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针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进. 相似文献
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针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进. 相似文献
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提出了一种求解约束函数优化问题的方法.它不使用传统的惩罚函数,也不区分可行解和不可行解.新的演化算法将约束优化问题转换成两个目标优化问题,其中一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数.利用多目标优化问题中的Pareto优于关系,定义个体Pareto强度值指标以便对个体进行排序选优,根据Pareto强度值排序和最小代数代沟模型设计出新的实数编码遗传算法.对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性,其性能优于现有的一些演化算法.特别是对于一些既有等式约束又有不等式约束的复杂非线性规划问题,该算法获得了更高精度的解. 相似文献
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针对传统优化方法在处理带约束的多目标优化问题上的不足进行了分析,将多目标进化算法以及约束支配的概念结合起来,重新定义了种群个体间的支配关系,避免了罚函数法因惩罚系数不合适而出现优化结果为非可行解的情况。并且结合惩罚值改进了选择算子和适应值分配机制,避免出现早熟收敛。同时,采用精共策略,让精英个体参与遗传操作,加快算法收敛速度。通过算例分析可知,将多目标进化算法以及约束支配的概念应用到浮筒配置优化方案是可行的、有效的。 相似文献
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传统的多目标进化算法多是基于Pareto最优概念的类随机搜索算法,求解速度较慢,特别是当问题维度变高,需要群体规模较大时,上述问题更加凸显。这一问题已经获得越来越多研究人员以及从业人员的关注。实验仿真中可以发现,构造非支配集和保持群体多样性这两部分工作占用了算法99%以上的执行时间。解决上述问题的一个有效方法就是对这一部分算法进行并行化改造。本文提出了一种基于CUDA平台的并行化解决方案,采用小生境技术实现共享适应度来维持候选解集的多样性,将多目标进化算法的实现全部置于GPU端,区别于以往研究中非支配排序的部分工作以及群体多样性保持的全部工作仍在CPU上执行。通过对ZDT系列函数的仿真结果,可以看出本文算法性能远远优于NSGA-Ⅱ和NPGA。最后通过求解油品调和过程这一有约束多目标优化问题,可以看出在解决化工应用中的有约束多目标优化问题时,该算法依然表现出优异的加速效果。 相似文献
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蚁群优化算法作为单目标优化问题,由于只有一个目标函数,通常会将解限制到特定的范围内。当优化的目标不恰当时,算法可能失效,比如分辨率限制问题。我们将多目标优化的思想与传统的用于社区检测的蚁群优化算法相结合,增加了目标函数个数,即增加了解的评价指标数目。该算法引入多目标策略,提出多目标ACO算法,该算法在一次运行过程中会产生一组Pareto最优解。并在三个真实世界网络证明该算法的有效性和准确性。 相似文献
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针对传统的模糊聚类算法大都针对单一目标函数的优化,而无法获得更全面、更准确的聚类结果的问题,提出一种基于改进多目标萤火虫优化算法的模糊聚类方法。首先在多目标萤火虫算法中引入一种动态调整的变异机制以获得更加均匀分布的非劣解,其中以动态减小的概率选择个体并采用类似于差分进化算法中变异算子的策略对其进行变异,通过自适应调整收缩因子以提高变异效率。然后当归档集中的最优解集充满时,从中选取一定量的解与当前种群组合进行下一次进化,使得算法具有更高的效率。最后将其运用到模糊聚类问题中,通过同时优化两个模糊聚类指标的目标函数并从最终的归档集中选取一个解确定聚类结果。采用5组数据进行实验的结果表明,相对于单目标聚类方法,所提方法对各种数据集的聚类有效性指标提高了2到8个百分点,具有更高的聚类准确性和更好的综合性能。 相似文献
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多目标柔性车间调度问题与实际更加符合,是典型的多目标组合优化问题,运用传统算法求解会产生大量的解空间,找到最优解是非常棘手的问题.基于此,提出了二阶优化方法,即基于遗传算法的初级单目标优化和基于多目标决策体系的高级精选优化的组合优化算法.初级优化阶段,采用改进的遗传算法,选用企业最关心的单目标选出一组Pareto解集;... 相似文献
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基于最佳进化方向的多目标遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文模拟自然界中生物总是向着有利于自己的方向进化,即朝生物利益最大化的方向进化这一现象,给出了一种新的设计适应度函数的方法,并且结合多目标优化的Pareto最优解的概念,提出了求解多目标优化问题的一种新的算法———基于最佳基因的多目标遗传算法。数值实验表明,该算法不仅操作简单、鲁棒性强、速度快、且能够获得数量多而且广泛的Pareto最优解。 相似文献
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多目标进化算法因其在解决含有多个矛盾目标函数的多目标优化问题中的强大处理能力,正受到越来越多的关注与研究。极值优化作为一种新型的进化算法,已在各种离散优化、连续优化测试函数以及工程优化问题中得到了较为成功的应用,但有关多目标EO算法的研究却十分有限。本文将采用Pareto优化的基本原理引入到极值优化算法中,提出一种求解连续多目标优化问题的基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法。通过对六个国际公认的连续多目标优化测试函数的仿真实验结果表明:本文提出算法相比NSGA-II、 PAES、SPEA和SPEA2等经典多目标优化算法在收敛性和分布性方面均具有优势。 相似文献
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遗传算法在无委托板坯与合同匹配中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
无委托板坯与合同匹配是一个非线性的、带有约束的、多目标优化问题,用传统的算法难以实时性地求出满意解;为此,将基于修复策略的改进式多目标遗传算法作为求解策略,既保证了约束条件的满足,又保证了收敛速度。将该算法应用于某企业热送装工艺流程的无委托板坯与合同匹配模型中,获得了比较理想的仿真效果,实现了在线优化匹配,从而验证了该算法的实用性和灵活性,为更科学更合理地进行板坯与合同优化匹配提供了一个途径。 相似文献
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为了提高多目标进化算法所获得解的质量,研究者做了大量的研究,传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法具有一定的局限性。本文利用不同的支配关系与NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法相结合,对单机器人搬运的柔性作业车间调度的多目标优化问题进行求解,通过实验比较分析了不同方法在多目标优化问题求解中的优劣性。本文以NSGA-II为框架结合Lorenz支配关系和CDAS(Control Dominance Area of Solutions)支配关系并与传统的基于Pareto支配关系的NSGA-II三种算法去研究同一优化调度问题,发现基于Lorenz支配关系和CDAS支配关系的优化算法比基于传统的Pareto支配关系的优化算法的效果更佳。 相似文献