带局部搜索的NSGA Ⅱ算法在负荷分配中的应用

为了改善NSGAⅡ算法的收敛性能,将局部搜索的思想融入到NSGAⅡ中,提出一种带局部搜索的NSGAⅡ算法(NSGAⅡ-LS).该算法采用基于惩罚的边界插入法(PBI)产生局部搜索的优化函数,并使用序列二次规划方法(SQP)进行求解.通过在3个多目标标准测试函数上的仿真实验,结果表明相对于NSGAⅡ,NSGAⅡ-LS具有更好的收敛性能.最后将NSGAⅡ-LS应用到带钢热连轧负荷分配优化计算中,给出了兼顾轧制力平衡、最低轧制功率和优良板形的目标函数表达式,对多目标进化算法在热轧负荷分配优化计算中的应用进行研究,指出了目标之间的冲突关系.     

云计算中基于NSGA Ⅱ的虚拟资源调度算法

云计算环境下将物理资源抽象为同一的虚拟资源,如何将虚拟资源调度到物理资源上是云计算中一个基本且复杂的问题.对虚拟资源的调度进行建模并证明其难解性,将该模型的求解转化以系统负载均衡为优化目标的多目标优化问题,提出采用改进的基于非支配排序的遗传算法(NSGA Ⅱ)来求解该问题.与针对具体环境的调度算法相比,抽象的模型更能代表典型的云计算环境中的虚拟资源调度问题.对提出模型进行了仿真,实验结果表明了该模型的有效性和NSGA Ⅱ算法求解该问题的可行性,同时对比随机算法、静态算法和排序匹配调度算法,NSGA Ⅱ算法优于其他算法.     

约束多目标投资组合模型及其求解算法研究

研究有效的增强投资的效益,针对风险资产的最大和最小投资比率给予限制,使投资风险进行量化.为了提高投资效益,提出设计一种约束多目标免疫优化算法,并将用于约束多目标投资组合模型求解.算法设计中,亲和力由抗体浓度及被控程度决定,增强算法的约束处理能力,初始群通过混沌机制获取,有效地加速算法的收敛速度,每个抗体克隆数目根据亲和力动态变化,增强算法的开采和探索能力.通过实际数据将设计的算法与著名的多目标进化算法NSGAII比较,结果表明,所设计的算法比NSGAⅡ在新的模型下获得更好的收敛性及更高的投资效益.     

改进NSGA Ⅱ算法在车辆路径多目标优化问题中的应用

本文选用NSGA Ⅱ作为求解VRP多目标优化问题的算法基础,分析概括出VRP的三个主要目标函数和三个约束条件,实现了VRP多目标优化问题的数学建模。选择MATLAB作为软件工具进行代码编写,选取Benchmark Problems中C101里的数据作为实验数据进行软件仿真;并且针对NSGA Ⅱ在设计方面的不足之处,对NSGA Ⅱ的初始群体确定和交叉算子两个环节进行改进;然后通过对两种算法仿真结果的比较分析,证实了改进算法在克服早熟现象、提高算法效率以及算法稳定性方面的有效性。     

求解高维动态0-1背包问题的修补二进制差分进化算法

针对已有的动态优化算法求解高维动态背包问题(DKP)难于获得高质量的可行解,且跟踪环境速度慢,提出一种修补二进制差分进化算法(BDE/R) 求解高维DKP. BDE/R基于传统差分进化算法(DE)框架,设计了一种随机压缩变异算子,直接根据个体间的差异在离散域内变异;提出了一种贪婪的修补策略,以提高所获可行解的质量和算法的收敛速度;设计了一种对偶变换策略,提高种群的多样性,加速算法跟踪新环境的能力. 数值实验利用4种DKP测试BDE/R跟踪环境最优值的能力,以平均环境跟踪精确度(Av-Acc)和平均环境跟踪适应度(Av-Ada)为性能评价指标,将BDE/R与其他5种著名的优化算法比较,实验结果表明：与其他算法相比,BDE/R所获得的Av-Acc和Av-Ada指标优越于其他算法;由平均适应度值跟踪曲线比较获知,BDE/R跟踪环境速度较其他算法快.     

基于多目标粒子群优化算法的装备维修任务分配

装备维修任务分配问题是典型的多约束/多目标/非线性规划问题,利用传统方法无法求解,因此提出了一种约束多目标粒子群算法,并运用该算法对装备维修任务分配问题进行了优化求解。仿真结果表明,约束多目标粒子群算法针对该问题,在不同参数和约束条件下都有很强的收敛寻优能力,能快速产生多个非支配解,是一种高效的算法,对实现装备维修任务分配的客观量化优化决策有重要作用。     

基于NSGA2算法的混合流水车间多目标调度问题研究

针对混合流水车间多目标调度问题,以最大流程时间和生产中所消耗的总能量最小为目标函数,建立了混合整数数学规划模型;将具有解决复杂组合优化问题的非劣排序遗传算法2(NSGA2)应用于求解多目标混合流水车间调度问题,详细描述了NSGA2算法求解HFSP问题的步骤。利用Matlab仿真,结果表明,NSGA2算法求解多目标HFMSP问题可行性和有效性。     

