Pareto支配相关论文
现实生活中广泛存在着多目标优化问题（Multi-objective optimization problems,MOPs）,它们有着多个目标等待着同时被优化。但是,多个......
随着集成电路（IC）的快速发展,IC的集成度不断增加,速度越来越快,功耗也在快速增加,集成电路优化设计变得越来越复杂。目前,集成电路......
为了有效求解约束优化问题，本文提出一种改进人工蜂群算法。该算法引入Pareto支配准则提高算法探索能力，避免算法早熟。在雇佣蜂阶段......
在实际生活和工程实践中,多个待优化目标经常同时出现,大量此类问题采用进化算法来求解,因此多目标进化算法的研究有着重要的理论......
动车组运用问题就是合理安排动车组的接续关系,使得动车组在完成列车运行图规定任务的前提下,尽量减少动车组的使用数量。同时动车......
随着国民经济的快速发展,用电负荷不断地增加,如何降低网络损耗,以提高供电企业的经济效益并提高供电质量的问题日益突出。配网重......
为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子......
全能型供电所的科学选址,对于提升抢修效率,减少用户损失具有重要意义。为体现失负荷等级对供电所选址的影响,在分析全能型供电所......
针对约束多目标优化问题,结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术,采用双种群搜索策略,引进免疫机制,对传统的粒子更新策略......
多目标优化的目标之一就是能快速的获得Pareto优化解，而人工免疫系统能通过促进或抑制抗体的产生，来控制个体选择。在算法MISA中使用......
针对MPRM（Mixed-Polarity Reed-Muller）电路的面积与可靠性折中优化问题,在逻辑级建立面积估算模型以及电路SER（Soft Error Rate）解析......
针对带有约束多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中,采用约束的Pareto支配和聚集距离定义适应值,根据适应值......
首先分析DRS（dominance resistant solutions）多目标优化问题的特点，证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难......
在算法MISA中使用了Pareto支配、P竞争选择法、退化个体的选择及实数编码策略。在仿真试验中,将算法MISA与NSGAⅡ所得模拟实验结果......
针对带盒子约束的多目标优化问题，提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中．采用Pareto支配和聚集距离排序来挑选出有代表性的个体......
为了保证配电网优化运行,本文以系统网损最小、节点最低电压幅值最大、开关操作次数最少为目标构造配电网多目标优化重构模型,采用......
为了提高和改善多目标粒子群算法（MOPS0）的收敛速度和Pareto前端的分布性，基于传统MOPSO算法，在速度更新中引入孤立点，用以增强粒子的全......
双层规划问题是一类具有双层递阶结构的系统优化问题。采用Pareto支配的双目标优化策略求解非线性双层规划问题。利用K-T条件把双......
针对多目标优化问题,提出了PNSGA算法（preference-based non-dominated sorting genetic algorithm）,是一种NSGAⅡ的改进算法,结合Pa......
为了提高多目标粒子群算法（MOPSO）在Pareto前沿的收敛性和分布性,对传统MOPSO方法进行了改进。首先采用基于Pareto支配概念的适应值......
高维多目标优化问题(MAOP)会随着待优化问题维度的增加形成巨大的目标空间,导致在目标空间中非支配解的比例急剧增加,削弱了进化算......
针对MPRM电路的面积与功耗折衷优化问题,提出一种基于多目标三值多样性粒子群MOTDPSO算法的最佳极性搜索方案。在三值多样性粒子群......
针对MPRM电路的面积与功耗综合优化问题,提出一种基于Pareto支配的三值多样性粒子群算法(Pareto Dominance Ternary Diversity Par......
本文建立了系统有功损耗、节点最低电压幅值及开关操作次数的配电网多目标优化重构模型,并运用多目标粒子群优化算法求解。多目标......
可视化技术有利于对高维多目标优化问题求解所得的解集进行评价与分析,但是现有的高维多目标可视化方法无法有效保持解集的 Pareto......
首先针对常规多目标优化算法求解高维多目标优化时面临的选择压力衰减问题进行论述;然后针对该问题,按照选择机制的不同详细介绍基......
为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统......
通过加强粒子群优化(PSO)算法处理约束和整数变量的能力,使其适于求解混合整数非线性规划(MIN-LP),构建了一种混合粒子群优化(HPSO......
工程中往往存在需要同时优化多个相互矛盾目标的问题,他们通常被称为多目标优化问题。当需要优化的目标数在4个及其以上时通常被称......
医院护士是医院日常运营的基础,人员的高效率和有效管理在医院环境中至关重要,护士的配置及排班问题是研究者一直关注的问题。科学......
工程、科学问题中经常需要同时优化多个目标,并且这些目标往往是互斥的。为了解决这类问题,基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)自提......
现今我们在日常生活中所遇到的问题大多是由几个相互影响甚至排斥的因素所组成,这类需要同时处理多个目标参数并达到均衡最佳状态......
基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划......
多目标优化问题广泛地存在于实际工作和科研中的诸多领域。所以，对于多目标优化算法的研究一直以来都是倍受人们的关注。随着科技时......
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于搜索策略的自适应随机优化算法。由于该算法简单有效,自从提出后就......
通过对热精轧负荷分配过程的分析,选取负荷均衡、板形良好和轧制功率最低为目标,建立了热精轧负荷分配多目标优化模型.为了提高多......
多目标优化方法具有很强的工程应用背景。近年来,基于进化算法求解多目标优化问题已成为国际学术界的一个研究热点。本文研究了多......
利用双目标模型求解约束优化问题时,由于它们的最优解集并不相等,因此需要增加特殊机制确保求解双目标问题的算法收敛到原问题的最......
在近些年来,利用粒子群算法解决多目标优化问题成为学术界研究的热点,因为粒子群算法相对于进化算法来说,原理简单,参数少,不必使......
针对半自动的Web服务组合模型,为了尽可能多地发现服务质量处在Pareto前端的服务组合供用户参考使用,提出了一种基于改进粒子群算......
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......
随着现代物流行业的不断发展,同时响应国家智能化发展战略,传统制造业、现代电子商务企业、快递物流企业、第三方物流企业正在不断......
