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王向慧 《河北职业技术学院学报》2010,(2)
根据求解多目标优化问题时的一般要求,结合当前多目标优化算法的研究状况,从增强和保持种群的多样性角度出发,采用多种群的方式,提出了一种基于多种群的多目标遗传算法,同时算法中采用ε-占优的策略更新外部种群。通过针对经典测试函数的实验表明,该算法能够求得这些问题的Pareto前沿,说明该算法具有求解复杂多目标优化问题的能力。 相似文献
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王向慧 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2010,10(2)
根据求解多目标优化问题时的一般要求,结合当前多目标优化算法的研究状况,从增强和保持种群的多样性角度出发,采用多种群的方式,提出了一种基于多种群的多目标遗传算法,同时算法中采用ε-占优的策略更新外部种群.通过针对经典测试函数的实验表明,该算法能够求得这些问题的Pareto前沿,说明该算法具有求解复杂多目标优化问题的能力. 相似文献
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乔刚 《贵阳学院学报(自然科学版)》2023,(1):20-25
随着互联网技术的发展,企业竞争愈发激烈,并演化为供应链之间的竞争。为了优化供应链背景下企业物流库存管理,利用VMI模式探讨库存-路径问题,基于协同论和NSGA-Ⅲ算法构建物流配送多目标协同效应模型,并研究系统协同效应模型得到的系统协同贡献度,利用NSGA-Ⅲ算法求解模型,以获得Pareto最优解。实验结果表明,改进后的NSGA-Ⅲ算法具有更好的收敛性和更快的运行速度,得到的Pareto解集更加接近真实最优前沿面。并且F1求解结果优于F求解结果,各个子目标之间具有协同作用,结合系统协同效益模型优化原来的多目标模型具有一定的有效性。说明研究提出的模型能够实现供应链整体利益最大化,并促进供应链物流配送的多目标协同管理。 相似文献
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针对现有的多目标粒子群算法易陷入局部最优、难以平衡收敛性和多样性等方面的问题，提出一种协同控制多目标粒子群算法(CCMOPSO)。首先，算法脱离Pareto支配关系采用成就标量函数更新pbest。其次，提出了一种平均角度和最低距离相结合的协同策略，以删除外部存档中性能不好的非劣解。从而对存档进行维护，平衡收敛性和多样性，有利于非支配解逼近Pareto前沿。最后，将CCMOPSO算法与几个多目标优化算法在15个测试问题上进行仿真实验。实验结果分析表明CCMOPSO算法的有效性可以很好地平衡收敛性和多样性，避免陷入局部最优。从而说明CCMOPSO算法在处理多目标优化问题表现出较强的竞争力。 相似文献
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针对多目标优化问题,提出了一种变加权的多目标混沌优化方法,通过对多目标的随机加权处理,实现了算法在各个方向的搜索,能够找到不同方向的Pareto最优解。与混沌优化方法的结合使该方法不仅能够找到分布比较均匀的Pareto边界上的最优解,而且使用简单、方便。 相似文献
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针对多目标无约束0—1二次规划问题,提出一种文化基因算法。该算法采用基于分解的多目标演化算法框架,能够获得分布均匀的非占优解;同时,采用一种简单、有效的禁忌搜索,能够利用更多问题相关的信息,获得质量更优的非占优解。该算法在优化的过程中能够动态地平衡多样性与收敛性。实验结果证明该算法能够很好地求解多目标无约束0-1二次规划问题,并且性能优于目前求解该问题较先进的算法。 相似文献
8.
用进化策略求解多目标优岱问题时,为了保证Pareto前沿的多样性,该文提出了基于拥挤度和分散度的多样性处理方法,在分析基于拥挤距离处理多样性的基础上引入了拥挤度和分散度的概念,当两个个体具有相同的拥挤度时,通过其分散度来判断哪个个体更拥挤,这样能更好地保证解在Pareto前沿的多样性．仿真实验表明,该算法能更好地维持Pareto前沿的多样性。 相似文献
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《武汉职业技术学院学报》2019,(6):90-94
为了克服PID控制器参数整定时适应度函数权重难以选择的问题,提出一种多目标粒子群优化算法。该算法不需要设置权重参数,采用精英归档策略,按照Pareto最优原则,对控制系统阶跃响应的超调量和上升时间两项指标进行优化,从而实现PID控制器参数的自动整定。仿真结果表明,该算法可以获得大量优质Pareto最优解,解的质量优于其它方法。 相似文献
11.
