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图神经网络引导的演化算法求解约束多目标优化问题
1
作者 张毅芹 韩宗宸 +1 位作者 孙靖 赵春亮 《聊城大学学报（自然科学版）》 2025年第1期135-146,共12页
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... 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,该算法包括了学习模块与权向量自适应策略,其中学习模块通过训练图神经网络对解集进行快速评估,权向量自适应策略通过判别准则和更新机制增强种群多样性。实验结果表明,该算法在多个基准测试问题上显著优于现有的五个先进算法,在复杂约束多目标优化问题上表现出色。 展开更多
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
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基于帕累托前沿关系求解约束多目标优化问题 被引量：1
2
作者 王昱博 胡成玉 龚文引 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期901-914,共14页
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... 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。学习阶段,种群Pa向UPF(unconstrained Pareto front)进行搜索,而种群Pm向CPF(constrained Pareto front)进行搜索,旨在探索UPF与CPF之间的关系;完成学习后,对不同问题的UPF与CPF关系进行分类,以指导后续搜索策略;在搜索阶段,根据不同的分类关系,调整种群Pa的搜索策略,旨在使种群Pa为种群Pm提供更有效的辅助信息。基于此算法框架,对不同类型约束多目标优化问题的帕累托前沿关系进行了分类,实现了对CPF更有效的搜索。实验结果表明:所提算法与其他7种先进的约束多目标优化算法相比具有更显著的性能优势。通过学习与利用UPF与CPF的关系,能够选择更合适的搜索策略去应对具有不同特性的约束多目标优化问题,以获得更具优势的最终解集。 展开更多
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
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基于动态ε约束处理机制的双种群约束多目标优化算法 被引量：1
3
作者 涂继伟 汪镭 +2 位作者 蔡振翔 耿绍晋 李东洋 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第1期82-92,共11页
约束多目标优化问题(CMOPs)除了需要解决多个相互冲突的目标之外,还需要满足一定的约束条件。针对约束造成CMOPs的Pareto前沿被分为多个部分,同时不可行区域的扩张进一步阻碍种群的探索,使种群陷入局部最优及其多样性急剧下降等问题,提... 约束多目标优化问题(CMOPs)除了需要解决多个相互冲突的目标之外,还需要满足一定的约束条件。针对约束造成CMOPs的Pareto前沿被分为多个部分,同时不可行区域的扩张进一步阻碍种群的探索,使种群陷入局部最优及其多样性急剧下降等问题,提出了一种基于动态ε约束处理机制的双种群约束多目标优化算法。该算法使用双种群协同进化策略,主种群考虑约束,通过改进的动态ε约束处理机制,充分利用不可行解提供的有效信息;而辅助种群不考虑约束,在平衡多样性的基础上向无约束Pareto前沿(UPF)快速收敛,并及时向主种群提供可行域外的有效信息,指导主种群的探索方向。实验结果表明所提出的算法在MW测试问题上相比其他算法更具竞争力。 展开更多
关键词 约束处理机制 约束多目标优化 双种群 进化算法
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赋形反射面天线的约束多目标优化设计研究
4
作者 杨承坤 王九灵 +2 位作者 杨小凤 杨旋 郭庆功 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期214-224,共11页
赋形反射面天线通常使用单目标优化算法进行设计,当期望波束特性具有多个相互冲突的目标和约束限制时,将无法确保输出最优解.为此,提出了该类天线的约束多目标优化方法 .基于有希望区域优化和自适应约束位移密度估计的思想,设计一种新... 赋形反射面天线通常使用单目标优化算法进行设计,当期望波束特性具有多个相互冲突的目标和约束限制时,将无法确保输出最优解.为此,提出了该类天线的约束多目标优化方法 .基于有希望区域优化和自适应约束位移密度估计的思想,设计一种新型双种群协同进化约束多目标优化算法DPBE,在基准测试套件与其他3种主流算法的对比表明,该算法具备更强的全局寻优性与稳定性.将该算法应用于19~21 GHz单偏置抛物反射面天线的平顶波束赋形中,并与单目标优化算法IWO和多目标优化算法NSGA-II-DE在同型初始天线的不同优化模型下进行了性能对比,发现所提方法能在单次运行中满足所有约束条件并取得最佳结果 . 展开更多
