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基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用
被引量:
21
1
作者
胡成玉
姚宏
颜雪松
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期1313-1323,共11页
在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而...
在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而达到快速高效求解动态多目标优化问题的目的,多种群竞争模式主要任务是对解空间进行"勘探"搜索,当竞争失效后,自适应切换到协作模式对解空间进行"开采"搜索.通过对多种群协同搜索概率分析,证明多种群相比单种群具有更高的搜索效率,通过对3类动态多目标测试函数仿真,验证了改进算法的有效性;最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,得到了较优的控制参数,取得满意的控制效果.
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关键词
多粒子群协同
动态多目标优化问题
动态
系统
PID控制
柯西变异
下载PDF
职称材料
基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法
被引量:
6
2
作者
彭星光
徐德民
高晓光
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期615-618,共4页
针对动态多目标优化问题,提出一种基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA),设计了基于超块的Pareto解集关联方法.该方法能够动态维护若干描述Pareto解变化规律的时间序列,通过对新环境下的Pareto解集进行预测来生成初...
针对动态多目标优化问题,提出一种基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA),设计了基于超块的Pareto解集关联方法.该方法能够动态维护若干描述Pareto解变化规律的时间序列,通过对新环境下的Pareto解集进行预测来生成初始种群.将LP-DMOEA应用于非劣分类遗传算法(NSGA2),并对3类标准测试函数进行了实验,所得结果表明该方法能够有效求解动态优化问题.
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关键词
动态多目标优化问题
动态多
目标
进化算法
Pareto解集关联与预测
超块
原文传递
题名
基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用
被引量:
21
1
作者
胡成玉
姚宏
颜雪松
机构
中国地质大学计算机学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期1313-1323,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61272470)
湖北省自然科学基金项目(2012FFB6406)
中央高校特色团队基金项目(CUGL100230)
文摘
在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而达到快速高效求解动态多目标优化问题的目的,多种群竞争模式主要任务是对解空间进行"勘探"搜索,当竞争失效后,自适应切换到协作模式对解空间进行"开采"搜索.通过对多种群协同搜索概率分析,证明多种群相比单种群具有更高的搜索效率,通过对3类动态多目标测试函数仿真,验证了改进算法的有效性;最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,得到了较优的控制参数,取得满意的控制效果.
关键词
多粒子群协同
动态多目标优化问题
动态
系统
PID控制
柯西变异
Keywords
multiple swarm co-evolutionary~ dynamic multi-objective optimization problems dynamicsystem
PID controller cauchy mutation
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法
被引量:
6
2
作者
彭星光
徐德民
高晓光
机构
西北工业大学航海学院
西北工业大学水下信息处理与控制国家级重点实验室
西北工业大学电子信息学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期615-618,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60875071
60774064)
水下信息处理与控制国家级重点实验室基金项目(9140C230503090C23)
文摘
针对动态多目标优化问题,提出一种基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA),设计了基于超块的Pareto解集关联方法.该方法能够动态维护若干描述Pareto解变化规律的时间序列,通过对新环境下的Pareto解集进行预测来生成初始种群.将LP-DMOEA应用于非劣分类遗传算法(NSGA2),并对3类标准测试函数进行了实验,所得结果表明该方法能够有效求解动态优化问题.
关键词
动态多目标优化问题
动态多
目标
进化算法
Pareto解集关联与预测
超块
Keywords
dynamic multi-objective optimal problem
dynamic multi-objective evolutionary algorithm
Pareto set linkage and prediction
hyperbox
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用
胡成玉
姚宏
颜雪松
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013
21
下载PDF
职称材料
2
基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法
彭星光
徐德民
高晓光
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011
6
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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