多目标根系生长算法在高精铜锭熔炼作业调度中的应用

本文提出一种基于植物根系生长行为的自适应多目标算法(MORGA), 用于求解高精度铜铸锭熔炼过程中的作业调度优化问题。首先,根据铜铸锭熔炼生产线现有的生产能力和熔炼工艺,以达到对客户承诺的交货期、降低生产成本的目的,建立以最小化生产总时间和订单未编入计划而受到的总惩罚值为目标的作业调度优化模型。然后,以植物根系分化式生长行为的数学仿真模型为基础,融入多目标优化策略,提出自适应多目标优化算法,设计编码规则,使其能够有效求解高精度铜铸锭熔炼作业调度模型。最后,利用实际生产数据对MORGA进行验证,并与经典多目标优化算法NSGAⅡ和MOPSO比较,MORGA获得了更优的结果。     

改进NSGA2在炼钢-连铸调度中的应用研究北大核心CSCD

针对具有多重精炼方式的炼钢-连铸调度排产问题,采用单纯带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)存在求解精度不高,求解速度慢、并得到Pareto解集后需要人工确定最优解的问题,提出了基于优先级策略的改进NSGA2新方法。首先基于炼钢-连铸生产工艺过程及调度目标和要素建立多目标优化调度模型,然后将所提出的方法应用到具有多重精炼的炼钢-连铸生产调度问题中,并与现有采用原始NSGA2的仿真结果进行比较。实验结果表明本文提出的基于优先级策略的改进NSGA2算法在求解速度、求解精度上均优于原始NSGA2算法,并能自动给出唯一的最优调度方案,避免人工确定最优解缺乏科学依据问题。     

基于空间收缩技术的约束多目标进化算法

约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响.因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST).首先,提出自适应精英保留策略对PPS算法的Pull阶段初始种群进行改进,增加Pull阶段初始种群的多样性和可行性;其次,在进化过程中采用空间收缩技术逐渐缩小搜索空间,减少无潜力不可行域对算法性能的影响,使算法在兼顾收敛性和多样性的同时提高收敛精度.为验证所提算法性能,将该算法与四个代表性算法C-MOEA/D、ToP、C-TAEA、PPS在LIRCMOP系列测试问题上进行仿真对比.实验结果表明,CMOEA-SST在处理不可行域较大约束优化问题时具有更好的收敛性和多样性.     

基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法

为提高蝗虫优化算法（GOA）求解多目标问题的性能,提出一种基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法（HMOGOA）。首先,利用Halton序列建立初始种群,保证种群在初始阶段具有均匀分布和较高多样性;然后,通过差分变异算子引导种群变异,促进种群向优势个体移动同时进行更大范围寻优;最后,利用自适应权重因子根据种群优化情况动态调整算法全局搜索和局部寻优能力,提高优化效率及解集质量。选取7个典型函数进行实验测试,并将HMOGOA与多目标蝗虫优化、多目标粒子群（MOPSO）、基于分解的多目标进化（MOEA/D）及非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）对比分析。实验结果表明,该算法避免了其他四种算法的局部最优问题,明显提高了解集分布均匀性和分布广度,具有更好的收敛精度和稳定性。     

一种基于均匀分布策略的NSGAII算法

针对局部搜索类改进型非劣分类遗传算法（Nondominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGAⅡ）计算过程中种群分布不均的问题,提出一种基于均匀分布的NSGAⅡ（NSGAⅡ based on uniform distribution,NSGAⅡ-UID）多目标优化算法.首先,该算法将种群映射到目标函数对应的超平面,并在该平面上进行聚类以增加解的多样性.其次,为了提高解的分布性,将映射平面进行均匀分区.当分段区间不满足分布性条件时,需要激活分布性加强模块.与此同时在计算过程中分段区间可能会出现种群数量不足或无解的状况,为了保证每个区间所选个体数目相同.最后,采用将最优个体进行极限优化变异的方法来获得缺失个体.实验结果显示该算法可以保证种群跳出局部最优且提高收敛速度,并且在解的分布性和收敛性方面均优于文中其他多目标优化算法.     

基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法

为提高蝗虫优化算法（GOA）求解多目标问题的性能，提出一种基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法（HMOGOA）。首先，利用Halton序列建立初始种群，保证种群在初始阶段具有均匀分布和较高多样性；然后，通过差分变异算子引导种群变异，促进种群向优势个体移动同时进行更大范围寻优；最后，利用自适应权重因子根据种群优化情况动态调整算法全局搜索和局部寻优能力，提高优化效率及解集质量。选取7个典型函数进行实验测试，并将HMOGOA与多目标蝗虫优化、多目标粒子群（MOPSO）、基于分解的多目标进化（MOEA/D）及非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）对比分析。实验结果表明，该算法避免了其他四种算法的局部最优问题，明显提高了解集分布均匀性和分布广度，具有更好的收敛精度和稳定性。     