关键词 赋形波束 反射面天线 约束多目标优化 协同进化 平顶波束
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面向约束多目标优化的进化计算与梯度下降联合优化算法
5
作者 田野 陈津津 张兴义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1386-1392,共7页
约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收... 约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收敛过慢。但引入梯度信息不是一个简单的过程,同时计算所有目标和约束的梯度会消耗大量的计算资源,且目标和约束之间的矛盾会使梯度方向难以确定。为此,提出一种进化计算和梯度下降(GD)的联合优化算法——基于梯度辅助的多阶段约束多目标进化算法(CMOEA-MSG)。该算法包括两个阶段:在第一阶段,算法通过构建辅助问题并有选择性地计算目标或约束的梯度更新解,使种群快速收敛至可行区域;在第二阶段,算法采用约束优先原则求解原问题,保证种群的可行性和多样性。与现有同类算法在LIR-CMOP、MW和DASCMOP三个测试集上的对比结果表明,CMOEA-MSG可以更有效地解决约束多目标优化问题。 展开更多
关键词 约束多目标优化 进化算法 梯度下降 多阶段搜索
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基于约束多目标优化的多区域无人机路径规划
6
作者 张猜 黄林 +1 位作者 彭超达 崔金荣 《计算机仿真》 2024年第7期66-71,共6页
无人机路径规划常以约束多目标优化问题形式建立数学模型,且这些模型几乎只考虑三维建模空间中两点之间的路径规划;然而缺少无人机从起点出发,经过指定的多个作业区域并到达终点的路径规划问题研究。针对上述问题,基于不可行解引导种群... 无人机路径规划常以约束多目标优化问题形式建立数学模型,且这些模型几乎只考虑三维建模空间中两点之间的路径规划;然而缺少无人机从起点出发,经过指定的多个作业区域并到达终点的路径规划问题研究。针对上述问题,基于不可行解引导种群进化提出带有地理信息指导搜索策略的约束多目标进化算法(DW-LS)。首先,根据无人机飞行所受环境约束、性能约束和访问多区域任务建立新的约束多目标优化模型;其次,基于不可行解利用机制,设计地理信息指导搜索策略优化不可行解以进一步协助种群搜索最优进化方向;最后,通过仿真对比了DW-LS与具有代表性的三个约束多目标进化算法,实验结果表明DW-LS所得可行解具有更好的收敛性和多样性。 展开更多
关键词 进化算法 约束多目标优化 无人机路径规划
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求解约束多目标优化问题的一种Barzilai-Borwein投影梯度法研究
7
作者 张丹 刘宝钰 《商洛学院学报》 2024年第6期16-22,共7页
基于Barzilai-Borwein规则使用不同的平衡因子来调节目标函数之间的平衡性,减少多目标投影梯度算法受目标函数之间不平衡的影响,提出了一种Barzilai-Borwein投影梯度法(BBPMG法)。在一定的假设条件下,BBPGM法具有良好的收敛性。同时对BB... 基于Barzilai-Borwein规则使用不同的平衡因子来调节目标函数之间的平衡性,减少多目标投影梯度算法受目标函数之间不平衡的影响,提出了一种Barzilai-Borwein投影梯度法(BBPMG法)。在一定的假设条件下,BBPGM法具有良好的收敛性。同时对BBPGM法进行大量的数值试验,结果表明BBPGM法具有更好的数值性能。 展开更多
关键词 约束多目标优化问题 投影梯度算法 Barzilai-Borwein规则 收敛性
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基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法
8
作者 姚堂旭 姚杰愉 +2 位作者 鲁凯琳 朱一平 袁鑫 《信息与电脑》 2024年第1期40-42,共3页
平衡目标函数和约束条件是现有约束多目标优化算法面临的共同难题。为了解决这个难题,文章提出了一种基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法(ASSCMO)。为验证ASSCMO的性能,将其与3种优秀的约束多目标优化算法在两组基准测试集上进行... 平衡目标函数和约束条件是现有约束多目标优化算法面临的共同难题。为了解决这个难题,文章提出了一种基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法(ASSCMO)。为验证ASSCMO的性能,将其与3种优秀的约束多目标优化算法在两组基准测试集上进行仿真实验。实验结果表明,ASSCMO在求解约束多目标优化问题上更具有竞争力。 展开更多
