一种求解多目标组合优化的遗传局部搜索算法

为改善遗传算法求解多目标组合优化问题的搜索效率,提出一种新的遗传局部搜索算法.算法采取非劣解并行局部搜索策略以及基于分散度的精英选择策略,并采用基于NSGA-Ⅱ的适应度赋值方式和二元赌轮选择操作,以提高算法收敛性,保持群体多样性.实验结果表明,新算法能够产生数量较多分布较广的近似Pareto最优解.     

多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题

为高效地求解多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法将局部搜索融入进化计算中,采用非劣解并行局部搜索策略,并依据基于Pareto支配关系的个体排序数和密度值进行适应度赋值,以加速算法的收敛,保持群体多样性.仿真结果表明,新算法能够有效地解决多目标流水车间调度问题.     

基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法

为了有效地应用遗传算法解决H2/H∞鲁棒控制系统设计问题,将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法,提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明,DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度。     

多目标粒子群和人工蜂群混合优化的阈值图像分割算法

在图像分割中,为了准确地把目标和背景分离出来,提出了一种基于多目标粒子群和人工蜂群混合优化的阈值图像分割算法。在多目标优化的框架下,将改进的类间方差准则和最大熵准则作为适应度函数,通过粒子群和蜂群混合优化这2个适应度函数来获得1组非支配解。同时,为了提高全局和局部搜索能力,在蜂群进化时,将粒子群的全局最优解引入到人工蜂群算法的雇佣蜂阶段蜜源的更新中,并对搜索方程进行改进。最后通过类间差异和改进的类内差异的加权比值,从一组非支配解中选取最优阈值。实验结果表明,该算法能够取得理想的分割结果。     

一种基于最小生成树的多目标进化算法

怎样保证朝Pareto最优解的方向搜索和如何获得均匀分布且范围广泛的非支配解是多目标进化算法(MOEA)设计时的两个关键问题,它们很大程度上取决于适应度赋值和外部种群维护这两个重要部分.提出了一种基于最小生成树的多目标进化算法(MST_MOEA).在考虑了个体间支配关系的基础上,利用个体与非支配集的距离和不同等级个体的树聚集密度来对适应度赋值;在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用树的度数和树聚集密度对其进行修剪.将其应用于不同维数下9个测试函数,并与NSGA-II,SPEA2进行对比,结果证实了算法良好的收敛性和分布性.     

异构集成代理辅助多目标粒子群优化算法

针对代理辅助进化算法在减少昂贵适应度评估时难以通过少量样本点构造高质量代理模型的问题,提出异构集成代理辅助多目标粒子群优化算法。该方法通过使用加权平均法将Kriging模型和径向基函数网络模型组合成高精度的异构集成模型,达到增强算法处理不确定性信息能力的目的。基于集成学习的两种代理模型分别应用于全局搜索和局部搜索,在多目标粒子群优化算法框架基础上,新提出的方法为每个目标函数自适应地构造了异构集成模型,利用其模型的非支配解来指导粒子群的更新,得出目标函数的最优解集。实验结果表明,所提方法提高了代理模型的搜索能力,减少了评估次数,并且随着搜索维度的增加,其计算复杂性也具有更好的可扩展性。     

多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用

将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.     

基于进化梯度搜索的多目标混合优化算法

基于梯度信息的线性搜索法具有快速的收敛性,但易陷入局部最优。当优化目标不可解析时,基于梯度信息的算法便不易应用。多目标进化算法以其优秀的全局特性广泛地应用于多目标优化问题,但其算法比较耗时,收敛速度慢。对此,本文提出一种基于进化梯度搜索的多目标混合算法。首先,结合单目标优化中的爬山算法与进化梯度搜索法,得到一种多目标局部搜索算法。其次,在算法前期采用适应度概率策略选择个体进行局部搜索。最后,在非支配集个体数达到种群个体数后,应用多目标进化算法保证其分布性。通过ZDT系列测试函数验证并与NSGA-II及EGS-NSGA-II混合算法比较,结果显示本算法具有更好的全局性及收敛快速性。     

析因-粒子群算法及其在海上运动目标搜寻中的应用

针对粒子群算法在处理多峰复杂函数优化问题时容易陷入局部极值,难以满足海上运动目标搜寻问题的需要,提出一种基于析因思想的改进粒子群算法.所提算法结合种群智能思想与析因实验设计思想,利用随机化及区组化策略,设计参数在不同水平的组合,并得到相应的适应度值,获取各个参数的适应度曲线;分析各参数变化对适应度值的影响以及参数间的交互作用,基于此获取解空间形态;针对不同参数采用不同策略,利用种群迭代寻找全局最优解,使种群针对交互作用明显的参数侧重于全局搜索,针对交互作用不明显的参数侧重于局部搜索;最后将所提算法应用于海上运动目标搜寻问题,实验结果表明,相较其他几种对比算法,所提出的算法能够有效制定更优的搜寻计划.     

一种差分多目标优化算法

提出一种基于差分进化多目标优化算法.首先,采用基于差分进化的种群启发式搜索,根据多目标优化的特点,进行基于全部种群的Pareto占优比较和选择,有效实现全局搜索和局部搜索.另外,利用一个外部种群来储存非支配解,当非支配解的个数大于外部种群预先设定的规模时,对每个非支配个体采用基于支配关系和拥挤信息的适应度策略评价,然后采用基于密度的选择策略对外部种群进行删减,进一步提高算法的均匀性和宽广性.与NSGA-Ⅱ、PESA-Ⅱ、SPEA2的比较结果表明,该算法不仅收敛性较好,而且在均匀性和宽广性上优势明显.     

