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用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解 被引量:6
1
作者 郑金华 罗彪 +1 位作者 周聪 李望移 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2815-2822,共8页
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... 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. 展开更多
关键词 多目标进化算法 质量 鲁棒pareto最优解 有效目标函数
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进化算法鲁棒最优解研究综述 被引量:2
2
作者 郑金华 罗彪 +2 位作者 李晶 文诗华 李望移 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第2期30-34,58,共6页
在实际应用中,环境往往是不稳定的且易受到噪声的影响。因此,对于许多现实优化问题,一个鲁棒性好的解具有重要的意义。然而,以往关于进化算法(EAs)的研究主要集中在寻找全局最优解,解的鲁棒性却没有得到重视。从单目标鲁棒最优解、多目... 在实际应用中,环境往往是不稳定的且易受到噪声的影响。因此,对于许多现实优化问题,一个鲁棒性好的解具有重要的意义。然而,以往关于进化算法(EAs)的研究主要集中在寻找全局最优解,解的鲁棒性却没有得到重视。从单目标鲁棒最优解、多目标鲁棒最优解及效率等方面较全面地分析了目前EAs搜索鲁棒最优解的研究现状。最后对相关研究工作做了展望。 展开更多
关键词 进化算法 最优 单目标 多目标 效率
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鲁棒协同优化模型及其求解方法 被引量:2
3
作者 李海燕 马明旭 井元伟 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第20期182-190,共9页
从提高鲁棒协同优化(Robust collaborative optimization,RCO)模型的计算效率和模型求解方法优化性能角度出发,提出简化的基于隐含不确定性传播的鲁棒协同优化(Simplified implicit uncertainty propagation robust collaborative optim... 从提高鲁棒协同优化(Robust collaborative optimization,RCO)模型的计算效率和模型求解方法优化性能角度出发,提出简化的基于隐含不确定性传播的鲁棒协同优化(Simplified implicit uncertainty propagation robust collaborative optimization,SIUPRCO)模型和改良的鲁棒协同优化模型求解方法(Improved robust collaborative optimization resolving method,IRCORM)。SIUPRCO是对基于IUP方法所建立的RCO模型进行的改善,它避免对全局灵敏度方程的求解,从而提高了RCO模型的计算效率。在IRCORM模型求解方法中,为解决RCO易陷入局部极值点的问题,利用动态罚函数法得到确定性协同优化的全局极值点,并将该值作为RCO优化的初始点;采用遍历组合的方法,给出Pareto最优解。典型算例的优化结果表明,SIUPRCO模型具有合理性,IRCORM求解方法具有良好的优化性能。 展开更多
关键词 协同 不确定性 动态罚函数 pareto最
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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
4
作者 蔡自兴 朱云飞 +1 位作者 罗彪 郑金华 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期990-999,共10页
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,... 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。 展开更多
关键词 多目标进化算法 最优 有效目标函数 效率 自适应抽样
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多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率研究
5
作者 任亚峰 郑金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期29-33,70,共6页
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(... 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。 展开更多
关键词 进化算法 最优 拟蒙特卡罗方法 有效目标函数 蒙特卡罗积分
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一类新型动态多目标鲁棒进化优化方法 被引量:19
6
作者 陈美蓉 郭一楠 +1 位作者 巩敦卫 杨振 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期2014-2032,共19页
传统动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)的求解方法,通常需要在新环境下,通过重新激发寻优过程,获得适应该环境的Pareto最优解.这可能导致较高的计算代价和资源成本,甚至无法在有限时间内执行该... 传统动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)的求解方法,通常需要在新环境下,通过重新激发寻优过程,获得适应该环境的Pareto最优解.这可能导致较高的计算代价和资源成本,甚至无法在有限时间内执行该优化解.由此,提出一类寻找动态鲁棒Pareto最优解集的进化优化方法.动态鲁棒Pareto解集是指某一时刻下的Pareto较优解可以以一定稳定性阈值,逼近未来多个连续动态环境下的真实前沿,从而直接作为这些环境下的Pareto解集,以减小计算代价.为合理度量Pareto解的环境适应性,给出了时间鲁棒性和性能鲁棒性定义,并将其转化为两类鲁棒优化模型.引入基于分解的多目标进化优化方法和无惩罚约束处理方法,构建了动态多目标分解鲁棒进化优化方法.特别是基于移动平均预测模型实现了未来动态环境下适应值的多维时间序列预测.基于提出的两类新型性能评价测度,针对8个典型动态测试函数的仿真实验,结果表明该方法得到满足决策者精度要求,且具有较长平均生存时间的动态鲁棒Pareto最优解. 展开更多
关键词 动态多目标 进化算法 鲁棒pareto最优解 生存时间
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鲁棒优化中的Pareto有效性
7
作者 王峰 刘三阳 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期141-147,共7页
对于一般的不确定优化问题,研究了鲁棒解的Pareto有效性.首先,证明了Pareto鲁棒解集即是鲁棒解集的Pareto有效集,因此求Pareto鲁棒解等价于求鲁棒解集的Pareto有效元.其次,基于推广的ε-约束方法,得到了Pareto鲁棒解的生成方法.