关键词 约束多目标优化 自适应搜索 仿真实验
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修正免疫克隆约束多目标优化算法 被引量：16
9
作者 尚荣华 焦李成 +1 位作者 胡朝旭 马晶晶 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1773-1786,共14页
针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该... 针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进. 展开更多
关键词 约束多目标优化 免疫克隆 约束处理策略 约束偏离值 非支配解
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用于约束多目标优化的免疫记忆克隆算法 被引量：16
10
作者 尚荣华 焦李成 +1 位作者 马文萍 公茂果 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1289-1294,共6页
提出一种用于求解约束多目标优化问题的新算法,其主要特点是将约束条件转化为一个目标,并引入免疫克隆和免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了在演化过程中,解集从可行... 提出一种用于求解约束多目标优化问题的新算法,其主要特点是将约束条件转化为一个目标,并引入免疫克隆和免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了在演化过程中,解集从可行域内部和不可行域边缘向着约束最优Pareto-前端逼近.从而保证了算法较强的收敛性以及所得最优解较好的多样性.仿真结果表明,新算法很好的保持了所得最优解的多样性、均匀性以及较强的收敛性. 展开更多
关键词 人工免疫系统 约束多目标优化 免疫记忆 Pareto-最优
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解约束多目标优化问题的一种鲁棒的进化算法 被引量：14
11
作者 邹秀芬 刘敏忠 +1 位作者 吴志健 康立山 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期985-990,共6页
将约束条件与目标函数融合在一起 ,对有约束的多目标优化问题 (MOP)建立了一种新的偏序关系 ,引入了约束占优的定义 ,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集 ,从而在对种群中的个体进行评估或排序... 将约束条件与目标函数融合在一起 ,对有约束的多目标优化问题 (MOP)建立了一种新的偏序关系 ,引入了约束占优的定义 ,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集 ,从而在对种群中的个体进行评估或排序时 ,并不需要特别去关心个体是否可行 ,避免了罚函数选择参数的困难 尝试应用有限Markov链的有关理论证明了此进化算法的收敛性 用较复杂的Benchmark函数进行了大量的数值实验 ,测试结果表明新算法在解集分布的均匀性。 展开更多
关键词 约束多目标优化 进化算法 偏序关系 约束占优 收敛性
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基于双种群的约束多目标优化算法 被引量：10
12
作者 毕晓君 张磊 肖婧 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2813-2823,共11页
为提高约束多目标优化算法的分布性和收敛性,提出一种基于双种群的约束多目标优化算法.首先,改进的Harmonic距离一方面去除了Pareto等级较差个体和较远个体的影响,从而改善可行解集的分布性;另一方面有效减少了计算量,可以提高算法效率... 为提高约束多目标优化算法的分布性和收敛性,提出一种基于双种群的约束多目标优化算法.首先,改进的Harmonic距离一方面去除了Pareto等级较差个体和较远个体的影响,从而改善可行解集的分布性;另一方面有效减少了计算量,可以提高算法效率.其次,新的不可行解集更新方式与可行解集紧密联系,保留目标函数值和约束违反度同时较优的个体,将有助于产生更优可行解,同时提高了种群的多样性和搜索效率.最后,新的变异策略充分利用最优可行解和优秀不可行解的优良信息来引导种群进化,很好地兼顾了探索和开发能力,进而平衡全局搜索和局部搜索.将提出算法与其他3种优秀的约束多目标进化算法在CTP测试集上进行对比实验,结果表明提出算法相比其他算法具有一定的优势,不仅提升了算法的收敛性能,而且保证了Pareto解集良好的分布性. 展开更多
