搜索结果: 1-15 共查到“工学 进化算法”相关记录188条 . 查询时间(0.117 秒)
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)的目标函数发生变化时,需要采取变化响应策略对种群进行重新初始化,以快速追踪新环境中的最优解集.现有动态多目标优化算法对不同个体、不同维度的决策变量缺乏针对性的变化响应,导致重新初始化效果尚存在较大改进空间.为此,提出一种对不同个体、不同维度的决策变量分别进行自适应变化响应的动...
一种自适应差分进化算法及其在空间堆智能设计中的初步应用
差分进化算法 自适应 堆芯优化 Kilopower
2022/3/22
空间堆具有广阔的应用前景，对其结构的优化设计有着极高的经济和技术应用价值。但空间堆结构优化设计中变量耦合度高、设计复杂，人工求解过程低效耗时，且往往得不到最优解。以经典差分进化（DifferentialEvolution，DE）算法为基础，提出了一种自适应的DE算法。通过对控制参数采取动态调整的策略，平衡全局和局部搜索能力，达到加强算法寻优能力的目的。最后对热功率为4.3?kW的Kilopower...
基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法
R2指标 参考向量 高维多目标优化 进化算法
2024/1/19
在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了一个基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An R2 indicator and reference vector based man...
基于协同进化算法的小型移动核电源堆芯功率展平研究
小型移动核电源 功率展平 协同进化算法 高斯过程回归
2022/3/18
采用固态堆芯热管冷却的小型移动核电源具有环境适应性好、系统安全可靠、部署灵活及抗外部事件能力强等显著优点。为了有效控制极端落水事故下的反应性暴涨，在其堆芯燃料中添加了谱移吸收体Gd2O3。在通过调节堆芯不同位置处燃料的富集度和Gd2O3质量分数、实现堆芯功率展平的过程中，同时需要确保堆芯方案满足换料周期、正常工况和极端落水事故下的停堆深度等一系列目标，这使得小型移动核电源堆芯功率展平问题具有了高维...
准确预测光伏发电功率对于保障电力系统安全稳定和经济运行具有重要意义。提出一种基于改进骨干差分进化算法(IBBDE)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。IBBDE算法采用广义反向学习初始化种群和自适应调整交叉概率对骨干差分进化算法进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用IBBDE算法优化LSSVM预测模型的正规化参数和核参数来提高模型的预测精度。采用西藏某光伏电站发电功率进行预...
多无人机协同目标分配最优问题(Multi-UAV cooperative target allocation optimal problem,MUCTAOP),旨在求解组合分配问题的最小代价值,是最具有挑战性的多约束组合优化问题之一.结合进化算法解决MUCTAOP需要考虑两个关键因素:1)在进化过程中保持覆盖问题空间的“探索性”和“开发性”平衡;2)建立符合实际战场复杂环境的多约束条件.为解决这两...
基于维度缺失检测与恢复的协同进化算法
大规模全局优化问题 维度缺失 协同进化算法 多样性
2022/3/11
大规模全局优化（LSGO）问题的搜索空间会随维数增加成指数倍增长,使用进化算法时极易出现维度缺失、进化停滞现象,检测维度缺失并跳出停滞状态是解决LSGO问题的关键所在。针对LSGO问题维度缺失检测复杂度高的问题,结合协同进化算法,将高维问题分解成多个低维子问题;在进化过程中,利用主成分分析对所有子问题进行维度缺失检测,在缺失维度方向上进行拓展以达到维度恢复效果,能有效跳出停滞状态;进而提出一种基于...
改进分解进化算法的飞行器动态火力分配
动态火力分配 分解多目标优算法 共轭梯度算法 高斯扰动
2019/4/17
为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下，如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系，建立动态火力分配多目标优化模型（DWTA）。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型（SWTA），下一波次的SWTA由上一波次SWTA的打击效果作为输入来进行更新。改进了混合共轭梯度法的多目标分解进化算法（MOEA/D），提出加入高斯扰动来生成初始搜索点集合，并运用共轭梯度法进行搜索。运用算法...
在现有出租车合乘问题研究基础上，考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素，建立 更符合实际的多对多合乘模型，并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法，是解决该类问题的 有效方法；与非合乘模式相比，所建模型成本减少、服务乘客数增加，模型合理有效...
一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法
高维多目标优化 进化算法 删除策略 角度惩罚距离
2018/5/21
为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡，该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance, MaOEA-APD)。首先，综合考虑收敛性和分布性在进化不同阶段的重要性，构造一种角度惩罚距离，使两者随进化进程动态平衡；其次，开发基于删除劣质个体的环境...
异构无线网络接入控制问题包含多个优化目标，现有算法考虑不全面且多是将其转换为单目标求解，限制了各目标的相对关系，无法适应不同的实际需求。该文提出一种直接采用多目标进化算法的接入控制算法。首先将优化目标扩展为3个，分别是最小化阻塞率、最小化占用总资源和负载均衡；其次引入基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)并设计进化策略，进行初步寻优；最后通过非支配排序得到Pareto最优解集，即最佳接入方案。仿...
竞争量子进化算法的巡航导弹航路规划与重规划方法
竞争量子进化算法 搜索竖线
2018/3/6
针对巡航导弹航路规划问题，提出了一种竞争量子进化算法（CQEA），算法通过双方向进化及自适应变异避免其陷入局部最优解。同时，鉴于航路重规划对实时性的高度要求，借助最小威胁曲面及搜索竖线将三维搜索空间降到一维，并引入功能区域簇初始化思想来保证初始种群皆为非劣个体，从问题的几何本质上提升航路重规划效率。最后利用CQEA算法进行了航路规划与重规划仿真实验，结果表明，与PAQEA相比，CQEA搜索效率更高...
自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题，然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此，本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策略进行信用分配并采用概率匹配方法自适应选择差分变异策略，同时对算法变异缩放因子与交叉率进行自适应设置提高算法的成功率.实验结果表明算法在求解约束优化问题相比于CODEA/OED，AT...
针对复杂多目标优化问题，提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下，引入反向学习模型，该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中，反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合，能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证，并与MOEA/D—DE、GDE3、NSGA—...