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基于分方向选择搜索的多目标进化算法
基于分方向选择搜索的多目标进化算法
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基于分方向选择搜索的多目标进化算法
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基于分方向选择搜索的多目标进化算法 (2011年)
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Pareto解空间为分区域连续时,基于极大极小策略和确定权重的多目标进化算法在进化的每一代都会在无最优解的区域搜索解点。为解决此问题,文中提出了一种新的判断机制,根据每个权重在不同方向上选取的解点集来判断权重对应的Pareto有效解区域是否存在最优解点,并以此来调整搜索的区域;为了避免算法陷入局部收敛和种群早熟,提出了分方向选择搜索的方法,使用了外部存储的机制。采用文中算法对常见的测试函数和CEC
基于进化算法的多目标优化方法
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进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用, 以及进化多目标优化算法的未来发展方向.
论文研究-基于改进差分进化算法的水文模型参数多目标优选研究.pdf
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论文研究-基于改进差分进化算法的水文模型参数多目标优选研究.pdf, 在差分进化算法的基础上, 受马尔可夫链蒙特卡罗方法的启发, 建立了differential evolution adapt
基于决策空间划分模型的多目标进化算法 (2012年)
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为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方
论文研究-基于Pareto最优概念的多目标进化算法研究.pdf
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基于Pareto最优概念的多目标进化算法已成为多目标优化问题研究的主流方向。详细介绍了该领域的经典算法,重点阐述了各种算法在种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域上所采取的策略,并归纳了算法性能评估中需要进一步研究的几个问题。
基于偏好方向的区间多目标交互进化算法
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<p>区间多目标优化问题在实际应用中普遍存在且非常重要. 为得到贴合决策者偏好的最满意解, 采用边优化<br> 边决策的方法, 提出一种交互进化算法. 该算法通过请求决策者从部分非被支配解中选择一个最差解, 提取决策者的<br> 偏好方向, 基于该偏好方向设计反映候选解逼近性能的测度, 将具有相同序值和决策者偏好的候选解排序. 将所提方<br> 法应用于4 个区间2 目标优化问题, 并与利用
基于角度的约束多目标进化算法
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基于分解的多目标组合优化进化算法
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基于分解的多目标进化算法,解决工程中的多个目标函数下最优解的求得。
改进设计的基于分解的多目标进化算法
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基于排序的进化多目标优化选择
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基本程序协同进化遗传算法理论及应用》在详细阐述协同进化遗传算法原理与核心技术的同时,还给出其在多峰多目标复杂数值函数优化、多机器人协调路径规划、神经网络结构与连接权值同时优化,以及群体决策中的具体应用...
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将进化算法应用于某些多目标优化问题时, 采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销, 且达不到提高种群进化效率的目的, 为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。...
基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法
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与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和...
基于分解的多目标进化算法研究:变体,挑战和未来方向
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基于偏好选择半径的基于偏好的多目标进化算法
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基于自由搜索和微粒群的多目标进化算法
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基于自由搜索和微粒群的多目标进化算法 通讯工程专业 群集思想
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基于pareto的多目标克隆进化算法
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为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于 近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA (Non-dominated Pareto Clonal Algorithm)。通过部分多目标优化测试函数ZDT和DTLZ对算法进行了性能测试,验 证了该算法能获得分布更加均匀的Pareto前沿,
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多目标饥饿游戏算法MOHGS Matlab
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多目标饥饿游戏算法MOHGS Matlab 适合智能计算方向研究生学习 饥饿游戏算法HGS求解多目标优化问题 代码完整 属于改进的HGS算法 本研究提出了一种通用的基于种群的优化技术- -饥饿博弈搜索( Hunger Games Search,HGS...
基于改进混沌优化的多目标遗传算法
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针对多目标遗传算法存在的缺陷, 提出了基于改进混沌优化的多目标遗传算法. 引入基于改进Tent 映射的 自适应变尺度混沌优化方法细化搜索空间和高效寻优, 结合非支配排序的群体分级机制和精英保留等多目标优化策...
基于云差分进化算法的约束多目标优化实现 (2012年)
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针对现有约束多目标算法存在收敛性、分布性不高等问题,提出一种基于云差分进化算法的约束多目标优化方法,通过云模型对差分进化算法的参数进行自适应处理;采用建立外部种群分别存储可行解和不可行解的方式处理约束...
协同进化算法研究进展
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为了应对复杂优化问题的高维、大规模、多类变量混合、强约束、多极小、多目标、动态与不确定等诸多求解难点, 协同进化已成为改善进化算法性能的有效途径. 对此,分别从种群协同、个体协同、算法协同、操作协同、参数...
基于分解的多目标进化算法的带轮自适应算子选择
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自适应算子选择(AOS)用于基于不同算子在优化过程中的最新性能,以在线方式确定不同算子的应用率。 本文提出了一种基于强盗的AOS方法,基于适应度等级的多臂强盗(FRRMAB)。 为了跟踪搜索过程的动态,它使用滑动窗口来记录操作员最近的适应度提高率,同时使用衰减机制来增加最佳操作员的选择概率。 由于在大多数基于帕累托支配的多目标进化算法中,定量测量适应性改进非常困难,因此在多目标进化计算中对AOS所
高维多目标多方向协同进化算法
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提出一种高维多目标多方向协同进化算法(HMMCA).该算法利用目标空间内的一组方向向量将多目标优化问题分解成多个方向进行寻优,并提出一种混合变异策略以加强算法在每个方向上的收敛能力;同时,该算法采用改进的交互式模糊支配和拥挤度估计因子来维护外部归档集的规模,增强种群的收敛性和分布性.将该算法与目前性能最好的3种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比实验,所得结果表明HMMCA与其他算法相比具有更
一种基于云模型的多目标进化算法
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基于旋转网格的多目标进化算法
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进化优化算法是一种元启发式方法,在多目标优化问题(MaOP)中经常遇到相当大的挑战。 基于帕累托的优势在MaOP中失去了效力,MaOP被定义为具有三个以上的目标。 因此,提出了一种更有效的选择方法来平衡收敛和分布。 本文提出了一种使用旋转网格技术求解MaOP的算法(由RGridEA表示)。 该算法使用旋转网格划分目标空间。 不是使用帕累托非支配排序策略对总体进行分层,而是使用一种新颖的分层方法来有
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