多目标优化问题

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基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法被引量：6
《吉林大学学报（理学版）》2019年第2期345-351,共7页孙冲 李文辉 
吉林省科技发展计划项目(批准号:20170204020GX)
提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结...
关键词：粒子群优化 多目标优化问题 多维标准正态分布 自适应分割 
群体多目标优化问题的权序α度联合有效解的最优性条件
《同行》2016年第13期125-125,共1页陆晶 
群体多目标优化是群体决策与多目标优化相交叉的研究领域.它的理论和方法在现代社会的重大决策中有着广阔的应用前景.本文在文献[1]基础上给出了群体多目标优化问题的权序α度联合(弱)有效解的最优性必要条件及证明.
关键词：群体决策 多目标优化 联合有效解 最优性条件 
群体多目标优化问题的权序α度联合有效解
《数学学习与研究》2016年第17期132-132,共1页陆晶 
群体多目标优化是群体决策与多目标优化相交叉的研究领域.它的理论和方法在现代社会的重大决策中有着广阔的应用前景.本文定义了群体多目标优化问题权序α度联合（弱）有效解这一新的概念.
关键词：群体决策 多目标优化 联合有效解 最优性条件 
群体多目标优化问题的α度联合有效解的最优性充分条件
《数学学习与研究》2016年第15期134-135,共2页陆晶 
群体多目标优化模型具有以定量和定性相结合的形式描述复杂决策过程的特点,它的理论和方法在现代社会的重大决策中有着广阔的应用前景.本文由群体多目标优化问题α度联合（弱）有效解的定义,得到了群体多目标优化问题的最优性充分条件.
关键词：群体决策 多目标优化 联合有效解 最优性条件 
基于微分进化求解多目标优化问题中的退化现象被引量：5
《吉林大学学报（工学版）》2009年第4期1041-1046,共6页张利彪 许相莉 马铭 孙彩堂 周春光 
国家自然科学基金项目(60673099;60873146);吉林大学'985'工程项目;'863'国家高技术研究发展计划计划项目(2007AA04Z114;2009AA02Z307);'符号计算与知识工程'教育部重点实验室项目;吉林省科技发展计划项目(20080168);吉林大学'985工程'研究生创新基金项目(20080236)
基于微分进化(DE)的多目标进化算法(MOEA)在求解过程中存在着退化现象,导致算法的收敛性无法保证,同时也降低了求解的效率。针对这一问题,分析了算法中存在的两种退化现象,提出了针对两种退化现象相应的解决办法,最后给出了一种新的基...
关键词：人工智能 微分进化 多目标优化问题 退化现象 多目标进化算法 
求解多目标优化问题的一种多子群体进化算法被引量：16
《控制与决策》2007年第11期1313-1316,1320,共5页张利彪 周春光 刘小华 许相莉 孙彩堂 
国家自然科学基金重点项目(60433020;60673099);教育部"符号计算与知识工程"重点实验室项目(02090);国家985工程项目
提出一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.根据多目标优化问题(MOP)的特点,将一个进化群体分成若干个子群体,利用非劣支配的概念构造全局最优区域,用以指导整个粒子群的进化.通过子群体间的信息交换,使整个群体分布更均匀,并且避免了...
关键词：多目标优化 粒子群优化算法 非劣最优解 
基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法被引量：29
《计算机研究与发展》2007年第1期177-184,共8页张利彪 周春光 马铭 孙彩堂 
国家自然科学基金重点项目(60433020);吉林大学"九八五"工程"计算与软件科学"科技创新平台基金项目;教育部"符号计算与知识工程"重点实验室基金项目(02090)
微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集...
关键词：微分进化 极大极小距离密度 多目标优化问题 多目标进化算法 
求解多目标优化问题的灰色粒子群算法被引量：13
《计算机应用》2006年第12期2950-2952,共3页于繁华 刘寒冰 戴金波 
鉴于基本粒子群算法无法解决高维多目标优化问题,提出了一种适合求解高维多目标优化问题的灰色粒子群算法(GPSO),该算法根据灰色关联能够很好地分析目标矢量之间的接近程度,并能掌握解空间全貌的特点,利用灰色关联度的大小来选取粒子群...
关键词：灰色粒子群算法 灰色关联 多目标优化 
求解多目标优化问题的改进遗传机器学习方法
《吉林大学学报（理学版）》2006年第3期338-342,共5页刘明姬 刘淑媛 吕显瑞 
将遗传算法与机器学习相结合,在分类器系统的基础上,引入增强因子、排挤因子、合并因子等改进因子,完善信度分配机制,提出了改进的遗传机器学习方法.并将算法应用于投资的收益与风险双目标优化模型,数值结果表明,改进算法能够寻求到数...
关键词：遗传算法 机器学习 多目标优化 PARETO最优解 
基于信念的多Agent模型解决多目标优化问题
《计算机研究与发展》2006年第z1期157-160,共4页王康平 郭东伟 曲明 周春光 
国家自然科学基金项目(60433020);教育部重点基金项目(02090);教育部"符号计算与知识工程"重点实验室基金项目
提出了基于信念的多Agent模型解决多目标优化问题.在这个模型中,Agent通过在解空间中移动来进行搜索,使用信念指导移动.每个Agent都有独立的信念,信念由3部分组成:Agent对每个目标的偏好、移动向量和对此向量的评价.Agent在优化的过程...
关键词：多AGENT模型 多目标优化 
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