多目标优化问题

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基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法
《郑州大学学报(工学版)》2025年第2期51-59,共9页李二超 吴煜 
国家自然科学基金资助项目(62063019);甘肃省自然科学基金资助项目(24JRRA173)。
针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策...
关键词：代理辅助进化算法 代理模型 昂贵多目标优化问题 模型管理 
图神经网络引导的演化算法求解约束多目标优化问题
《聊城大学学报（自然科学版）》2025年第1期135-146,共12页张毅芹 韩宗宸 孙靖 赵春亮 
国家自然科学基金项目(62373171);山东省自然科学基金项目(ZR2023QF065);低空飞行智能服务保障山东省工程研究中心开放课题(KF2024SD006)资助
约束多目标优化问题由于其约束复杂性、可行域不规则性和可行解稀疏性,通常存在难以精准刻画约束关系,以及难以找到收敛性好且分布均匀的帕累托非支配解等问题。为此,本文提出了一种图神经网络引导的约束多目标演化算法,该算法包括了学...
关键词：图神经网络 约束多目标优化问题 约束多目标演化算法 权向量更新 
基于分解的差分进化算法求解多模态多目标优化问题
《陕西师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期103-113,共11页杨雪洲 徐伟 王琼 李龙跃 高晓利 高富豪 
国家自然科学基金(61772391)。
针对多模态多目标优化问题求解时难以获得多个Pareto解集的问题,提出了一种基于分解的差分进化算法。在所提算法中,为了寻找多个不同的Pareto解集,将分配给同一权重向量的多个个体划分成同一子种群。然后,设计了一种环境选择方法定位子...
关键词：多模态多目标优化 分解 子种群 差分进化 
基于全局密度更新策略的两阶段多模态多目标进化算法被引量：1
《中国科学：信息科学》2024年第10期2385-2408,共24页贺娟娟 杨倩 许志伟 张凯 张兴义 葛明峰 
国家自然科学基金(批准号:62272355,62176191,61702383,62473349);智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金(批准号:ZNXX2023ZD01)资助项目。
多模态多目标问题需要求解多个全局或局部最优帕累托解集,找到这些最优解集具有极大的理论意义和实际经济效益.近年来,学者们提出许多进化算法用于解决该问题.然而,多数算法在进化过程中首先选择收敛性好的个体构建交配池,然后再考虑决...
关键词：多目标进化算法 多模态多目标优化问题 进化算法 全局密度 参考向量 边界点聚集 
基于自变量简约的大规模稀疏多目标优化被引量：1
《计算机应用研究》2024年第6期1663-1668,共6页丘雪瑶 辜方清 
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515011839)。
现有的大多数进化算法在求解大规模优化问题时性能会随决策变量维数的增长而下降。通常,多目标优化的Pareto有效解集是自变量空间的一个低维流形,该流形的维度远小于自变量空间的维度。鉴于此,提出一种基于自变量简约的多目标进化算法...
关键词：局部保持投影 进化算法 大规模稀疏多目标优化问题 
基于帕累托前沿关系求解约束多目标优化问题被引量：1
《系统仿真学报》2024年第4期901-914,共14页王昱博 胡成玉 龚文引 
国家自然科学基金(62073300,62076225)。
为解决约束多目标优化问题中的平衡约束满足与目标函数优化以及可行域复杂等挑战,提出了基于不同帕累托前沿关系的分类搜索方法。提出一种双种群双阶段框架:进化一个辅助种群Pa和一个主种群Pm,并将进化过程分为学习阶段和搜索阶段。学...
关键词：约束多目标优化 帕累托前沿关系 双种群 学习阶段 搜索阶段 
基于自适应多目标进化CNN的图像分割方法被引量：1
《控制与决策》2024年第4期1185-1193,共9页王维 王显鹏 宋相满 
国家自然科学基金重大项目(72192830,72192831);国家自然科学基金面上项目(62073067);国家111项目(B16009);中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2128001)。
卷积神经网络已经成为强大的分割模型,但通常为手动设计,这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络.人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣,然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构,或者没...
关键词：卷积神经网络 神经架构搜索 多目标优化问题 基于分解的多目标进化算法 自适应 图像分割 
一种采用混合策略的大规模多目标进化算法被引量：4
《计算机学报》2024年第1期69-89,共21页谢承旺 潘嘉敏 郭华 王冬梅 付世炜 
国家自然科学基金项目(61763010);广西自然科学基金项目(2021GXNSFAA075011)资助。
现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标...
关键词：大规模多目标优化问题 变量分组 进化算法 收敛性 多样性 大规模多目标进化算法 
改进人工蜂群算法及其在工程设计中的应用被引量：2
《吉林大学学报（信息科学版）》2023年第5期810-819,共10页李波 宋婧媛 张邦成 
吉林省教育厅科学研究基金资助项目(JJKH20230713KJ)。
针对求解多目标优化问题(MOP:Multi-Objective Problem)时,人工蜂群算法(ABC:Artificial Bee Colony)存在难以收敛和候选解多样性难以保持的问题,对其各部分求解策略进行了改进。基于ABC算法框架,设计了一种基于自适应求解策略的多目标...
关键词：多目标优化问题 人工蜂群算法 群智能算法 
基于双分类器辅助进化的多目标优化算法被引量：2
《北华大学学报（自然科学版）》2023年第5期664-670,共7页焦大利 姚亦飞 王成章 程杜 李清亮 于繁华 
吉林省科技发展计划项目(20230101370J);吉林省教育厅科技攻关项目(JJKH20220840KJ)。
在昂贵多目标优化问题中,常采用代理辅助进化算法以减少真实目标函数的评估次数,但传统的代理辅助进化算法因代理模型计算复杂而运行时间较长.为缩短运行时间,提出基于双分类器辅助进化的多目标优化算法(DC-MOEA),利用两个随机森林分类...
关键词：多目标优化问题 代理辅助进化算法 多目标进化算法 随机森林分类器 
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