粒子群算法是一种启发式多目标全局优化算法,启发自鸟群觅食的自然现象。启发式算法有很多,如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、蒙特卡洛算法、免疫算法、鱼群算法等。这些算法是从不同的自然现象中受到启发而发展的,具有全局最优的搜索能力,不需要获得目标函数的梯度,针对复杂非线性系统比较有效。 (一) 通过多次应用,...
因此,基于非线性优化算法的多目标决策研究日益被人们关注。 一、多目标决策的背景和重要性 在实际的决策中,往往存在着多个目标,这些目标之间又往往存在着矛盾和制约。因此,在做出决策时,需要考虑多个目标之间的权衡和协调,以达到最优决策的目的。同时,由于决策的影响范围和目标的多样性,多目标决策在实际应用中十分普遍...
解非线性方程组的多目标优化进化算法
传统的单目标优化方法(如线性、非线性和动态规划)以及一些将单目标优化转换为多目标优化的多目标优化算法,通过加权因子获得单一最优解,因为它们是逐点方法。在多目标优化中,可能不存在单一最优解,因为目标函数通常是相互冲突的。相反,在目标函数空间中存在一组称为Pareto最优解集 (Pareto optimal solution set,PF)或...
将非线性方程组等价地转化成多目标优化问题,同时设计了求解的多目标优化进化算法。为了提高算法的搜索能力及避免算法陷入局部最优,采用了自适应Levy变异进化算子和均匀杂交算子。计算机仿真表明该算法对非线性方程组的求解是有效的。刘素红宝鸡文理学院数学系刘淳安宝鸡文理学院数学系计算机工程与应用...
一种多目标非线性优化的NSGA-II改进算法.docx,1.?? 引言 近年来,多目标决策问题在科学研究和工程领域得到了广泛的研究.第一类统称为“目标归一化方法”[1].另一类是对多目标优化设计的进化算法MOEA,该方法可忽视每个目标的具体信息,使用其全局搜索功能为决策者找到可能的
运用MATLAB遗传算法工具箱求解非线性多目标优化问题,编程过程如下:function f1=func(x) %第一目标函数f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;function f2=func(x) %第二目标函数f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10;NIND=100; %个体数目...
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首先将其转化为多目标优化问题,提出了高效模拟退火算法求解多目标最优解问题,通过搜索操作和参数的合理设计,以及试验函数的验证,证明了给出的SA算法是一类有效的多目标优化算法.关键词:非线性约束最优化;模拟退火算法;多目标规划中图分类号:O221.6文献标识码:A非线性约束最优化问题一直是最优化领域中一类十分困难的...
引入排序算法,拥挤度算子和精英策略后的非支配排序遗传算法(NSGA-II),它在多目标优化领域具有广泛的应用,但也存在个体分布不均,算法中的Pareto效率降低等问题.针对这些缺陷进行算法改进,首先在提出一种累积非支配排序赋值策略的同时改进交叉算子,利用具有自适应参数的DE优化思想对群体,初始群体的多样性分布进行了改进;通...