关键词 pareto有效性 pareto ε-约束方法
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一种工程结构的鲁棒优化设计方法 被引量:17
8
作者 于利磊 唐文勇 +1 位作者 张圣坤 范模 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期1189-1192,共4页
在结构优化的过程中结合鲁棒设计的思想 ,考虑了不确定因素的影响 ,在取得目标的最优解的同时 ,使该目标在可行区域内对变量的变化不敏感 .针对目标函数及约束函数的鲁棒性 ,将工程结构鲁棒优化问题描述成双目标优化问题 ,采用带权无穷... 在结构优化的过程中结合鲁棒设计的思想 ,考虑了不确定因素的影响 ,在取得目标的最优解的同时 ,使该目标在可行区域内对变量的变化不敏感 .针对目标函数及约束函数的鲁棒性 ,将工程结构鲁棒优化问题描述成双目标优化问题 ,采用带权无穷范数理想点法求解该双目标鲁棒优化问题的 Pareto最优解 .两杆支架的设计结果表明 ,鲁棒优化设计的结构不仅具有更高的质量 ,且在设计时具有很强的灵活性 . 展开更多
关键词 多目标 设计 pareto 理想点法
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权重不确定情形下中心选址的鲁棒优化方法 被引量:3
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作者 姜涛 朱金福 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第5期32-33,共2页
一、问题的描述 中心选址问题是网络优化理论中非常重要的一类问题。对于权重确定情形下的中心选址问题,相关的理论成果非常丰富。不确定情形下的中心选址问题的有关结论相对较少。参数具有不确定性,一般采取两种方法进行解决。一种... 一、问题的描述 中心选址问题是网络优化理论中非常重要的一类问题。对于权重确定情形下的中心选址问题,相关的理论成果非常丰富。不确定情形下的中心选址问题的有关结论相对较少。参数具有不确定性,一般采取两种方法进行解决。一种是随机的方法,对参数的各种取值,利用统计数据,得到参数取值的概率分布,然后计算参数取值的数学期望,从而得到随机方法的最优解;另一种是采用鲁棒优化的方法,这是在仅仅知道参数取值的范围,但参数取值的概率分布未知的情形下所采取的一种优化方法。鲁棒优化包括绝对鲁棒优化、相对鲁棒优化、偏差鲁棒优化等,相应采取的求解方法以及得到的最优解也有所不同。其中相对鲁棒优化就是采用最小最大后悔值标准,针对每一个可行解,在参数的各种取值下计算与最优解的偏差,得到的最大值就作为该可行解的最大后悔值,选择具有最小后悔值的可行解就是相对鲁棒最优解。这样得到的解,是在参数各种可能取值的情形下都可以接受的解。本文将考虑在参数具有不确定性的条件下,采用相对鲁棒优化解决1-center选址问题。 展开更多
关键词 选址问题 权重确定 概率分布 随机方法 最优 后悔值 可行
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基于混合粒子群算法的动态鲁棒优化 被引量:4
10
作者 杨霞 廖青 +1 位作者 范勤勤 王维莉 《自动化仪表》 CAS 2020年第8期30-35,共6页
动态鲁棒优化问题广泛存在于各个领域,且难以求解。动态鲁棒粒子群优化(PSO)算法是一种有效的求解方法。但是,现有算法存在全局搜索能力弱和无法对个体进行综合评价的问题。为有效求解动态鲁棒优化问题,在研究的基础上提出一种混合差分... 动态鲁棒优化问题广泛存在于各个领域,且难以求解。动态鲁棒粒子群优化(PSO)算法是一种有效的求解方法。但是,现有算法存在全局搜索能力弱和无法对个体进行综合评价的问题。为有效求解动态鲁棒优化问题,在研究的基础上提出一种混合差分进化的动态鲁棒粒子群(DRPSO-DE)算法。该算法不仅使用差分进化(DE)算法的变异策略提升粒子群算法的全局搜索能力,还提出一种综合指标来对种群个体进行评价。此外,为提高动态鲁棒粒子群算法的搜索效率,采用一种基于排序的选择策略挑选最佳个体,并将它们用于指引种群进化。为验证DRPSO-DE的有效性,选取五个动态标准测试函数对其进行测试。从试验结果来看,所提出算法的整体性能要优于原有算法,能够有效求解动态鲁棒优化问题。 展开更多
关键词 动态 评价指标 粒子群 差分进化 最优 变异策略 选择策略
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主动配电网中多微网鲁棒环境经济调度研究 被引量:13
11