关键词 约束多目标优化 Harmonic距离 不可行解集 变异策略 分布性 收敛性
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基于改进粒子群优化算法的约束多目标优化 被引量：11
13
作者 阳春华 莫志勋 李勇刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期203-205,213,共4页
针对约束多目标优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,采用距离量度和自适应惩罚函数相结合的约束处理技术,通过可行解比例有效均衡目标函数和约束条件,提高算法的边界搜索能力。定义新的k最近邻聚集密度,保持解集分布性,并将聚集密... 针对约束多目标优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,采用距离量度和自适应惩罚函数相结合的约束处理技术,通过可行解比例有效均衡目标函数和约束条件,提高算法的边界搜索能力。定义新的k最近邻聚集密度,保持解集分布性,并将聚集密度和轮盘赌选择相结合选取全局最优粒子。仿真结果表明,该算法在Pareto解集均匀性及逼近性方面均具有优势。 展开更多
关键词 约束多目标优化 距离量度 自适应惩罚 粒子群优化算法
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基于云差分进化算法的约束多目标优化实现 被引量：14
14
作者 毕晓君 刘国安 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1022-1031,共10页
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条件,并对已有可行解... 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条件,并对已有可行解集的更新方法进行改进,有效提高解集的分布性.提出新的变异策略,利用优秀可行解和不可行解的方向信息增强算法对解的探索能力.通过对CTP类标准问题的求解表明,与另外2种较为优秀的约束多目标算法相比,本算法显著提高了Pareto解集的分布性,且更接近于真实的Pareto前沿,有效地解决了约束多目标问题. 展开更多
关键词 约束多目标优化 差分进化算法 云模型 变异策略
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基于自适应ε截断策略的约束多目标优化算法 被引量：6
15
作者 毕晓君 张磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2047-2053,共7页
为提高约束多目标优化问题所求解集的分布性和收敛性,该文提出基于自适应ε截断策略的约束多目标优化算法。首先,自适应ε截断选择策略能够保留Parεto最优解和约束违反度及目标函数值均较优的不可行解,不仅提高了种群多样性,而且能够... 为提高约束多目标优化问题所求解集的分布性和收敛性,该文提出基于自适应ε截断策略的约束多目标优化算法。首先,自适应ε截断选择策略能够保留Parεto最优解和约束违反度及目标函数值均较优的不可行解,不仅提高了种群多样性,而且能够较好地兼顾多样性和收敛性;其次,为增强算法的局部开发能力,在变异操作和交叉操作之后进行指数变异;最后,改进的拥挤密度估计方式只选择一部分Parεto最优解和距离较近的个体参与计算,不仅更加准确地反映解集的分布性,而且降低了计算量。通过在标准测试问题(CTP系列)上与其他4种优秀算法的对比结果可以得出,该算法所求解集的分布性和收敛性均得到一定提高,而且相较于对比算法在求解性能上具备一定的优势。 展开更多
关键词 约束多目标优化 约束处理技术 ε截断 分布性 收敛性
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基于约束多目标优化算法的夹具定位方案稳健性优化设计 被引量：3
16
作者 鲁宇明 张祥飞 +1 位作者 黎明 赵闵清 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期686-693,共8页
设计人员通常根据自身经验或某些特定的优化方法获得稳健的夹具定位方案。由于设计人员的经验水平及使用条件等方面的限制,导致该类方法缺乏通用性,为此提出了一种约束多目标优化算法确定夹具定位方案。该算法由稳态演化的可行解搜索阶... 设计人员通常根据自身经验或某些特定的优化方法获得稳健的夹具定位方案。由于设计人员的经验水平及使用条件等方面的限制,导致该类方法缺乏通用性,为此提出了一种约束多目标优化算法确定夹具定位方案。该算法由稳态演化的可行解搜索阶段和双种群优化阶段构成,将网格约束分解的方法和基于可行性准则的方法结合,以合作的方式求解约束多目标优化问题。经过测试函数的检验以及与其他算法对比验证该算法的可行性,以工程问题为例,完成了夹具定位方案优化设计。研究结果表明,约束多目标优化算法的设计方法具有更好的通用性和实用性,不仅简化了夹具定位方案设计程序,而且揭示了工件在不同方向上偏移方差之间的相互关系。 展开更多
