多目标优化问题

作品数：391被引量：2082H指数：19
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解决多目标优化问题的差分进化算法研究进展(英文)被引量：17
《控制理论与应用》2013年第7期922-928,共7页叶洪涛 罗飞 许玉格 
supported by the Key Project of Chinese Ministry of Education(No.212135);Guangxi Natural Science Foundation(Nos.2012GXNSFB A053165);the Project of Education Department of Guangxi Autonomous Region(Nos.201203YB131,201202ZD071);Doctoral Initiating Project of Guangxi University of Technology(No.11Z09);the Fundamental Research Funds for the Central Universities(No.20112M0126)
差分进化(differential evolution,DE)是一种简单但功能强大的进化优化算法.由于其优秀的性能,其诞生之日起就吸引了各国研究人员的关注.作为一种基于群体的全局性启发式搜索算法,差分进化算法在科学和工程中有许多成功的应用.本文对解...
关键词：多目标优化 差分进化 进化算法 启发式 PARETO优化 
求解多目标优化问题的分级变异量子进化算法被引量：3
《控制与决策》2009年第6期894-898,902,共6页杨海东 杨春 
广东省自然科学基金项目(x2zdB6080490);教育部高校博士点基金项目(20070561081);广东省工业科技攻关项目(2007B010200046)
分析量子进化算法和免疫算子的特点,提出一种分级变异的量子进化算法,用于求解多目标优化问题.算法主要基于两个策略:首先,利用快速非受控排序和密度距离计算种群抗原-抗体的亲和度;然后,基于亲和度排序将个体进行分级,最优分级中的个...
关键词：量子进化算法 多目标优化 分级变异 快速非受控排序 背包问题 
演化算法求解约束多目标优化问题被引量：1
《广东白云学院学刊》2005年第1期27-29,共3页杨林根 李红梅 周育人 
本文引入约束占优的定义，将约束条件与目标函数融合在一起，对有约束的多目标优化问题（MOP）建立了一种新的偏序关系。使用多父体杂交和非均匀变异来求解约束多目标优化问题，通过对测试函数的实验，验证了算法的可行性和有效性。
关键词：约束多目标优化 演化算法 约束占优 
Pareto强度值演化算法求解多目标优化问题被引量：1
《现代计算机》2005年第8期9-12,共4页杨林根 周育人 陈阳 
近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点。多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域。本文定义和使用稀松密...
关键词：演化算法 多目标优化 PARETO最优解 多目标演化算法 多目标优化问题 问题求解 强度值 PARETO最优 演化计算 均匀分布 
基于人工免疫算法的多目标函数优化被引量：4
《计算机测量与控制》2005年第3期278-280,共3页李春华 毛宗源 
提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。最后, 算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化, 优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面, 并且把算法与某些混合...
关键词：人工免疫算法 多目标函数优化 多目标优化问题 函数优化问题 自然免疫系统 混合遗传算法 多目标问题 优良特性 覆盖问题 对比实验 研究前景 最优 
多目标优化问题中一种改进的遗传算法被引量：11
《华南理工大学学报（自然科学版）》2001年第12期65-67,共3页杨金明 吴捷 钟丹虹 
遗传算法作为一种随机优化算法在多目标优化等众多领域取得广泛的应用 .针对基本遗传算法存在的寻优速度较慢、存在“封闭竞争”等问题 ,利用生物界中存在的“杂交”优势原理 ,提出以多种群变异为基础解决以上问题的改进遗传算法 。
关键词：多目标优化 遗传算法 多种群变异 随机优化 “杂交”优势原理 寻优速度 
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