基于非支配解排序的快速多目标微分进化算法

为解决基于帕累托(Pareto)支配解排序的多目标进化算法高时间复杂度问题,依据非支配解排序潜在特性,介绍了一种快速的非支配解排序方法,每次只处理当前种群中最高等级个体,且在分配等级的同时,能选择个体进入下一代,下一代被选足时即结束程序,减少了排序处理个体的数量,大幅度降低时间复杂度;另外,给出一种均匀的拥挤距离计算方法;最后,将快速非支配解排序和均匀拥挤距离计算与微分进化算法结合,提出基于非支配解排序的快速多目标微分进化算法(FMODE)。采用标准多目标优化问题ZDTl～ZDT4和ZDT6进行仿真实验：当种群个体较多(大于500)时,FMODE所用时间远小于NSGAⅡ;FMODE的总体性能上均优于经典的NSGAⅡ、SPEAⅡ和DEMO;在FMODE框架内,采用均匀拥挤距离在性能上也明显优于经典拥挤计算方法;并通过实验确定了FMODE算法的参数。实验结果表明FMODE能够减少计算等级时的处理时间,并在收敛性和多样性指标上明显优于对比算法。     

混沌思维进化算法在八木天线优化设计的应用

混沌思维进化算法将混沌搜索和思维进化算法相结合,有效地解决了思维进化算法中初始种群产生的盲目随机性和冗余性以及现有搜索方式易陷入局部最优的问题。该算法与标准思维进化算法相比,能有效地避免局部收敛,具有更快的收敛速度。把混沌思维进化算法应用到八木天线的优化设计中。通过在HFSS和MATLAB中的建模和优化设计,得出具有优良性能的天线结构,也验证了混沌思维进化算法在天线工程领域具有较高的应用价值。     

随机扰动不同种群变异策略的多目标进化算法

为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性,解决算法后期易陷入局部最优的问题,根据不同差分进化策略特点,添加随机扰动,基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法（MOEA/D-ADE-levy）。首先使用混合水平正交实验产生均匀权重向量并应用于改进切比雪夫机制分解子问题得到均匀分布的初始种群;其次将种群分为优秀个体、中间个体和较差个体,对不同个体采用不同的变异策略,对变异因子F和交叉概率CR采用自适应机制,提高非支配解集的收敛性和多样性;最后对陷入局部最优的解集增加levy随机扰动,增大其全局搜索的能力,跳出局部最优。采用DTLZ测试函数验证算法有效性,将所提算法与NSGA2、NSGA3、MOEA\D、MOEA\D-DE等常用算法进行比较,使用GD和IGD评价指标对算法进行多样性和收敛性分析,实验结果表明,该算法在收敛性和多样性方面得到了改进与提高,能得到更优的Pareto解集。     

基于支配强度的NSGA2改进算法

NSGA2是一种简单、高效且被广泛使用的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MoEA),但在求解实际工程领域中的高维、复杂非线性多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOP)时,存在无法有效识别伪非支配解、计算效率低、解集收敛性和分布性较差等设计缺陷。对此,文中提出一种基于支配强度的NSGA2改进算法(INSGA2-DS)。新算法采用快速支配强度排序法构造非支配集,引入了考虑方差的拥挤距离公式,并通过自适应精英保留策略动态调整精英保留规模。基于标准测试函数的仿真实验表明,INSGA2-DS算法较好地改善了NSGA2算法的收敛性和分布性。     

基于工艺特征约束的改进遗传算法

为提高飞机装配的精度,减小定位的误差,优化具有复杂工艺特征的机身框件的支撑序列.针对优化中工艺特征约束处理问题,建立了工艺特征约束的广义数学模型,从理论角度提出了一种针对此类约束的不可行解修补算法,并基于此算法设计一种改进的遗传算法.使用改进的遗传算法优化某型飞机机身框在可重构柔性工装上的支撑序列,优化过程稳定,最优序列下框的柔性定位误差减小93.08%,保证了飞机装配的精度.理论基础分析和仿真结果分析表明,改进的遗传算法通用性强,适用于各种约束优化问题;收敛速度快且稳定,具备可行性.     

随机噪声干扰下的迭代学习控制器设计

为解决迭代学习控制系统中随机噪声扰动问题,提出基于无限脉冲响应（ⅡR）数字滤波器的优化迭代学习控制器设计方法。该方法在首次迭代时对系统输出误差进行基于小波变换的两轮实验法滤波;其次根据小波滤波获得的输出误差确定部分及原误差信号作为输入输出辨识出等效ⅡR线性滤波器,并重构优化误差目标函数,进一步利用优化方法对迭代学习控制器优化设计;最后利用获得的线性滤波器及新学习律对系统进行后续批次迭代,直到满足收敛条件为止。仿真显示：在针对输出误差二范数这个性能指标,该方法与小波滤波相比,降低了近15%,并消除了由于小波滤波阈值选取过小产生的振铃现象;在批次间噪声累积上,降低了9%左右。仿真结果表明,提出的等效滤波器综合设计方法,有效抑制了随机噪声的影响,并提高了系统跟踪的准确性。