基于直觉模糊支配的混合多目标粒子群算法

为提高求解多目标优化问题的精确性和解集分布的均匀性,提出了一种基于直觉模糊支配的混合粒子群算法。通过引入种群全局目标值标量参数、直觉模糊隶属度和排序方法,定义一种新的最优解支配关系;采用基于模拟退火的Meta-Lamarckian局部学习策略,结合粒子群算法,以避免算法陷入局部最优和早熟;此外,定义种群同构因子来衡量种群多样性,以自适应调节惯性权重和加速因子;提出一种递减扰动策略对粒子飞行速度进行扰动;最后,与多种经典多目标优化算法进行仿真测试比较,结果表明该算法在求解精度、解集分布均匀性上具有明显优势。     

一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法

高维多目标优化问题由于具有巨大的目标空间使得一些经典的多目标优化算法面临挑战.提出一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法MAPSOAF,该算法定义了一种自适应的模糊支配关系,通过对模糊支配的阈值自适应变化若干步长,在加强个体间支配能力的同时实现对种群选择压力的精细化控制,以改善算法的收敛性;其次,通过从外部档案集中选取扰动粒子,并在粒子速度更新公式中新增一扰动项以克服粒子群早熟收敛并改善个体分布的均匀性;另外,算法利用简化的Harmonic归一化距离评估个体的密度,在改善种群分布性的同时降低算法的计算代价.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,结果表明该算法在收敛性和多样性方面总体上具有较显著的性能优势.     

不确定可靠性优化问题的多目标粒子群优化算法

针对元件可靠性为区间值的系统可靠性优化问题, 提出一种区间多目标粒子群优化方法. 首先, 建立问题的区间多目标优化模型; 然后, 利用粒子群算法优化该模型, 定义一种不精确Pareto 支配关系, 并给出编码、约束处理、外部存储器更新、领导粒子选择等关键问题的解决方法; 最后, 将该方法应用于可靠性优化问题实例, 验证了方法的有效性.

     

改进的量子粒子群多目标优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点的问题,提出了一种新的量子比特粒子群算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值;定义极大极小距离,并采用该距离方法裁减非支配解.实验结果表明该算法能更好地接近Pareto前沿且具有更好的分布性,更适合于求解复杂高维优化问题,是一种非常有潜力的多目标优化方法.     

含区间参数多目标系统的微粒群优化算法

参数不确定优化问题是实践中经常遇到的复杂优化问题, 现有方法多针对单目标函数的情况. 本文利用微粒群优化算法解决含区间参数多目标优化问题, 提出一种基于概率支配的多目标微粒群优化算法. 该算法通过定义概率支配关系, 比较所得解的优劣; 基于 σ 区间值, 选择微粒的全局极值点, 并给出新的微粒个体极值点及外部储备集的更新策略. 与传统多目标微粒群优化算法比较, 仿真结果表明本文所提算法的有效性.     

一种基于粒子群优化的多目标优化算法

论文提出了一种基于粒子群的多目标优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分布性能;采用动态惯性权重法来平衡粒子群对解空间的局部搜索和全局搜索,以提高算法的全局收敛性能。实验结果表明,论文算法是有效的,能有效的求解多种多目标优化问题。     

基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.     

改进的r支配高维多目标粒子群优化算法

高维多目标优化问题是广泛存在于实际应用中的复杂优化问题,目前的研究方法大都限于进化算法.本文利用粒子群优化算法求解高维多目标优化问题,提出了一种基于r支配的多目标粒子群优化算法.采用r支配关系进行粒子的比较与选择,并结合粒子群优化算法收敛速度快的优势,使得算法在目标个数增加时仍保持较强的搜索能力;为了弥补由此造成的群体多样性的丢失,优化非r支配阈值的取值策略;此外,引入决策空间的拥挤距离测度,并给出新的外部存储器更新方法,从而进一步防止算法陷入局部最优.对多个基准测试函数的仿真结果表明所得解集在收敛性、多样性以及围绕参考点的分布性上均优于其他两种算法.     

带硬时间窗模糊车辆路径问题的多目标优化

针对带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立多目标模糊期望值模型,提出求解该问题的自适应混合多目标粒子群优化算法.该算法根据相位空间的思想给出一种实数编码方式,设计双存档机制,分别存储演化过程中产生的非支配解和有益不可行解,并引入自适应局部搜索、变异和粒子全局向导选择策略.仿真实验结果表明,与多目标进化算法相比,该算法可以获得更优的Pareto解集.     