一种用于多目标优化的混合粒子群优化算法

将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法（HMOPSO）。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以增强粒子群算法的局部搜索能力。HMOPSO首先运行PSO算法,得到近似的Pareto最优解;然后启动多目标线搜索,发挥传统数值优化算法的优势,对其进行进一步的优化。数值实验表明,HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力,同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO。     

Towards faster convergence of evolutionary multi-criterion optimization algorithms using Karush Kuhn Tucker optimality based local search

Evolutionary multi-criterion optimization (EMO) algorithms emphasize non-dominated and less crowded solutions in a population iteratively until the population converges close to the Pareto optimal set. During the search process, non-dominated solutions are differentiated only by their local crowding or contribution to hypervolume or using a similar other metric. Thus, during evolution and even at the final iteration, the true convergence behavior of each non-dominated solutions from the Pareto optimal set is unknown. Recent studies have used Karush Kuhn Tucker (KKT) optimality conditions to develop a KKT Proximity Measure (KKTPM) for estimating proximity of a solution from Pareto optimal set for a multi-objective optimization problem. In this paper, we integrate KKTPM with a recently proposed EMO algorithm to enhance its convergence properties towards the true Pareto optimal front. Specifically, we use KKTPM to identify poorly converged non-dominated solutions in every generation and apply an achievement scalarizing function based local search procedure to improve their convergence. Assisted by the KKTPM, the modified algorithm is designed in a way that maintains the total number of function evaluations as low as possible while making use of local search where it is most needed. Simulations on both constrained and unconstrained multi- and many objectives optimization problems demonstrate that the hybrid algorithm significantly improves the overall convergence properties. This study brings evolutionary optimization closer to mainstream optimization field and should motivate researchers to utilize KKTPM measure further within EMO and other numerical optimization algorithms.     

一种基于多Agent的进化多目标优化算法

将进化多Agent系统引入多目标优化问题求解，通过Agent的局部搜索机制及Agent种群的协同进化机制来寻求Pareto最优解。在设计的进化算法当中借鉴了人工生命系统中的一些基本方法，如能量、小生境和迁移机制等。实例表明通过该进化算法求得Pareto最优解集具有很高的效率。     

基于自适应学习的多目标粒子群优化算法

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。采用自适应惯性权值平衡算法的全局和局部搜索能力,采用聚类排挤方法保持Pareto非支配解集的分布均匀性,使用最近邻学习方法为每个粒子在Pareto非支配解集中寻找一个最优飞行目标来提高其收敛速度并保持粒子群搜索方向的多样性。实验结果表明,提出的算法可在显著地降低函数评估成本的前提下实现快速的搜索,并使粒子群均匀地逼近Pareto最优面。     

基于新模型的多目标Memetic算法及收敛分析

将多目标函数优化问题转化成单目标约束优化问题.对转化后的问题提出了基于约束主导原理的选择方法,克服了多数方法只使用Pareto优胜关系作为选择策略而没有采用偏好信息这一缺陷;Memetic算法是求解多目标优化问题最有效的方法之一,它融合了局部搜索和进化计算.新的多目标Memetic算法引进C-metric,将模拟退火算法与遗传算法结合起米,改善了全局搜索能力.用概率论的有关知识证明了算法的收敛性.仿真结果表明该方法对不同的试验函数均可求出一组沿着Pareto前沿分布均匀且散布广泛的非劣解.     

基于MOPSO算法的卫星共形阵列天线多波束形成

针对共形阵列天线多波束方向图综合问题,提出一种基于最大方向性系数方法得到初始非劣解的多目标粒子群算法,求解满足多个期望波束和低副瓣要求的Pareto最优解。算法首先采用多目标分解策略,由多个单波束最优解的加权线性组合得到近最优解的非劣解。然后结合该非劣解,基于粒子空间和目标空间同时约束的局部搜寻策略,使用多目标粒子群算法优化多个波束,并降低副瓣。仿真结果表明,该算法有效地实现了卫星共形阵列天线的多波束形成和低副瓣,且能快速得到Pareto最优解分布。     

基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法局部搜索能力不足的问题,提出一种基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法(MPSOP)。该算法利用粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子相结合的策略产生新种群,并利用尺度因子在线调节粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子的贡献量。数值实验选取6个常用测试函数并对NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明MPSOP算法的有效性。     

求解多目标组合优化的改进Pareto适应度遗传算法

将Pareto适应度遗传算法（PFGA）与局部搜索相结合,提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA,该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索,并采取在外部群体中引入拥挤距离的精英选择策略。实验结果表明,与PFGA相比,IPFGA有更快的收敛速度。     

面向多目标优化的适应度共享免疫克隆算法

多目标优化的日标在于使得解集能够快速的逼近真实Pareto前沿.针对解的分布性问题,以免疫克隆算法为框架,引入适应度共享策略,提出了一种新的具有良好分布性保持的多目标优化进化算法;算法建立外部群体以保存非支配解,以Pareto优和共亨适应度作为外部群体更新与激活抗体选择的双重标准.为了增强算法对决策空间的开发能力,引入...     

多目标微粒群优化算法

通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。