基于自适应支配准则的高维多目标进化算法

基于松弛支配的高维多目标进化算法（Many-objective Evolutionary Algorithms,MaOEAs）由于能够有效地提高区分解的能力,受到广泛关注,但该类大多数算法处理不同目标的优化问题时普适性较差.针对这个问题,本文提出一种基于自适应支配准则的高维多目标进化算法（Adaptive Dominance Criterion Based Evolutionary Algorithm for Many-objective Optimization,ADCEA）.首先,自适应准则（Adaptive Dominance Criterion,ADC）根据目标空间中相邻解间的角度信息和目标数目,设计一种自适应小生境方法,并结合收敛性指标信息,实现对候选解的非支配排序.然后,为了进一步增强种群的多样性,在环境选择中引入参考向量分割种群技术;最后,构建合理的适应度函数,并根据适应度值大小选取收敛性和多样性较好的非支配解集.实验证明,本文所提的方法在处理不同目标的优化问题时普适性提高,并在平衡种群的收敛性和多样性上取得显著效果.     

基于改进MOEA/D分解算法的天线阵优化设计

针对天线阵列设计需要优化的目标数量多、耗时长且难以收敛的问题，提出一种新的根据拥挤度动态调节邻域大小的基于分解的多目标进化算法MOEA/D。该算法引入一个拥挤参数集合，根据种群拥挤度的排名区间为子问题选取集合中不同的拥挤参数值，根据搜索阶段计算每个子问题的选择邻域和替换邻域，并间隔50代重新进行拥挤度排名计算达到动态调节邻域的目的，以平衡种群的收敛性和多样性。在对比实验中，选取测试函数DTLZ、WFG和直线阵列优化设计问题，将改进算法与其他4种算法进行性能对比。实验结果表明，改进算法在测试函数和直线阵列优化设计问题上表现均优于对比算法，搜索得到的Pareto解集满足天线阵列的设计需求。     

一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标粒子群算法优化解的多样性和收敛性,提出了一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法（Multiobjective Particle Swarm Optimization based on the Diversity Information and Convergence Degree,dicdMOPSO）.首先,利用非支配解多样性信息评估知识库中最优解的分布状态,设计出一种全局最优解选择机制,平衡了种群的进化过程,提高了非支配解的多样性和收敛性;其次,基于种群多样性信息设计出一种飞行参数调整机制,增强了粒子的全局探索能力和局部开发能力,获得了多样性和收敛性较好的种群.最后,将dicdMOPSO应用于标准测试函数测试,实验结果表明,dicdMOPSO与其他多目标算法相比不仅获得了多样性较高的可行解,而且能够较快的收敛到Pareto前沿.     

基于动态种群多策略差分进化模型的多目标进化算法

针对复杂的多目标优化问题,根据不同差分进化策略的特点,提出一种基于动态种群多策略差分进化模型和分解机制的多目标进化算法（MOEA／D-DPMD）。该算法将种群划分为3个子种群,每个子种群分配一种差分进化策略。为了提高算法的性能,依据每种差分进化策略的贡献度,动态的调整子种群的规模,各差分进化策略之间相互配合协同进化。采用具有复杂的PS的LZ09系列基准函数,测试新算法的性能,仿真结果表明邻域规模为25时性能最好。通过不同差分进化策略之间的对比分析,新算法也具有较强的优势。将其与MOEAD／DE和NSGA-II算法对比分析,结果显示该算法的收敛性和多样性均优于另外两种算法,是求解复杂多目标问题的有效方法。     

混合精英策略的元胞多目标遗传算法及其应用

为了提高Pareto解集的收敛性,平衡多目标优化的全局搜索和局部寻优的能力,提出一种混合精英策略的元胞多目标遗传算法。该算法在分析元胞种群结构的特点基础上,融入一种混合精英策略,提高算法的收敛性能。为了更好的平衡算法的全局搜索和局部寻优的能力,加入一种差分进化交叉算子。通过与同类算法在21个基准函数上对比实验,结果表明,引入混合精英策略和差分进化策略能够提高算法的性能,与其他优秀算法进行比较的结果说明,新算法有更好的收敛性和多样性。工程实例求解结果表明了算法的工程可行性。     

