.常规优化方法在解决此类问题时要么无从入手,要么效率低下.离线数据驱动的进化优化方法不需对真实目标函数进行评估,跳出了传统优化方法的固铚,极大推动...
关键词：堆栈泛化 代理模型 离线数据驱动优化 进化计算 
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