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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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宋三华 《实验室研究与探索》2018,(4)
为了解决云环境中截止时间约束下工作流调度代价优化问题,提出一种基于两阶段动态目标的工作流调度算法TDO-PSO。算法以粒子群进化为基础,定义了工作流任务与资源间的编码机制,设计了满足工作流目标优化的适应度函数。同时,为了适应紧密截止时间约束时可行解搜索困难的问题,设计了两阶段动态目标的搜索模式。在第一阶段,当无法得到可行解时,将满足截止时间约束的最小化执行时间设置为优化目标;在第二阶段,如果获得了可行解,则设置满足截止时间约束的最小化执行代价为优化目标。实验结果表明,TDO-PSO算法不仅可以得到更小的执行代价,且更能够适应紧密截止时间约束。 相似文献
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对多个相互冲突的目标同时优化称作多目标优化问题,为解决多目标问题,多目标进化算法应运而生.在进化算法迭代过程中,算法使用恒定不变的交叉因子和变异因子,这显然不符合种群迭代进化特征,所以需要根据种群初始和种群后期解的收敛情况来定向调整种群进化方向.同时,在采用边界与交叉的聚合算法时,θ支配的聚类算法只参考了解到权重向量的... 相似文献
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张顺淼 《福建工程学院学报》2011,9(1):86-91
组卷问题是一个多约束多目标组合优化问题。建立了一种新的组卷数学模型,提出了一种改进粒子群算法(IPSO)的智能组卷算法。在组卷之前,先采用贪婪算法进行预处理,有效提高了算法的收敛速度。在进化过程中引入保优策略,避免适应值高的粒子被淘汰。采用自适应交叉和变异算子进行调整,避免了局部收敛现象。实验结果表明,改进的粒子群算法应用在多目标智能组卷中具有较好的组卷性能。 相似文献
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利用整数规划法建立选课策略模型。首先,考虑选课量最少而建立一种单目标约束整数规划模型;其次,既考虑选课量少又考虑学分多而建立一种多目标约束整数规划模型;最后,提出一种克隆选择算法对模型进行求解分析。该两类模型均属约束整数规划问题,已有的数学软件在求解该类问题时极难呈现出优越性,而智能优化算法具有较强的全局搜索和约束处理能力。故提出一种0／1编码的克隆选择算法,对所建立的模型分别进行仿真,所获结果表明,该算法能获得多组决策方案,较好的完成模型的求解。 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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为了改善初始解在解空间中的分布状况,根据SAT问题的变量极性差异约束,提出一种启发式初始解策略,以解决人工蜂群算法求解策略问题。该方法不仅保留了随机思想,而且设置了变量的取值倾向。实验证明,新策略能够进一步节约求解时间和内存消耗,提高求解成功率。 相似文献
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分解多目标进化算法具有较好的分布性,但群体数量会随着目标数的增加而急剧增加,严重影响算法效率。提出一种基于分布估计的分解多目标进化算法,基本思想:首先将多目标分解为若干单目标,然后根据分布估计的思想对各个单目标建立概率模型,通过采样产生解。数值分析和实验表明,新算法的解不仅具有较好的多样性和均匀性,而且算法的计算复杂度明显低于分解多目标进化算法,尤其是对于三目标优化问题。 相似文献
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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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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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指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。 相似文献
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提出了一个具有高效问题求解能力的Multi-Agent系统模型.模型中每个Agent通过搜索得到抗体代表,然后进行抗原提呈,抗体与抗原利用历史记录进行优化匹配,解的匹配程度越高对应问题解决的质量越高;经过迭代向最优匹配状态进化,免疫协同进化算法产生新的抗体,系统的抗体集合与基因库得到不断优化和更新.仿真实验结果证明该模型具有较好的适应度和较短的寻找最优解的时间. 相似文献
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陈世军 《福建工程学院学报》2018,(4):365-371
借鉴求线性矩阵方程组同类约束解的MCG算法（修正共轭梯度法）,建立了求多个未知矩阵的线性矩阵方程组的一种异类约束解的MCG1-3-5算法,证明了该算法的收敛性。该算法不仅可以判断矩阵方程组的异类约束解是否存在,而且在有异类约束解,且不考虑舍入误差时,可在有限步计算后求得矩阵方程组的一组异类约束解;选取特殊初始矩阵时,求得矩阵方程组的极小范数异类约束解。同时还能求取指定矩阵在该矩阵方程组异类约束解集合中的最佳逼近。算例表明,该算法有效。 相似文献
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设计了一种根据当前档案集非支配解的数量决定个体变异概率的二进制变异策略,使多目标进化算法能够具有较好的搜索性能,模拟实验验证了这种变异算子的有效性。 相似文献
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题目：一种支持产品平台设计的多准则模块划分方法 总被引：2，自引：0，他引：2
目的：研究多准则约束下的产品模块划分方法,为企业建立稳健的模块化产品平台奠定基础。方法：采用改进的多目标进化算法对建立的多准则模块划分数学模型求解,并采用模糊集合评价机制进行最优解的寻取,得到基于多准则模块划分方法的产品模块划分结果。结论：通过改进的多目标进化算法求解多准则模块划分模型,能够得到有效支持产品平台设计的产品模块划分方案。通过与已有优化方法的比较验证了本文提出的多准则模块划分方法的优越性。 相似文献
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多目标进化优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
张一倩 《济南职业学院学报》2008,(4)
多目标进化优化算法可以一次性求解多个非劣解,并具有全局优化能力,成为近年来求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。 相似文献