多目标优化问题

作品数：390被引量：2077H指数：19
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模糊自适应排序变异多目标差分进化算法被引量：2
《计算机科学》2019年第7期224-232,共9页董明刚 刘宝 敬超 
国家自然科学基金项目(61563012,61203109);广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118371,2015GXNSFBA139260);广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金项目资助
为提高多目标差分进化算法在求解问题时的收敛性和多样性,提出了一种模糊自适应排序变异多目标差分进化算法。首先,采用模糊系统自适应调节排序变异参数,均衡了算法的局部搜索能力和全局探索能力,在加快算法收敛速度的同时,减小了陷入...
关键词：多目标优化问题 差分进化 排序变异 模糊系统 自适应策略 
基于支配强度的NSGA2改进算法被引量：21
《计算机科学》2018年第6期187-192,共6页赖文星 邓忠民 
国家自然科学基金(10972019)资助
NSGA2是一种简单、高效且被广泛使用的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MoEA),但在求解实际工程领域中的高维、复杂非线性多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOP)时,存在无法有效识别伪非...
关键词：NSGA2 多目标进化算法 多目标优化问题 支配强度 
基于多目标进化算法的MOEA/D权重向量产生方法被引量：3
《计算机科学》2016年第S2期117-122,160,共7页马庆 
在进化多目标优化研究领域,多目标优化是指对含有2个及以上目标的多目标问题的同时优化,其在近些年来受到越来越多的关注。随着MOEA/D的提出,基于聚合的多目标进化算法得到越来越多的研究,对MOEA/D算法的改进已有较多成果,但是很少有成...
关键词：进化多目标优化 多目标进化算法 多目标优化问题 性能指标 解集可视化 
基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化被引量：5
《计算机科学》2016年第8期262-266,共5页苏丁为 周创明 王毅 
国家自然科学基金(61402517);中国博士后基金(2013M542331);陕西省自然科学基金(2013JQ8035)资助
针对现有多目标算法存在的收敛性不强、分散性不高等问题,提出了一种基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化算法(IFEMOPSO)。首先,计算出种群的直觉模糊熵(IFE),作为衡量种群在多目标空间下多样性的测度;其次,设计基于IFE的惯性权重动态变...
关键词：直觉模糊熵 粒子群算法 多样性 多目标优化问题 
求解多目标优化问题的新遗传算法被引量：10
《计算机科学》2013年第06A期64-66,95,共4页韩丽霞 
国家自然科学基金项目(60873099)资助
给出了求解多目标优化问题的一种新解法。定义了多目标优化问题的非劣方向,设计了方向杂交算子和简单的变异算子。标准算例的计算机仿真结果表明,新算法可以快速地找到一组范围广、分布均匀且数量充足的Pareto最优解。
关键词：多目标优化 遗传算法 PARETO最优解 全局收敛 
一种适用于大规模变量的并行遗传算法研究被引量：13
《计算机科学》2012年第7期182-184,204,共4页李东 潘志松 
国家自然科学基金(60603029)资助
当前MapReduce并行编程模型得到了广泛的应用。相对于传统的基于PVM或者MPI的并行编程方式,它在执行时间和处理问题规模等方面有明显优势。针对并行遗传算法的特点,提出基于MapReduce实现一种典型的并行遗传算法——粗粒度并行算法的方...
关键词：大规模变量 MAPREDUCE 并行遗传算法 多目标优化问题 性能分析 
基于Pareto的多目标克隆进化算法被引量：2
《计算机科学》2012年第B06期489-492,共4页贺群 程格 安军辉 戴光明 彭雷 
国家高技术研究发展计划(863)项目(2008AA12A201);国家自然科学基金项目(60873107);大学生创新性实验项目(09104 9126)资助
为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal A...
关键词：多目标优化问题 多目标进化算法 多目标优化免疫算法 NPCA算法 
一种求解约束多目标优化问题的线性进化算法被引量：4
《计算机科学》2009年第4期235-238,共4页汤可宗 杨静宇 高尚 郑宇杰 
国家自然科学基金资助项目(60472060);江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题基金资助项目(KJS0601);江苏省“青蓝工程”资助
针对多目标优化问题,提出了一种新的基于实数编码的线性进化算法。新算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化问题的解,并构造出一种线性适应度函数,重新设计了一种基于密度函数的交叉算子...
关键词：多目标优化 进化算法 PARETO最优解 线性函数 
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