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建立了有时间窗口的车辆路径问题多目标优化模型,提出了一种基于聚类的混合多目标优化遗传算法。该算法采用并列选择方法,用擂台赛法则构造非支配集,并用聚类方法缩小非支配集,避免了求解非凸解的困难,提高了遗传算法搜索速度及避免了＂早熟＂等不足。实验结果表明,该算法为解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个较为有效的求解方法。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2019,(19)
物流配送车辆路径优化作为涉及多个影响因素和多目标要求的组合优化问题,其中具有时间窗约束的物流配送车辆路径问题是一个NP难问题。文章给出了基于时间窗约束的车辆配送路径优化模型,改进了传统的C-W节约算法,并与传统的C-W节约算法进行实例比较验证,讨论了各种方案的优劣,给出了切合实际需要的配送方案。 相似文献
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建立了供水调度模型,利用基于分解的多目标进化算法,首先将供水调度问题分解为若干单目标,然后根据分布估计的思想对各个单目标建立概率模型,通过采样产生新的个体。利用非支配排序法进行选择,得到最优解。实验表明,该算法对求解供水调度优化问题具有较好的多样性和均匀性,并且降低了算法的计算复杂度。 相似文献
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为了解决同构多核心处理器任务调度中空调度、无用调度过多,效率较低的问题.提出一种基于反馈约束神经网络的同构多核心处理器任务调度算法.以处理器调度任务完成时间最短为优化目标,建立一个反馈约束的处理器任务调度数学模型,然后采用神经网络算法对其进行求解,并通过有效的约束机制保障计算结果陷入局部最小.计算机仿真测试表明,约束神经网络算法可以获得的同构多核心处理器多任务调度的最优方案,具有一定应用价值. 相似文献
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对于机械设计过程中所涉及到的约束优化问题,本篇文章提出了对约束处理进行改进的方式,也就是自适应罚函数法。下文主要结合了机械约束优化问题中所存在的维数不高以及差分进化算法自身所具有的便捷性,使用差分进化算法能够更加便捷的得出机械设备的约束优化问题。本篇文章主要依据机械约束优化实际数值的实例,来对机械约束差分进化算法进行验算。 相似文献
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提出了一种新的基于差分进化和粗糙集理论的多目标寻优算法。应用差分进化作为的搜索引擎,尝试将它在单一目标优化中展现出的良好收敛作用转换到多目标优化问题中。在搜索的第二阶段中,为了提高迄今为止已有的非支配解决方案的普遍性,应用到了粗糙集理论。对于专用文献中通常采纳应用标准的测试函数和尺度的检验,本文的混合方法是有效的。 相似文献
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在基于物联网平台下的REST架构体系中,实现生产作业过程的优化调度的关键是进行作业线的支配集优化控制。传统的生产作业线的支配集控制算法采用遗传算法进行柔性工业控制,迭代步数较大,性能不好。提出一种基于生产质量—效率—成本控制的多目标模糊贴近度数学模型构建的物联网平台下的REST架构体系,实现对生产作业线支配集优化控制。开发REST物联网架构体系的工业控制系统平台,计算REST架构体系下的作业线模糊贴近度特征,得到多目标模糊贴近度数学模型,构建REST架构下的多目标作业线物联网络模型,进行优化目标控制函数设计。实现对REST物联网架构模型下的支配集实现优化控制。以某大型工业生产企业的生产作业线控制平台为例,进行实例仿真,得出该算法对多目标的作业线控制具有较好的控制精度,预测效果较好,提高了工业生产效率,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划等。传统的基于蚁群算法的路径规划在信息素转换中容易导致信息丢失,产生局部收敛,提出一种基于信息素多目标Pareto支配的蚁群优化算法实现路径规划,利用信息素多目标Pareto集合序列的均匀遍历特性和逻辑差分变尺度特征,进行变尺度搜索,根据蚁群优化算法一次次地更新搜索空间,结合负反馈机制,通过蚂蚁的信息素转化进行路径分析,采用Pareto支配集记录下最优的食物源,蚁群在寻找食物过程中,避免了局部寻优和局部收敛,仿真结果表明,采用该算法进行蚁群优化后的路径规划避障效果较好,以较快的收敛速度和较少的迭代次数找到最优路径,收敛性好。 相似文献
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非支配集的构造方法是多目标进化算法中最重要的问题。在用庄家法则构造非支配集时,若非支配个体较多,由于需要进行多轮比较,所以算法的计算复杂度较高。在庄家法则中引入一个副庄家,用以减少下一轮比较个体的个数,从而最终减少比较的轮数。数值实验表明：改进后的算法具有较高的运行效率。 相似文献
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考虑电磁环境约束建立无人机航迹规划模型,采用多目标模拟退火优化算法完成航迹规划。经仿真验证,该算法可有效完成航迹规划,实现无人机飞行过程中电磁环境最优、航路最短等多目标优化。 相似文献
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在多目标进化算法中,用擂台赛法则构造非支配集具有较高的效率,而小生境共享技术可以提高种群的多样性。将基于擂台赛法则和小生境技术的多目标进化算法应用于多目标运输问题,数值实验表明：基于擂台赛法则和小生境技术的多目标进化算法能够很好地解决此类问题。 相似文献
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随着高校招生人数的增加,各高校都面临着教室资源不足的问题,一份安排合理的课程表显得尤为重要。利用运算速度快、处理能力强的计算机进行智能排课势在必行。课表的确定是一个有约束的、非线性的、多目标组合优化问题。基于种群搜索的遗传算法,对于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化、有约束的优化问题,具有很好的效果。研究的是利用遗传算法解决复杂的智能排课问题。 相似文献
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《科技通报》2017,(4)
运用微分代数方程表示涉及代数约束的系统时间域的物理行为是一种表述物理系统行为规律的重要方式。文中复杂物理系统中微分代数方程组的解析方法,选择了分布控制偏微分方程约束下微分代数方程组作为研究对象,利用以局部参数化微分变换法实现方程组多目标优化。首先要将偏微分约束优化问题转变成具有鞍点形式的稀疏线性方程组,为此需要将分布控制微分方程约束化问题进行Galerkin有限元离散,利用先离散后优化的方法获取具备约束优化问题的有限维离散模拟形式;第二,根据一维微分变换法应用在非线性微分代数方程的特性,针对约束系统建立以微分变换法为基础的局部参数化算法,同时将约束系统作为流形上的微分方程组对其完成局部参数化,此操作可有效降低约束流形和方程组的求解难度。仿真实验证明,本文中提出的基于局部参数化微分变换法可以有效地解决微分代数方程组多目标优化问题。 相似文献