高维目标优化相关论文
高维目标优化问题(Many-objective Optimization Problem,MaOP)一直以来是多目标优化领域(Multi-objective Optimization Problems......
高维目标优化问题(Many-Objective Optimization Problem,MaOP)逐渐成为多目标优化问题研究的难点与热点。基于分解的多目标进化算......
多目标优化问题广泛运用于实际工程领域中,随着工程问题复杂度的提高,问题需优化的目标个数也越来越多,当目标数大于等于4时,称之......
为平衡高维目标优化问题在进化过程中收敛性与多样性的冲突,本文提出基于两阶段分配策略的高维目标协同进化算法.首先,利用参考向......
多目标优化问题因其具有较强的全局优化能力而成为科学研究和工程应用领域中非常重要的研究课题。然而，高维目标进化算法在求解复杂......
经济全球化和信息技术的飞速发展，让传统制造业面临越来越多的困难和挑战。为解决这一困境，将网格技术应用到制造业中，逐步发展出制造......
基于Pareto支配的多目标进化算法能够很好地处理2～3维的多目标优化问题。但在处理高维多目标问题时，随着目标维数的增大，支配受阻解的......
高维目标优化是目前多目标优化领域的研究热点和难点．提出一种占优机制，即双极偏好占优用于处理高维目标优化问题．该占优机制同时考虑......
多偏好向量引导的协同进化算法(PICEA-g)是将目标向量作为偏好,个体支配目标向量的个数作为适应值,以有效降低高维目标空间中非支......
现实世界中有很多问题是多目标优化问题。在一个多目标优化问题中,至少存在一对相互冲突的目标。因此,多目标优化的结果不是单独的......
现实中的优化问题一般具有多个优化目标,而且这些目标之间通常具有相互冲突的本质属性。进化算法具有一些适于求解多目标优化问题......
电力峰荷的持续增长给电力系统功率的供需平衡带来了新的挑战。家庭侧需求响应为维持电力系统功率的供需平衡提供了新的方向。一方......
多偏好向量引导的协同进化算法(PICEA-g)是将目标向量作为偏好,个体支配目标向量的个数作为适应值,以有效降低高维目标空间中非支......
随着产品个性化定制时代的到来,如何在有限的资源条件下为车间生产提供有效的调度支持,实现及时交货、提高客户满意度,成为了提升......
针对绿色供应链伙伴选择中的典型高维目标优化问题,以运营成本、配送时间、产品质量和绿色度为优化目标,建立三阶段绿色供应链网络......
主流的多目标进化算法在解决目标数目较少的优化问题时具有较好的性能,但当优化目标数目超过4维,即具有高维目标时,算法的性能很快......
