无约束多目标规划的非单调信赖域算法

本文提出了无约束多目标规划的一类非单调信赖域算法 ,并证明了算法的全局收敛性。

无约束多目标规划的信赖域方法

本文将信赖域方法应用于多目标规划 ,提出了一类解多目标问题的新算法 。

改进的无约束多目标优化记忆梯度法

基于无约束单目标记忆梯度法,提出了一种改进的无约束多目标优化问题的记忆梯度法,采用Amijo非精确线搜索产生步长,并证明了算法的收敛性.数值试验表明该算法是有效的.

一种求解多目标无约束0-1二次规划问题的文化基因算法

针对多目标无约束0-1二次规划问题,提出一种文化基因算法。该算法采用基于分解的多目标演化算法框架,能够获得分布均匀的非占优解;同时,采用一种简单、有效的禁忌搜索,能够利用更多问题相关的信息,获得质量更优的非占优解。该算法在优化的过程中能够动态地平衡多样性与收敛性。实验结果证明该算法能够很好地求解多目标无约束0-1二次规划问题,并且性能优于目前求解该问题较先进的算法。

基于双种群进化策略的教与学-免疫克隆多目标进化算法

目的 用基于双种群进化策略的教与学-免疫克隆多目标进化算法(multi-objective teaching-learning-based optimization with immune clone algorithm, MTLBO-ICA),解决无约束多目标优化问题。方法 将局部搜索能力强的免疫克隆算法(immune clone algorithm, ICA)与全局搜索能力强的教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法相结合;采用Pareto交叉算子,使得优秀个体基因尽可能得到保留;采用Pareto支配的策略,将种群分为非支配个体和支配个体。结果 相比于经典的多目标优化算法NSGA-II,SPEA2以及MOTLBO,MTLBO-ICA算法得到的Pareto曲线与真实Pareto曲线拟合的比较好。结论 MTLBO-ICA在收敛性和分散性方面都有很好的表现,能有效解决无约束多目标进化问题。

基于正交试验的潜水器耐压壳体的结构优化设计

潜水器的质量大小直接影响其性能,设计时要求潜水器在满足强度、刚度等要求的前提下,要尽可能减小其质量。应用正交试验的方法来实现潜水器耐压壳体结构的优化,但用正交试验方法处理约束问题比较复杂。因此将以质量最小化为目标和以强度要求为约束条件的优化设计问题转化为无约束多目标的优化设计问题。得出各个参数对壳体的强度和质量的影响规律,最后运用综合平衡法得出最优的设计方案。

交巡警服务平台的设置与调度

本文以2011年全国大学生数学建模竞赛B题为背景,主要解决如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源等问题。