基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法

针对MOEA/D算法中权重向量与个体分配不合理,导致种群多样性降低的问题,提出基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法.首先,对Tchebycheff分解策略进行理论分析,推导出关于多样性和收敛性的定理,从而为研究MOEA/D算法奠定理论基础.其次,为有效解决由于随机为权重向量分配个体造成种群多样性降低的问题,提出权重向量和个体间的重新匹配策略,合理地为权重向量分配个体,改善种群多样性.最后,提出的个体比较准则较好地兼顾多样性和收敛性,提高了算法的约束多目标优化性能.通过与5种优秀算法的对比实验结果表明,该文算法所求得的近似Pareto最优解集的分布性和收敛性均得到一定提高,相比于对比算法具有一定的优势.     

基于自适应截断策略的约束多目标优化算法

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截断策略的约束多目标优化算法。首先,自适应截断选择策略能够保留Pareto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Pareto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。     

一种增强型多目标烟花爆炸优化算法

现实中多目标优化问题的多样化和复杂化要求发展新的多目标优化算法.在混合多目标进化算法设计思想和新型进化模型的启发下,提出一种增强型多目标烟花爆炸算法eMOFEOA,该算法利用均匀化与随机化相结合的方法生成均匀分布的初始种群,为算法后续搜索提供较好的起始点;对烟花爆炸半径采用精细化控制策略,即不同世代的种群具有不同的爆炸半径,而且同一种群内部因个体支配强度的差异而具有不同的爆炸半径,以节省计算资源;利用简化的k-最近邻方法维持外部档案的多样性.本文算法与另5种对等比较算法一同在12个基准多目标测试函数上进行性能比较,实验结果表明eMOFEOA算法在收敛性、多样性和稳定性上具有总体上显著的性能优势.     

一种基于边缘分布估计的多目标优化算法

该文提出了一种基于边缘分布估计的多目标优化算法,通过在每一进化代中估计较优个体的边缘概率分布来引导算法对Pareto最优解的搜索。通过与基于拥挤机制的多样性保持技术、基于非支配排序的联赛选择、精英保留等技术的有机结合,使得算法在具有良好收敛性能的同时,具有很好的维持群体多样性的能力。通过一组典型测试函数实验对该算法的性能进行了分析,并与NSGA-II、SPEA、PAES等知名多目标优化算法进行了比较,结果表明该文算法收敛速度较快,且得到的非支配解集分布均匀,适合于复杂多目标优化问题的求解。     

多种群协方差学习差分进化算法

种群多样性与交叉算子在差分进化(DE)算法求解全局优化问题中具有重要作用,该文提出一种多种群协方差学习差分进化(MCDE)算法。首先,采用多种群机制的种群结构,利用每一子种群结合相应的变异策略保证进化过程个体多样性。然后,通过种群间的协方差学习,为交叉操作建立一个适当旋转的坐标系统;同时,使用自适应控制参数来平衡种群的勘测与收敛能力。最后,在单峰函数、多峰函数、偏移函数和高维函数的25个基准测试函数上进行测试,并同其他先进的进化算法对比,实验结果表明该文算法相较于其他算法在求解全局优化问题上达到最优效果。     

基于收敛速度和多样性的多目标粒子群种群规模优化设计

针对多目标粒子群优化算法种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的多目标粒子群优化（Convergence speed and Diversity-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization,CD-MOPSO）算法.首先,利用优化过程的收敛速度和多样性指标构造种群规模适应度函数,完成了种群规模与优化性能关系的描述;其次,基于适应度函数设计了一种种群规模自适应调整方法,实现了种群规模的动态调整;最后,将提出的CD-MOPSO在基准优化问题ZDT上测试并应用于城市管网优化,实验结果显示CD-MOPSO能够根据求解问题自动调整种群规模,与NSGA-Ⅱ、MOPSO、SPEA2和EMDS-MOPSO相比具有更快的收敛速度和更好的优化结果.     

