灰色二层多目标线性规划问题及其解法

针对二层多目标线性规划问题,结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层多目标线性规划问题,并给出了模型的相关定义和定理.针对漂移型灰色二层多目标线性规划问题,提出一种具有全局收敛性质的求解算法.首先通过线性加权模理想点法把多目标转化为单目标;然后当可行域为非空紧集时,利用库恩塔克条件把双层转化为单层,再利用粒子群算法搜索单目标单层线性规划即可得到原问题的解;最后通过算例表明了该算法的有效性.     

一类区间多目标粒子群优化算法

针对区间参数多目标优化问题,提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法。首先,定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系,用于比较解的优劣;然后,定义一种适于区间目标值的拥挤距离,以更新外部存储器并从中选择领导粒子;最后,对多个区间多目标测试函数进行仿真实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题, 结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略, 利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值, 以灰熵关联度值引导启发式算法进化. 将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题. 实验表明: 灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题, 可以得到分布均匀的Pareto 前端; 同时, 基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题,提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法。该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度,修正优化算法的进化学习公式,提高算法在约束边界区域的搜索能力;通过引入一种基于拥挤距离的Pareto最优解分布性动态维护策略,在不增加算法复杂度的前提下改进Pareto前沿的分布性。实验结果表明,所提出的算法可以获得具有更好收敛性、分布性和多样性的Pareto前沿。     

基于局部搜索的改进SPEA2算法

由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足.为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法.该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略.将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验.仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善.     

基于PCA的高维多目标优化可视化方法

高维多目标优化问题的高维解集由于目标和解的个数众多,对其可视化较为困难。针对上述问题,结合降维和非降维数据分析技术,提出一种高维多目标优化的可视化方法。该方法对高维多目标算法运行后的一组解集进行预处理,运用主成分分析方法分析数据特征,获取转换后的数据及其对应的贡献率。按照贡献率由大到小的顺序调整转换后的数据列顺序;利用主成分贡献率求解转换后数据的行间距离,运行分级聚类算法并对转换后的数据按行排序,重新组织数据,将最终的结果用热图显示。实验结果表明,该方法既能使用户明确转换后每个目标所占的贡献率,又能取得较满意的视觉效果,便于用户理解数据的整体分布并做出决策。     

船舶概念设计阶段的多目标优化与决策

船舶概念设计阶段,需要初步给定多组船型参数方案并从中优选出客观合理的某一方案.以散货船为研究对象,建立了以船舶造价、单位排水量船体阻力、相对回转直径为目标的船舶概念设计优化数学模型;应用改进的非支配解排序的多目标进化算法求解船舶概念设计多目标问题以获得Pareto解集.分析了主观赋权和客观赋权的优劣,提出采用线性叠加在层次分析法、变异系数法这两种主观赋权和客观赋权方法间求取组合赋权向量,将组合向量与TOPSIS法结合对所求Pareto解集进行方案排序.优化决策结果表明,改进的非支配解排序的多目标进化算法DW=36000t散货船概念设计优化能获得多组综合性能优良的船型方案,基于线性叠加的组合赋权TOPSIS决策策略能给出客观、有效的方案序列.这种二阶段的综合方法也能推广应用于船舶优化与决策其他领域.     

溢油应急决策中的物资调度方法

针对多出救点多物资多目标应急调度问题的特点,并结合溢油敏感区等对响应时间的限制,提出了基于不同响应时间段的动态优化模型．以应急救援时间最早和出救点数目最少为优化目标,对不同响应时间段分别运用理想点法和构造剔除集合确定最优调度方案．最后通过算例验证了所提出调度方法的可行性．     

多目标投资组合模型的理想点解法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,该模型用于解决多目标线性优化问题,模型以绝对偏差和代替方差、以换手率刻画流动性。研究考虑到了投资者的效用函数,采用理想点法对模型进行了求解,便于实际操作;通过实例分析了该模型的应用价值。     

基于满意度和GA的区间系数多目标规划求解*

在缺乏先验知识的前提下,提出了约束条件的一种满意度,按照遗传算法求解多目标问题的步骤,求出非劣解集;然后根据适应度大小选出最优解;最后算例证明了该算法的有效性和可行性。