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相似文献
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1.
基于Pareto遗传算法的多目标优化   总被引:3,自引:1,他引:2  
在工程实际当中存在着大量的多目标优化问题,传统的多目标优化方法存在着明显的缺陷.本文介绍一种基于Pareto最优概念的遗传算法来求解多目标优化问题.这种方法能够给出多目标优化问题的Pareto解集,而不是单纯的一个解,从而可以帮助决策者在Pareto解集中挑选适合设计要求的解作为最终解.  相似文献   

2.
为了综合考虑锅炉燃烧优化问题中锅炉效率与NOx排放2个目标,提出了一种新的基于免疫细胞亚群的多目标优化算法ICSMOA.算法定义了亚群划分算子与免疫耐受算子,亚群划分可以很方便地表达偏好,免疫耐受则能保证解的分布性.ICSMOA的运行结果为一组Pareto最优解,而传统的加权法的运行结果为一个不能判断Pareto占优与否的解.与多次运行加权法获得的结果相比,所提算法的运行结果优于加权法.另外,运行ICS-MOA所获得的Pareto前沿不同于经典的多目标优化算法,它可以输出更多的满足决策者偏好的解,从而更适合于工业应用.  相似文献   

3.
介绍了一种基于目标重要度的多目标优化非劣解的模糊决策方法,本方法通过权系数的随机变化而得到了在目标空间内分布均匀数量众多的Pareto最优解集,并通过Pareto最优解其自身信息对解集进行分类,给出代表个体,方便决策者从中选择适合自己的Pareto最优解.  相似文献   

4.
基于种群的进化算法在一次运行中能够产生一组近似的 Pareto 最优解集,因此多目标进化算法成为处理多目标优化问题中的主流方法。介绍了多目标优化问题中的数学模型以及相关定义,根据多目标进化算法的特点,将现有算法分为4类并分别进行阐述,同时分析了它们的优缺点。  相似文献   

5.
基于PSO的电力系统环境经济负荷调度   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献   

6.
为了克服PID控制器参数整定时适应度函数权重难以选择的问题,提出一种多目标粒子群优化算法。该算法不需要设置权重参数,采用精英归档策略,按照Pareto最优原则,对控制系统阶跃响应的超调量和上升时间两项指标进行优化,从而实现PID控制器参数的自动整定。仿真结果表明,该算法可以获得大量优质Pareto最优解,解的质量优于其它方法。  相似文献   

7.
研究目的:为改善实际工程结构在不确定性条件下的多性能指标,提供一种高效的区间多目标优化方法。创新要点:建立一个目标和约束均为区间不确定性参数函数的区间约束多目标优化模型,提出并实现基于径向基函数、区间分析和非支配排序遗传算法(NSGA-II)的区间多目标优化算法。研究方法:首先,利用区间序关系将每个区间目标转换为同时优化其中点和半径的确定性双目标,利用区间可能度法将区间约束转换为确定性约束,并在此基础上,利用加权法和罚函数法将每个区间目标的约束优化问题转换为相应的无约束优化问题;然后,利用拉丁超立方实验设计和有限元分析构建预测各待优化结构性能指标值的径向基函数;最后,将径向基函数、区间分析法与NSGA-II相结合,快速求出转换后确定性无约束多目标优化问题的所有Pareto最优解,并通过考虑材料不确定性的高速压力机滑块机构设计实例验证该方法的有效性。重要结论:目标和约束均为不确定性参数函数的区间多目标优化模型能有效反映实际工程中同时改善结构多性能指标的需求。基于径向基函数、区间分析和NSGA-II相结合的区间多目标优化算法将传统区间优化模型求解中的嵌套优化过程简化为单层遗传优化过程,大大提高了求解效率,并可获得多目标优化问题的所有Pareto最优解。  相似文献   

8.
随着互联网技术的发展,企业竞争愈发激烈,并演化为供应链之间的竞争。为了优化供应链背景下企业物流库存管理,利用VMI模式探讨库存-路径问题,基于协同论和NSGA-Ⅲ算法构建物流配送多目标协同效应模型,并研究系统协同效应模型得到的系统协同贡献度,利用NSGA-Ⅲ算法求解模型,以获得Pareto最优解。实验结果表明,改进后的NSGA-Ⅲ算法具有更好的收敛性和更快的运行速度,得到的Pareto解集更加接近真实最优前沿面。并且F1求解结果优于F求解结果,各个子目标之间具有协同作用,结合系统协同效益模型优化原来的多目标模型具有一定的有效性。说明研究提出的模型能够实现供应链整体利益最大化,并促进供应链物流配送的多目标协同管理。  相似文献   

9.
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   

10.
对于含复杂约束条件的多目标优化问题,提出了一种基于群体分类的遗传算法。其分类方法是:首先将种群分为不可行群体和可行群体,又将可行群体分为可行非Pareto群体和可行Pareto群体,然后再用k-均值聚类将可行Pareto群体划分为非聚类Pareto群体和聚类Pareto群体,最后对上述4个群体分别赋以适当的R适应值。数值计算表明,这种新的算法不仅能得到分布广泛、均匀的Pareto最优解,而且进化速度很快。  相似文献   

11.
设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法,将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中,从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性,发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势,在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用,使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明,该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。  相似文献   

12.
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。将优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。  相似文献   

13.
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题.利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法.该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.通过对算法的收敛性的证明及数值分析,结果表明该算法是有效的.  相似文献   

14.
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。  相似文献   

15.
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。  相似文献   

16.
阈值分割是图像分割中的一种常用且有效的方法,其关键问题是搜索到最佳分割阈值.文中基于混沌优化理论,利用Lorenz混沌系统对图像进行了阈值分割,同时提出了一种基于耦合映象格子的时空混沌优化算法,并且将其应用于图像分割实验.实验表明,与Lorenz混沌优化算法相比,时空混沌优化算法用于阈值寻优能够给出更加理想的分割结果.  相似文献   

17.
针对粒子群优化算法的收敛性和多样性问题,提出一种基于混沌优化的震荡粒子群优化算法。该算法利用混沌特性和震荡环节扩大粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力。实验测试证明该算法不仅能保持种群的多样性,而且能有效避免算法陷入早熟收敛现象。  相似文献   

18.
INTRODUCTION The conventional economic load dispatch prob-lem of power generation involves allocation of power generation to different thermal units to minimize the operating cost subject to diverse equality and ine-quality constraints of the power system. This makes the economic load dispatch problem a large-scale highly non-linear constrained optimization problem. However, as a result of public awareness of envi-ronmental protection, diverse emission compliance strategies have emerged (…  相似文献   

19.
回顾了近几年来混沌优化方法及其在PID控制器的参数调整方面应用的研究进展,对混沌优化方法的特点及其在解决函数优化问题和组合问题上进行了说明。通过混沌优化方法在PID参数调整上的应用分析了此种方法的优越性,展望了此种方法随着与神经网络、遗传算法等优化算法的结合的发展将会给HD控制器的参数调整带来更好的前景,同时也说明了一些需要解决的问题和今后的研究方向。  相似文献   

20.
混沌优化方法的改进及其收敛性分析   总被引:2,自引:1,他引:2  
针对混沌优化方法存在的问题提出了一种改进方法。在神经网络训练问题中的应用表明 ,改进的混沌优化方法对复杂优化问题搜索效率更高 ,效果更好。对算法的全局渐进收敛性分析说明 ,算法具有全局渐近收敛性  相似文献   

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