Research on Multi-objective Job Shop Scheduling with Dual Particle Swarm Algorithm Based on Greedy Strategy

In order to solve the multi-objective job shop scheduling problem effectively, this paper proposes a greedy strategy to establish the mathematical model of minimizing the maximum completion time, the average flow time and the machine idle time. The algorithm sets up a dual-population structure: leading-population and searching-population. Firstly, the algorithm calculates the fitness values of every particle for each population for the three objectives, and the optimize solutions will be incorporated in the individual optimal value set and the global optimal value set accordingly. Then the algorithm performs a crossover operation which includes two types: one is the leading-cross to lead the searching-population to convergence to the optimal solution quickly, and the other is intro-population crossover of each population in order to increase the diversity of individuals. The mutation operation of each population is followed to further enhance the diversity of individuals. And the simulated annealing algorithm is employed to avoid the algorithm falling into the local optimum effectively. The simulation experiments of various scale instances are carried out and compared with the simulation results of the other two popular algorithms to verify the effectiveness of the algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm is superior to the other two algorithms in both the quality of the solution and the time-consuming.     

基于遗传算法的亚100nm SOI MOSFET模型参数提取

为了简化亚100nm SOI MOSFET BSIMSOI4的模型参数提取过程,实现全局优化,使用了遗传算法技术,并提出了保留多个最优的自适应遗传算法.该算法通过保留最优个体的多个拷贝,对适应度高和适应度低的个体分别进行诱导变异和动态变异,在进化起始阶段和终止阶段分别执行随机交叉和诱导交叉,既具有全局优化特性,又加速了局部搜索过程,提高了最终解的质量.不同种群数和进化代数条件下的参数提取实例表明,该算法提取精度高、速度快,全局优化稳定性好;适当增加种群数,有利于加速算法的全局收敛过程.     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

基于混沌遗传算法的非均匀应变分布重构研究

针对基本遗传算法在解决实际最优化问题时可能存在的收敛速度慢、易于陷入局部最优解等问题,提出从适应度排序标定和混沌算子嵌入两方面进行算法性能的改进。前者避免了传统适应度值计算方法中较小目标函数值导致的具有过大适应度值的个体对种群进化方向的影响,使得种群始终能够保持恒定的进化压差促进最优解的搜索;后者则增强了遗传算法局部搜索的能力,从而提高了近似最优解向全局最优解转化的可能性。在此基础上,建立了一种基于混沌遗传算法的光纤布拉格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法,仿真算例表明,混沌遗传算法有效改善了非均匀应变分布重构算法的收敛性能,提高了重构的精度。讨论了算法中相关参数的设置对非均匀应变分布重构精度的影响。     

选择和变异算子的作用分析

文中在连续空间统一的随机过程框架下,分析了遗传算法群体的概率密度序列的演化过程,给出并证明了群体概率密度的递归公式.分析了标准遗传算法中选择算子和变异算子的基本性质.导出了选择和变异条件下平均适应度单调递增并收敛到全局最优解的条件.这些结论在一定程度上为实现自适应调节变异算子的概率,保证遗传算法收敛到全局最优解提供了理论依据.     

精英免疫克隆选择的协同进化粒子群算法

提出一种精英免疫克隆选择的协同进化粒子群算法（Elite immune clonal selection co-evolutionary particle swarm optimization,EICS-CPSO）.算法借鉴了协同进化思想和精英策略,基于精英种群与普通群体并行协同进化框架.高适应度的精英个体组成精英团体,运用自适应小波变异的免疫克隆选择算子对精英团体进行提升引导操作.普通种群间个体极值采用柯西交互学习机制提高微粒个体极值收敛性能;迁移操作进一步推进了整体信息共享与协同进化.实验结果表明该算法收敛精度快且全局搜索能力强,且具有较好的动态优化性能.实验分析表明该算法对参数不敏感,易于使用.