关键词 夹具 定位方案 稳健性 约束多目标优化
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演化算法求解约束多目标优化问题 被引量：2
17
作者 杨林根 李红梅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第24期6243-6245,共3页
求解多目标优化问题的演化算法主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,很少考虑对约束条件的处理。通过引入约束主导原理,提出一种无需采用罚函数,完全是基于个体排序的求解约束多目标优化问题的演化算法。对测试函数进行了实验,... 求解多目标优化问题的演化算法主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,很少考虑对约束条件的处理。通过引入约束主导原理,提出一种无需采用罚函数,完全是基于个体排序的求解约束多目标优化问题的演化算法。对测试函数进行了实验,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 约束多目标优化 演化算法 适应度赋值 约束主导原理 个体排序
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基于微分进化算法的非对称弧齿锥齿轮约束多目标优化 被引量：2
18
作者 钱学毅 迟建华 吴双 《图学学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期26-30,共5页
根据齿轮啮合原理和现代摩擦学理论,建立了以弧齿锥齿轮传动齿面上瞬时接触线方向与相对滑动速度之间夹角的余切值最小、传动总体积最小和齿面诱导法曲率主值最小为目标函数的约束多目标优化设计数学模型。对当前的微分进化多目标优化... 根据齿轮啮合原理和现代摩擦学理论,建立了以弧齿锥齿轮传动齿面上瞬时接触线方向与相对滑动速度之间夹角的余切值最小、传动总体积最小和齿面诱导法曲率主值最小为目标函数的约束多目标优化设计数学模型。对当前的微分进化多目标优化算法进行了改进,给出了适用于工程领域的微分进化约束多目标优化算法。借助于改进的微分进化多目标优化算法,通过范例对弧齿锥齿轮传动进行两目标和三目标优化设计。分析了齿面上瞬时接触线方向与相对滑动速度之间的夹角及齿面诱导法曲率主值对齿面接触强度和胶合强度的影响。 展开更多
关键词 微分进化 约束多目标优化 瞬时接触线方向 相对滑动速度 诱导法曲率
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改进选择策略的有约束多目标优化算法 被引量：2
19
作者 杨景明 王成浩 吴绍坤 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第12期1193-1200,共8页
针对一般多目标优化算法在搜索过程中存在无法有效判断搜索方向和有效利用个体信息的问题,提出了改进选择策略的有约束多目标优化算法(CMOP-ISS)。该算法首先对Deb教授提出的约束占优直接支配选择策略进行改进,使得算法在向可行Pareto... 针对一般多目标优化算法在搜索过程中存在无法有效判断搜索方向和有效利用个体信息的问题,提出了改进选择策略的有约束多目标优化算法(CMOP-ISS)。该算法首先对Deb教授提出的约束占优直接支配选择策略进行改进,使得算法在向可行Pareto前沿进化的同时,可以保留更多优秀不可行解;另外采用双种群策略,利用优秀的可行与不可行个体,共同产生新个体,加快算法的收敛速度。将CMOP-ISS与其他算法在经典测试函数上进行对比实验,结果表明CMOP-ISS不仅提升了算法的收敛性能,而且保证了Pareto解集良好的分布性。 展开更多
关键词 约束多目标优化(CMOP) 选择策略 收敛性 分布性
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演化算法求解约束多目标优化问题 被引量：1
20
作者 杨林根 李红梅 周育人 《广东白云学院学刊》 2005年第1期27-29,共3页
本文引入约束占优的定义，将约束条件与目标函数融合在一起，对有约束的多目标优化问题（MOP）建立了一种新的偏序关系。使用多父体杂交和非均匀变异来求解约束多目标优化问题，通过对测试函数的实验，验证了算法的可行性和有效性。
关键词 约束多目标优化 演化算法 约束占优
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