云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 多目标优化问题

多目标优化问题: 作品数：390被引量：2077H指数：19; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：郑金华周春光高英雍龙泉伍军更多>>; 相关机构：重庆师范大学西安电子科技大学吉林大学武汉大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金重庆市自然科学基金更多>>

基于空间网格划分的多目标进化算法被引量：1: 《计算机工程与应用》2014年第8期53-56,117,共5页李雯李和成; 国家自然科学基金(No.61065009);青海省自然科学基金(No.2013-z-937Q); 为了有效求解多目标优化问题,找到分布宽广、均匀的Pareto解集,提出了一个基于空间网格划分的进化算法。将目标空间网格化,利用网格的位置,删除大量被支配个体。在杂交算子中利用了单个目标最优的个体信息,以增加非劣解的宽广性。利用...; 关键词：多目标优化问题进化算法 PARETO最优解空间网格划分

多目标优化非支配集构造方法的研究进展被引量：3: 《计算机工程与应用》2013年第19期31-35,共5页李志强蔺想红; 国家自然科学基金(No.61165002);甘肃省自然科学基金(No.1010RJZA019); 多目标优化非支配集的构造是多目标进化算法研究领域的一个重要步骤,旨在研究用多目标进化算法解决多目标优化问题的效率。对多目标优化问题进行了描述并且给出了求解算法的一般框架,结合研究现状讨论了目前该领域几种主要的基于Pareto...; 关键词：多目标进化算法(MOEA) 多目标优化问题(MOP) 非支配集 PARETO前沿

改进的蛙跳算法在多目标优化问题中的应用被引量：4: 《计算机工程与应用》2012年第30期233-238,共6页王晓笛肖伟何灿; 湖南省教育厅资助科研项目(No.09C648); 在介绍原始混洗蛙跳算法的基础上,引入遗传算法中的遗传算子,改进原始蛙跳算法的分组方法,提出一种改进的混洗蛙跳算法用于求解多目标优化问题。改进的算法以多目标0-1背包问题为例进行模拟实验,其实验结果表示,与原始的混洗蛙跳算法相...; 关键词：混洗蛙跳算法多目标优化问题遗传算子分组方法多目标0-1背包问题

求解多目标优化问题的自适应粒子群算法被引量：7: 《计算机工程与应用》2010年第23期38-40,共3页文瑛廖伟志闭应洲; 广西青年科学基金(No.0640032);广西师范学院教师前期基础研究基金; 提出了一种基于自适应惯性权重的多目标粒子群优化算法AWMOPSO,采用新的适应值分配机制,在搜索过程中根据粒子的适应值对粒子进行分类,动态调整粒子的惯性权重以控制粒子的开发和探索能力。用外部精英集保存非支配解,并通过拥挤距离维...; 关键词：多目标优化粒子群惯性权重 PARETO最优

求多目标优化问题的粒子群优化算法被引量：11: 《计算机工程与应用》2009年第29期37-40,74,共5页赵志刚李陶深杨林峰; 广西自然科学基金(No.0640026);广西教育厅科研项目(桂教科研 No.200626)~~; 将粒子群优化算法应用于求解多目标优化问题,提出一种双向搜索机制,指导粒子向着搜索空间中非劣目标区域以及粒子分布最为稀疏的区域这两个方向进行寻优,进而提出了求解多目标优化问题的基于粒子群优化算法的双向搜索法,该算法对粒子全...; 关键词：多目标优化粒子群优化算法双向搜索非劣最优解

一种改进的非支配排序多目标遗传算法被引量：8: 《计算机工程与应用》2009年第29期60-63,71,共5页陈静伍军郑金华; 国家自然科学基金(No.60773047);湖南省教育厅科研计划重点项目(No.06A074);湖南省教育厅一般科研项目(No.07c752)~~; 多目标进化算法的研究目标主要是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。在NSGA-II算法的基础上,提出了一种新的构造种群的策略——按照聚集距离选取部分非支配个体,并选取部分较好的支配个体形成下一代种群。该策略与...; 关键词：多目标进化算法多目标优化问题种群维护聚集距离分布性保持策略

一种基于相似个体的多目标进化算法被引量：4: 《计算机工程与应用》2008年第14期67-72,84,共7页伍军郑金华文诗华; 国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60773047);国家高技术研究发展计划(863)(the Na-tional High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2001AA114060);教育部留学回国人员科研启动基金(The Pro-ject-sponsored by SRF for ROCS;SEMNo.教外司留[2005]546);湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.05JJ30125);湖南省教育厅重点科研项目(No.06A074); 分布性保持是多目标进化算法研究的一个重要方面,一个好的分布性能给决策者提供更多合理有效的选择。Pareto最优解的分布性主要体现在分布广度与均匀性两个方面。提出一种基于相似个体的多目标进化算法(SMOEA)。在种群维护中删除相似程...; 关键词：多目标进化算法多目标优化问题种群维护分布性相似个体

二维目标下分布性与收敛性结合的种群维护策略被引量：2: 《计算机工程与应用》2008年第11期75-79,共5页李密青郑金华罗彪肖桂霞; 国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60773047);国家高技术研究发展计划(863)(theNational High- Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2001AA114060);湖南省自然科学基金(the NaturalScience Foundation of Hunan Province of China under Grant No.05JJ30125);教育部留学回国人员科研启动基金(The Project-sponsored bySRF for ROCS;SEM教外司留[2005]546号);湖南省教育厅重点科研项目(No.06A074); 种群维护是多目标进化算法的重要组成部分。针对传统方法在维护过程中只考虑分布性的情况,提出一种分布性与收敛性结合的种群维护策略,该方法用一种邻近个体间的相对趋近关系来表示其适应值,弥补了单纯Pareto支配关系的"粗糙性",并用一...; 关键词：多目标进化算法多目标优化问题种群维护收敛性分布性

运输方式选择多目标优化问题的混合遗传算法被引量：24: 《计算机工程与应用》2008年第6期210-212,224,共4页井祥鹤魏冬峰周献中; 多式联运运输方式选择问题直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量。首先分析了多式联运运输方式选择多目标优化问题的数学模型及虚拟运输网络图;其次,将基于信息熵的多属性决策方法引入适应度函数的设计中,提出了一种求解多式联运...; 关键词：多式联运运输方式选择混合遗传算法

一种高效的多目标演化算法被引量：1: 《计算机工程与应用》2007年第11期75-77,86,共4页黄樟灿焉炳艳谢啸虎; 为了提高非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度及进一步提高解的精度,在设计了一种新的杂交算子并改进了NSGA-Ⅱ的拥挤操作的基础上,提出了一种基于分级策略的多目标演化算法。数值实验表明,新算法能够非常高效地处理高维的最优前沿为凸的...; 关键词：多目标优化问题多目标演化算法 PARETO最优

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