基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法

针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。     

基于模糊多目标的高超声速飞行器再入轨迹设计

针对多约束条件下的高超声速飞行器再入轨迹的优化问题,考虑多个具有不同重要性等级的优化指标,提出基于模糊多目标的轨迹设计方法.首先,利用直接配点法,将最优控制问题转化为带优先级的非线性多目标规划问题;然后,基于模糊满意优化的思想,根据更重要目标具有更高满意度的原则,将优先级表示为满意度序,并设计两步式优化模型.通过调节参数,能获得同时满足优化和重要性等级要求的最优轨迹.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

一种改进的鲁棒多目标优化方法

针对在解决某些复杂多目标优化问题过程中,所得到的Pareto最优解易受设计参数或环境参数扰动的影响,引入了鲁棒的概念并提出一种改进的鲁棒多目标优化方法,它利用了经典的基于适应度函数期望和方差方法各自的优势,有效地将两种方法结合在一起。为了实现该方法,给出一种基于粒子群优化算法的多目标优化算法。仿真实例结果表明,所给出的方法能够得到更为鲁棒的Pareto最优解。     

求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II 算法

针对约束多目标区间优化问题,提出一种交互多属性决策NSGA-Ⅱ算法.该算法将非线性问题线性化,定义占优支配关系求出个体的序值,定义区间拥挤距离来区分具有相同序值个体的优劣,采用约束精英策略删除种群中不满足约束的个体.将选出的个体作为方案集,目标函数作为属性集,决策者对于各目标函数的偏好作为属性权重,构建一个多属性决策模型,在进化过程中融入该模型来选取符合决策者偏好的满意解.仿真实验验证了所提出方法的可行性和正确性.     

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.     

Intuitionistic fuzzy optimization technique for solving multi-objective reliability optimization problems in interval environment

In designing phase of systems, design parameters such as component reliabilities and cost are normally under uncertainties. This paper presents a methodology for solving the multi-objective reliability optimization model in which parameters are considered as imprecise in terms of triangular interval data. The uncertain multi-objective optimization model is converted into deterministic multi-objective model including left, center and right interval functions. A conflicting nature between the objectives is resolved with the help of intuitionistic fuzzy programming technique by considering linear as well as the nonlinear degree of membership and non-membership functions. The resultants max–min problem has been solved with particle swarm optimization (PSO) and compared their results with genetic algorithm (GA). Finally, a numerical instance is presented to show the performance of the proposed approach.     

An efficient metamodel-based multi-objective multidisciplinary design optimization framework

This paper presents an efficient metamodel-based multi-objective multidisciplinary design optimization (MDO) architecture for solving multi-objective high fidelity MDO problems. One of the important features of the proposed method is the development of an efficient surrogate model-based multi-objective particle swarm optimization (EMOPSO) algorithm, which is integrated with a computationally efficient metamodel-based MDO architecture. The proposed EMOPSO algorithm is based on sorted Pareto front crowding distance, utilizing star topology. In addition, a constraint-handling mechanism in non-domination appointment and fuzzy logic is also introduced to overcome feasibility complexity and rapid identification of optimum design point on the Pareto front. The proposed algorithm is implemented on a metamodel-based collaborative optimization architecture. The proposed method is evaluated and compared with existing multi-objective optimization algorithms such as multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) and non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II), using a number of well-known benchmark problems. One of the important results observed is that the proposed EMOPSO algorithm provides high diversity with fast convergence speed as compared to other algorithms. The proposed method is also applied to a multi-objective collaborative optimization of unmanned aerial vehicle wing based on high fidelity models involving structures and aerodynamics disciplines. The results obtained show that the proposed method provides an effective way of solving multi-objective multidisciplinary design optimization problem using high fidelity models.     

基于区间多目标量子文化算法的无线传感器网络覆盖能效优化

针对不确定环境下无线传感器网络覆盖能效优化问题,提出一种传感器节点区间感知模型;进而考虑网络覆盖率和节点冗余率,将其转化为区间多目标优化问题。基于一种新型区间个体依可能度占优关系,提出区间多目标量子文化算法,根据区间占优个体信息提取隐含知识,用于指导量子个体更新及进化个体变异与选择。不同环境下的仿真结果表明：基于所提出算法获得的Pareto解具有更好的收敛性、分布性和延展性;相应的无线传感器网络布局更合理。