传统的Pareto支配关系在高维目标空间存在固有缺陷,而一些改进的支配方法在平衡高维目标解群的收敛性与多样性上尚有提升空间.基于此,提出一种参考向量关联区域(小生境)自动缩减的支配关系A2R(dominance relation based on the Automati...传统的Pareto支配关系在高维目标空间存在固有缺陷,而一些改进的支配方法在平衡高维目标解群的收敛性与多样性上尚有提升空间.基于此,提出一种参考向量关联区域(小生境)自动缩减的支配关系A2R(dominance relation based on the Automatically reduced region Associated with the Reference vector).该支配方法在进化全过程中逐代缩减小生境规模,从而实现收敛性与多样性自动平衡,而且不引入额外参数.另外,提出利用基于L_(p)-范式(p=1/M,M为目标数)的拥挤距离度量高维目标解群的多样性.将上述两种策略嵌入到经典的NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)框架,设计一种基于A2R支配关系的高维多目标进化算法MaOEA/A2R(Many-Objective Evolutionary Algorithm base on A2R).该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ(benchmark MOP proposed by Deb,Thiele,Lau-manns,and Zitzler)和WFG(benchmark MOP pro-posed by Walking Fish Group)基准测试问题上进行IGD(Inverted Generational Distance)和HV(Hyper Volume)性能测试.结果表明,MaOEA/A2R算法总体上具有较好的收敛性和多样性.由此表明,MaOEA/A2R是一种颇具前景的高维多目标进化算法.展开更多
现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗...现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。展开更多
有效的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)方法对减少作战损失,提高防御效果具有重要意义。针对防空资源分配问题建立合理的数学模型,以最大化目标毁伤效能和最小化雷达资源消耗为优化目标,同时考虑雷达通道数上限等多个约束,...有效的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)方法对减少作战损失,提高防御效果具有重要意义。针对防空资源分配问题建立合理的数学模型,以最大化目标毁伤效能和最小化雷达资源消耗为优化目标,同时考虑雷达通道数上限等多个约束,在基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)基础上进行改进,种群进化过程中自适应调整交叉与变异的概率以提高个体的质量,最终得到一组可供决策者使用的最优解集。实验结果表明:与其他多目标进化算法相比,该算法能得到适应度更高且分布性良好的结果,能够为防空导弹武器目标分配问题提供可行方案。展开更多
文摘传统的Pareto支配关系在高维目标空间存在固有缺陷,而一些改进的支配方法在平衡高维目标解群的收敛性与多样性上尚有提升空间.基于此,提出一种参考向量关联区域(小生境)自动缩减的支配关系A2R(dominance relation based on the Automatically reduced region Associated with the Reference vector).该支配方法在进化全过程中逐代缩减小生境规模,从而实现收敛性与多样性自动平衡,而且不引入额外参数.另外,提出利用基于L_(p)-范式(p=1/M,M为目标数)的拥挤距离度量高维目标解群的多样性.将上述两种策略嵌入到经典的NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)框架,设计一种基于A2R支配关系的高维多目标进化算法MaOEA/A2R(Many-Objective Evolutionary Algorithm base on A2R).该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ(benchmark MOP proposed by Deb,Thiele,Lau-manns,and Zitzler)和WFG(benchmark MOP pro-posed by Walking Fish Group)基准测试问题上进行IGD(Inverted Generational Distance)和HV(Hyper Volume)性能测试.结果表明,MaOEA/A2R算法总体上具有较好的收敛性和多样性.由此表明,MaOEA/A2R是一种颇具前景的高维多目标进化算法.
文摘大规模稀疏多目标优化问题(Sparse Multiobjective Optimization Problems,SMOPs)广泛存在于现实世界。为大规模SMOPs提出通用的解决方法,对于进化计算、控制论和机器学习等领域中的问题解决都具有推动作用。由于SMOPs具有高维决策空间和Pareto最优解稀疏的特性,现有的进化算法在解决SMOPs时,很容易陷入维数灾难的困境。针对这个问题,以稀疏分布的学习为切入点,提出了一种基于在线学习稀疏特征的大规模多目标进化算法(Large-scale Multiobjective Evolutio-nary Algorithm Based on Online Learning of Sparse Features,MOEA/OLSF)。具体地,首先设计了一种在线学习稀疏特征的方法来挖掘非零变量;然后提出了一种稀疏遗传算子,用于非零变量的进一步搜索和子代解的生成,在非零变量搜索过程中,其二进制交叉和变异算子也用于控制解的稀疏性和多样性。与最新的优秀算法在不同规模的测试问题上的对比结果表明,所提算法在收敛速度和性能方面均更优。
文摘现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。
文摘有效的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)方法对减少作战损失,提高防御效果具有重要意义。针对防空资源分配问题建立合理的数学模型,以最大化目标毁伤效能和最小化雷达资源消耗为优化目标,同时考虑雷达通道数上限等多个约束,在基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)基础上进行改进,种群进化过程中自适应调整交叉与变异的概率以提高个体的质量,最终得到一组可供决策者使用的最优解集。实验结果表明:与其他多目标进化算法相比,该算法能得到适应度更高且分布性良好的结果,能够为防空导弹武器目标分配问题提供可行方案。
