多目标问题

作品数：95被引量：324H指数：9
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基于双重距离的多目标粒子群优化算法
《控制与决策》2024年第6期1801-1809,共9页慈雨 荣淼 彭晨 
国家自然科学基金项目(62103255,61833011)。
多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法在维护收敛性的同时搜索分布良好的最优解集较为费力.为此,提出一种基于双重距离的MOPSO,由种群的平均距离定义粒子的邻域空间,邻域粒子数为粒子的等级,数量越...
关键词：平均距离 拥挤距离 邻域信息 多目标粒子群优化 多目标问题 环境/经济调度 
一种求解约束多目标问题的协作进化算法被引量：9
《控制与决策》2021年第11期2656-2664,共9页王蕊 顾清华 
国家自然科学基金项目(51774228,51864046);陕西省自然科学基金杰青项目(2020JC-44);中国博士后科学基金项目(2019M662505).
针对约束多目标进化算法求解约束多目标问题时难以平衡收敛性、多样性和可行性的问题,提出一种协作进化算法(ConMOEA).将自适应形状估计进化算法(AGE-MOEA)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优势融合,采用Deb约束支配原则非支配排序组合种...
关键词：约束多目标优化 Deb约束支配 AGE-MOEA NSGA-Ⅱ 收敛性 多样性 
求解约束高维多目标问题的分解约束支配NSGA-Ⅱ优化算法被引量：17
《控制与决策》2020年第10期2466-2474,共9页顾清华 莫明慧 卢才武 陈露 
国家自然科学基金项目(51774228,51404182);陕西省自然科学基金项目(2017JM5043);陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0425)。
针对多目标进化算法处理约束高维多目标优化问题时出现解的分布性和收敛性差、易陷入局部最优解问题,采用Pareto支配、分解与约束支配融合的方法,提出一种基于分解约束支配NSGA-Ⅱ优化算法(DBCDP-NSGAⅡ).该算法在保留NSGA-Ⅱ中快速非...
关键词：约束高维多目标 Deb约束支配 MOEA/D NSGA-Ⅱ 分布性 收敛性 
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