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图神经网络引导的演化算法求解约束多目标优化问题: 2025年; 约束多目标优化问题由于其约束复杂性、可行域不规则性和可行解稀疏性,通常存在难以精准刻画约束关系,以及难以找到收敛性好且分布均匀的帕累托非支配解等问题。为此,本文提出了一种图神经网络引导的约束多目标演化算法,该算法包括了学习模块与权向量自适应策略,其中学习模块通过训练图神经网络对解集进行快速评估,权向量自适应策略通过判别准则和更新机制增强种群多样性。实验结果表明,该算法在多个基准测试问题上显著优于现有的五个先进算法,在复杂约束多目标优化问题上表现出色。; 张毅芹韩宗宸孙靖赵春亮

求解有约束多目标优化问题的进化算法的知识迁移方法: 本公开提供一种求解有约束多目标优化问题的进化算法的知识迁移方法，所述方法包括：将有约束多目标优化问题作为主任务，同时去除所述有约束多目标优化问题中的约束条件，构建无约束的多目标优化问题作为辅助任务；随机选择所述主任务种群...; 赵海童邢晓双曹宇王国栋周斌成晓璐仝灿苏超黄龙吉

基于C-MOEA/D约束多目标优化算法的中频变压器绝缘结构全局优化设计方法: 2025年; 中频变压器是电力电子变压器的核心磁性元件,起电气隔离和电压变换的关键作用。对中频变压器绝缘结构进行优化设计可以有效提高变压器的绝缘可靠性和功率密度,得到了研究者的广泛关注。为此,提出了一种基于C-MOEA/D约束多目标优化算法的中频变压器绝缘结构全局优化设计方法。根据中频变压器绝缘结构特点给出优化总体流程,并提出使用基于非支配排序和参考向量的遗传算法C-MOEA/D对绝缘结构参数优化。针对优化过程中存在的难题,首先构建了中频变压器二维电场分析参数化模型,以三维模型为基准,分析对比了其计算精度;其次通过拉丁超立方采样和基于方差的灵敏度分析方法确定影响最大场强的关键结构参数,固定灵敏度低的结构参数实现参数化模型决策变量降维;随后,根据中频变压器隔离电压波形搭建绝缘材料击穿场强测试平台,确定其常用绝缘材料的击穿场强并给出绝缘约束条件。最后以最大场强和体积为目标,对一台25 kV中频变压器的11个绝缘结构参数进行优化设计应用。优化结果表明:与原设计相比,最大场强下降19.6%,体积减小23.9%。; 刘丰硕汲胜昌党永亮祝令瑜; 关键词：中频变压器降维

一种基于约束多目标优化的多AGV路径规划方法: 本发明公布了一种基于约束多目标优化的多AGV路径规划方法，将整个种群动态划分为三个互斥子集：FNDS、FNDS主导子集和不被FNDS主导子集，根据提出的分工，不需要在每个子集中平衡收敛和约束满足。本发明提出的算法能够在短...; 张凯梁承溪贺娟娟许志伟徐新

基于动态ε约束处理机制的双种群约束多目标优化算法被引量：1: 2024年; 约束多目标优化问题(CMOPs)除了需要解决多个相互冲突的目标之外,还需要满足一定的约束条件。针对约束造成CMOPs的Pareto前沿被分为多个部分,同时不可行区域的扩张进一步阻碍种群的探索,使种群陷入局部最优及其多样性急剧下降等问题,提出了一种基于动态ε约束处理机制的双种群约束多目标优化算法。该算法使用双种群协同进化策略,主种群考虑约束,通过改进的动态ε约束处理机制,充分利用不可行解提供的有效信息;而辅助种群不考虑约束,在平衡多样性的基础上向无约束Pareto前沿(UPF)快速收敛,并及时向主种群提供可行域外的有效信息,指导主种群的探索方向。实验结果表明所提出的算法在MW测试问题上相比其他算法更具竞争力。; 涂继伟汪镭蔡振翔耿绍晋李东洋; 关键词：约束多目标优化双种群进化算法

基于多协作方式和M2M框架的约束多目标优化方法: 本发明公开了一种基于多协作方式和M2M框架的约束多目标优化方法，属于多目标优化技术领域，所述方法包括两个阶段，两个种群；在第一个阶段CP种群考虑约束，负责收敛到可行域边界，DP种群不考虑约束，负责收敛到无约束Pareto...; 邹娟龚翼彬侯章禄杨圣祥夏翌彰刘元

基于自适应约束强度的协同进化算法求解约束多目标优化问题: 约束多目标优化问题广泛存在与实际工程的多个领域之中,已成为智能优化领域的研究热点和难点。由于效果显著,基于进化算法的方法目前是约束多目标优化问题研究的主流方向,但是在处理复杂约束多目标优化问题时仍然存在易陷入局部最优,P...; 宋世泉; 关键词：约束多目标优化进化算法

面向约束多目标优化的博弈选择研究: 约束多目标优化问题旨在同时考虑多个相互冲突的目标,并在满足一系列约束条件的基础上寻找最优解集。在约束多目标优化算法中,匹配选择和环境选择对于维持全局搜索能力和促进局部搜索能力具有直接影响。在处理具有复杂约束的问题时,平衡...; 杨瑾谦; 关键词：进化算法

基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法: 2024年; 平衡目标函数和约束条件是现有约束多目标优化算法面临的共同难题。为了解决这个难题,文章提出了一种基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法(ASSCMO)。为验证ASSCMO的性能,将其与3种优秀的约束多目标优化算法在两组基准测试集上进行仿真实验。实验结果表明,ASSCMO在求解约束多目标优化问题上更具有竞争力。; 姚堂旭姚杰愉鲁凯琳朱一平袁鑫; 关键词：约束多目标优化自适应搜索

一种基于约束多目标优化算法的无线传感器配置优化方法: 本发明涉及一种基于约束多目标优化算法的无线传感器配置优化方法，所述方法采用改进的双种群约束多目标优化算法DCCMO优化无线传感器配置方案，克服了现有技术的不足，具有能够解决混合整数规划约束多目标优化问题、能同时对无线传感...; 杨辰余倩倩戴光明彭雷王茂才陈晓宇宋志明

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