作者 马丽叶 刘美思 +2 位作者 尹钰 王志强 卢志刚 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1-10,共10页
针对多微网调度问题,兼顾其经济性与环境性,同时考虑多微网之间的功率交互以及可再生能源和负荷预测的不确定性,建立基于鲁棒优化的多微网鲁棒环境经济调度模型。采用拉丁超立方抽样方法和平均有效目标函数进行模型转化,并利用多目标细... 针对多微网调度问题,兼顾其经济性与环境性,同时考虑多微网之间的功率交互以及可再生能源和负荷预测的不确定性,建立基于鲁棒优化的多微网鲁棒环境经济调度模型。采用拉丁超立方抽样方法和平均有效目标函数进行模型转化,并利用多目标细菌群体趋药性算法(multi-objective bacterial colony chemotaxis,MOBCC)求得4种情景的Pareto最优解。仿真结果证明,微网间功率交互可减少微网对微型燃气轮机、储能装置和大电网等的依赖性,可降低成本,增强电网的可靠性。由仿真结果可知,鲁棒解的获得是以经济成本和环境成本为代价的,预测误差越大鲁棒解所需成本越大,因此预测准确性对微电网调度至关重要。 展开更多
关键词 pareto最 多目标 多微网 能量交互 多目标细菌群体趋药性算法
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多目标优化问题McRow最优解的刻画
12
作者 赵春杰 高英 刘芙萍 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2021年第6期602-610,共9页
基于多目标优化问题的McRow模型,该文确定了W⁃鲁棒有效解(也称为McRow最优解)与弱有效解、有效解以及真有效解的关系.首先,针对确定多目标优化问题,研究了W⁃鲁棒有效解与各种精确解的关系.随后,针对随机多目标优化问题,引进McRow最优解... 基于多目标优化问题的McRow模型,该文确定了W⁃鲁棒有效解(也称为McRow最优解)与弱有效解、有效解以及真有效解的关系.首先,针对确定多目标优化问题,研究了W⁃鲁棒有效解与各种精确解的关系.随后,针对随机多目标优化问题,引进McRow最优解的概念,给出了它与其余各种解的关系.算例表明,利用McRow模型所得到的解更具有鲁棒性. 展开更多
关键词 多目标 随机多目标 McRow最优
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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
13
作者 朱云飞 罗彪 +1 位作者 郑金华 蔡自兴 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期201-209,共9页
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... 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. 展开更多
关键词 进化算法 最优 拟蒙特卡罗方法 有效目标函数
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基于二层鲁棒优化的流域水资源全局均衡配置:以黑河为例
14
作者 姚黎明 徐忠雯 +1 位作者 卢浩钧 陈旭东 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期285-296,共12页
如何在(半)干旱的情况下考虑到各级决策者博弈行为并设计行之有效的水资源配置方案是我国面临的难题。气候变化、经济发展和人口增长等因素使得水资源的供给和需求的不确定性显著增加,而且其统计学分布特征也难以明确确定。为解决流域... 如何在(半)干旱的情况下考虑到各级决策者博弈行为并设计行之有效的水资源配置方案是我国面临的难题。气候变化、经济发展和人口增长等因素使得水资源的供给和需求的不确定性显著增加,而且其统计学分布特征也难以明确确定。为解决流域水资源全局均衡配置问题,构建了基于多种特征的模型,包括水文环境不确定性、斯坦伯格博弈和存在非凸目标函数。由于传统算法无法直接对该模型求解,因此需要开发新的算法来解决这一问题。因此,本文针对(半)干旱环境下流域初始水权和水使用权配置问题,构建了适应中国水情的二层鲁棒优化模型,并基于鲁棒优化、凸优化理论和分段线性方法,提出一种求解全局最优解的方法。最后,通过黑河流域实例验证,证明了此模型及求解方法的有效性。 展开更多
关键词 二层 全局最优 水资源配置
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基于时变Sigmoid函数的鲁棒PSO算法 被引量:5
15