多目标进化算法常用于解决较复杂的多目标优化问题,该类算法是基于种群的进化算法,通过产生一组近似Pareto最优解集满足决策者偏好。介绍了多目标优化问题背景知识及相关定义,根据评价指标衡量解集特性,将现有算法性能评价指标分为3类并分别进行阐述,分析、比较其特点与区别。 相似文献
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为了综合考虑锅炉燃烧优化问题中锅炉效率与NOx排放2个目标,提出了一种新的基于免疫细胞亚群的多目标优化算法ICSMOA.算法定义了亚群划分算子与免疫耐受算子,亚群划分可以很方便地表达偏好,免疫耐受则能保证解的分布性.ICSMOA的运行结果为一组Pareto最优解,而传统的加权法的运行结果为一个不能判断Pareto占优与否的解.与多次运行加权法获得的结果相比,所提算法的运行结果优于加权法.另外,运行ICS-MOA所获得的Pareto前沿不同于经典的多目标优化算法,它可以输出更多的满足决策者偏好的解,从而更适合于工业应用. 相似文献
13.
针对电力系统多目标无功优化(MOORPD)问题,建立了两个双目标无功优化模型:最小化网络损耗和电压稳定性指标以及最小化网络损耗和电压偏移量模型,提出了一种基于全序排序帝国主义算法(TRICA)的多目标无功优化方法。通过非劣排序和拥挤距离计算实现所有国家的层级排序和全序排列,以改进国家权力度量方法,实现帝国主义算法在多目标问题中的应用;然后通过模糊群决策方法,找到帕累托前沿中的最优折衷解。选取IEEE30节点系统进行仿真测试,并将实验结果与多目标粒子群算法(MOPSO)所得结果进行比较分析,结果表明了MOTRICA能够找到更优解,体现了改进算法的有效性和优越性。通过该仿真试验可加深学生对智能算法的理解,引导学生解决多目标优化问题。 相似文献
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设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法，将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中，从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性，发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势，在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用，使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明，该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。 相似文献
15.
基于Pareto遗传算法的多目标优化 总被引：3，自引：1，他引：2
张林家 《鞍山师范学院学报》2008,10(4)
在工程实际当中存在着大量的多目标优化问题,传统的多目标优化方法存在着明显的缺陷.本文介绍一种基于Pareto最优概念的遗传算法来求解多目标优化问题.这种方法能够给出多目标优化问题的Pareto解集,而不是单纯的一个解,从而可以帮助决策者在Pareto解集中挑选适合设计要求的解作为最终解. 相似文献
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在分析了简单遗传算法求解带约束的多峰值函数优化中存在的问题的基础上,提出了利用小生境技术和多父体杂交的演化算法,对复杂的多峰值函数优化问题进行了测试,证实该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解,而且搜索效率高,达到了令人满意的效果. 相似文献
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约束动态多目标优化对优化算法提出极高要求,已有算法在约束处理和准确跟踪Pareto有效面上均存在困难.基于免疫系统机理提出一种约束动态多目标免疫算法(CD-M OIAs),算法通过抗体浓度及其约束被支配度设计亲和力,优秀抗体被克隆突变,其他抗体分离为多子群独立并行进化,有效加速算法收敛速度和对不可行域的探索及开采.经由环境识别算子针对不同检测结果产生新环境的抗体群.数值实验中,将CDMOIAs和著名同类算法(DNSGAII-A,DNSGAII-B,CSADMO)用于DCTP系列约束动态测试问题进行仿真比较.结果表明CDMOIAs在跟踪Pareto有效面及其分布性方面优越于其他算法,多次独立执行统计值表明被提出算法的稳定性及收敛性具有一定的优越性. 相似文献
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针对进化多目标图像分割算法运行时间长且依赖人工挑选最优解的不足,提出一种快速自动多目标图像分割算法。首先使用自适应Mean-shift算法对图像进行预处理,将粗分割结果进行二次分割以提高运行速度;其次选择相互排斥的指标作为多目标的目标函数,并采用RM-MEDA框架对超像素颜色与纹理特征分别进行优化,同时对它们使用不同权值作为目标函数优化;最后由模糊模型从众多Pareto折中解集中自动选择满足实际分割要求的PS解。引入Mean-shift进行预分割,相对于标准的RM-MEDA,其运行速度提高近18%,由模糊模型推荐的Pareto解中,97%的情况符合分割要求。 相似文献