湖南省自然科学基金(09JJ6089)
- 作品数：9 被引量：32H指数：4
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- 基于拟蒙特卡罗方法的进化算法搜索鲁棒最优解的性能提高研究被引量：10
- 2011年
- 鲁棒最优解在工程应用中具有十分重要的意义,它是进化计算的重要研究内容,也是研究难点.进化算法搜索鲁棒最优解时,通常使用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF),但由于现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)近似精度不高,导致进化算法搜索鲁棒最优解的性能较差.文中提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)估计有效目标函数.通过大量的数值实验,结果表明,与C-MC相比,文中所引入的Q-MC方法——SQRT序列、SOBOL序列和Korobov点阵能更精确估计EOF,进而较大提高进化算法搜索鲁棒最优解的性能.
- 朱云飞罗彪郑金华蔡自兴
- 关键词：进化算法
- 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
- 一种提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率的方法被引量：2
- 2011年
- 提出将拉丁超立方体抽样用于计算有效目标函数,有效地提高多目标进化算法求解鲁棒最优解的效果;同时提出一种自适应抽样技术,使求解效果和效率都得到了较大的提高。通过与已有方法的对比实验,研究结果表明:本文所提出的方法求解效果好,效率较高。
- 蔡自兴朱云飞罗彪郑金华
- 关键词：多目标进化算法自适应抽样
- 用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解被引量：6
- 2009年
- 搜索鲁棒Pareto最优解是多目标进化算法(MOEA)研究的一个重要方面.目前,优化"原目标函数"的传统MOEA与基于"有效目标函数"的MOEA(Eff-MOEA)在搜索鲁棒Pareto最优解时都易丢失某些性质的解.为解决这一缺陷,本文定义了一种新的鲁棒Pareto最优解,提出了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的MOEA(MOEA/R),MOEA/R将多目标鲁棒优化问题(MROP)转化成两目标问题来优化,一个目标为解的质量,另一个目标为解的鲁棒性,每一目标均对应一子优化问题.通过与NSGA-Ⅱ及Eff-MOEA的对比分析,结果表明MOEA/R的结果较好,更重要的是本文探索了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的思想.
- 郑金华罗彪周聪李望移
- 关键词：多目标进化算法鲁棒性
- 多目标进化算法在主体自动协商中的应用
- 2012年
- 研究多主体系统中主体之间的协商协议和通信协议,分析一对一协商模型,该模型采用响应型策略和慎思型策略进行协商。考虑协商双方的偏好和最大化己方的效用值,建立多目标进化算法,构造主体的预提供方案集及其支配子集,实现多主体自动协商。实验结果验证了该方法的有效性。
- 李亚林曾映兰李枚毅
- 关键词：协商策略通信协议多目标进化算法电子商务
- 傅里叶空间变换处理带噪声进化算法的研究
- 2011年
- 鉴于进化算法处理实际优化问题时受到的噪声干扰，提出了一种新的数学去噪方法（FourierSpaceTransform，FST）。建立噪声环境下进化计算中新的适应函数计算模型；对该模型下计算所得的个体适应值进行傅氏空间变换，运用滤波方法处理；通过傅氏逆变换得到处理后的适应值，通过比较它们模值的大小，选出优秀个体。实验结果表明，FST方法不仅对噪声处理有很好的效果，而且计算代价低，稳定性好。
- 聂坚郑金华谢谆志邹娟
- 关键词：进化算法噪声干扰滤波方法
- 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
- 一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法被引量：12
- 2012年
- 通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体对群体的贡献时只需要1次计算(同类方法需要2次计算);当外部种群中非支配个体数目超过规定规模时,根据个体独立支配区域的Hypervolume指标的大小对其进行修剪;在此基础上,提出了一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法ANMOEA?HI.对比实验结果表明,ANMOEA?HI在保证了解集收敛性的同时亦拥有良好的分布性.
- 郑金华李珂李密青文诗华
- 关键词：最小生成树种群维护多目标进化算法
- 一种求解鲁棒优化问题的多目标进化方法被引量：5
- 2011年
- 鲁棒优化问题(Robust Optimization Problem,ROP)是进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)研究的重要方面之一,对于许多实际工程优化问题,通常需要得到鲁棒最优解。利用多目标优化中的Pareto思想优化ROP的鲁棒性和最优性,将ROP转化为一个两目标的优化问题,一个目标为解的鲁棒性,一个目标为解的最优性。针对ROP与多目标优化的特点,利用动态加权思想,设计一种求解ROP的多目标进化算法。通过测试函数的实验仿真,验证了该方法的有效性。
- 李亚林陈静罗彪任亚峰李密青
- 关键词：多目标进化算法鲁棒性最优性