作者 李军军 黄有方 +1 位作者 杨斌 吴华锋 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期1650-1654,共5页
在样本规模有限的情况下,为了提高算法的鲁棒优化性能,提出一种基于时变(随迭代次数变化)Sigmoid函数的鲁棒粒子群优化算法.采用拟蒙特卡罗积分方法近似估计有效目标函数,以时变Sigmoid函数为基础,设计各代各样本规模的选取概率.迭代前... 在样本规模有限的情况下,为了提高算法的鲁棒优化性能,提出一种基于时变(随迭代次数变化)Sigmoid函数的鲁棒粒子群优化算法.采用拟蒙特卡罗积分方法近似估计有效目标函数,以时变Sigmoid函数为基础,设计各代各样本规模的选取概率.迭代前期,样本规模期望值较小,加快了算法探索速度;迭代后期,样本规模期望值较大,提高了算法的开发精度.标准测试函数仿真结果显示,所提出方法具有较优的鲁棒优化性能. 展开更多
关键词 粒子群 最优 时变 SIGMOID函数
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Robust optimization of nonlinear impulsive rendezvous with uncertainty 被引量:2
16
作者 LUO YaZhong YANG Zhen LI HengNian 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2014年第4期731-740,共10页
The optimal rendezvous trajectory designs in many current research efforts do not incorporate the practical uncertainties into the closed loop of the design.A robust optimization design method for a nonlinear rendezvo... The optimal rendezvous trajectory designs in many current research efforts do not incorporate the practical uncertainties into the closed loop of the design.A robust optimization design method for a nonlinear rendezvous trajectory with uncertainty is proposed in this paper.One performance index related to the variances of the terminal state error is termed the robustness performance index,and a two-objective optimization model(including the minimum characteristic velocity and the minimum robustness performance index)is formulated on the basis of the Lambert algorithm.A multi-objective,non-dominated sorting genetic algorithm is employed to obtain the Pareto optimal solution set.It is shown that the proposed approach can be used to quickly obtain several inherent principles of the rendezvous trajectory by taking practical errors into account.Furthermore,this approach can identify the most preferable design space in which a specific solution for the actual application of the rendezvous control should be chosen. 展开更多
关键词 rendezvous and docking UNCERTAINTY robust optimization multi-objective evolutionary algorithm
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