湖南省教育厅科研基金(06A074)
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
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- 多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率研究
- 2011年
- 鲁棒最优解是进化计算研究的重要方面,同时也是研究难点。多目标进化算法搜索鲁棒最优解时,通常要用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF),而已有求解方法近似精度不高,使得算法搜索鲁棒最优解的性能较差。提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)来估计有效目标函数方法,其所引入的Q-MC方法——Korobov点阵能更精确地估计EOF。实验结果表明,与现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)相比,拟蒙特卡罗方法(Q-MC)可以较大地提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解的效率。
- 任亚峰郑金华
- 关键词：进化算法
- 多目标进化算法鲁棒性实验研究被引量：1
- 2011年
- 多目标进化算法的研究主要集中于搜寻全局最优解。在现实中,环境不是一成不变的,需找到抗干扰能力强的鲁棒解。多目标鲁棒最优化问题的研究较少,主要归结于环境的不确定性和缺乏合适的测试函数。针对不同特性测试函数,通过实验检验了在不同干扰下算法的性能变化情况。实验结果表明,存在干扰的情况下,原来的测试函数不再适用,需构造鲁棒测试函数。
- 任亚峰郑金华
- 关键词：多目标进化算法鲁棒性测试函数
- 基于SD-MODE的WSN覆盖优化策略被引量：1
- 2010年
- 改进经典差分进化算法,得到一种基于空间距离的多目标差分进化(SD-MODE)算法,将其应用于无线传感器网络的覆盖优化。仿真结果表明,相比经典的NSGA-II算法和ε-MOEA算法,SD-MODE算法能更好地定位移动节点,增大覆盖率,减少节点的平均运动距离。
- 曾映兰郑金华
- 关键词：差分进化无线传感器网络覆盖度
