给出了一个多模态双目标优化问题,该问题有两个全局最优解集。 其中左边决策空间即X,右边Y是f1和f2共同构成的两目标pareto front。 该问题的挑战是:决策空间的多个区域的点可能会相互干扰,造成收敛困难。以及最终可能多样性不强,如上图可能最后的解集只有PS1中解。 动态问题 即问题的目标函数随时间会发生变化,pare...
Problems Dissertationsubmitted XIDIANUNIVERSITY partialfulfillment ComputerSoftware LiuJunhua Supervisor: Wang Yuping Title:Professor September 2019 摘要 摘要 很多领域的实际应用问题都可建模成四个甚至更多目标的优化问题,这类问题 称为超多目标优化问题,而两个和三个目标的优化问题称为多目标优化问题。与...
论文基于platemo 的超多目标优化问题 每一个多目标优化问题在platEMO中由一个。m文件表示,该文件应该放在文件夹Problems中。即我们首先需要在Problems这个文件夹新建一个我们问题的文件夹。我们定义一个多目标优化问题一般需要考虑他的问题个数Global。M,变量的个数Global。D,变量的上界Global。upper,变量的下界Global。
该方法为结构超材料设计提供了一种多目标优化的设计工具,能够在机械、热力学、磁学等性能上获得最佳响应。 图丨相关论文(来源:Nature Communications) 近日,相关论文以《机器学习多目标超材料设计》(Machine learning-enabled constrained multi-objective design of architected materials)为题发表于 Nature Communications[1]...
摘要 本发明涉及超启发式算法领域,尤其涉及一种基于MAB的超启发式算法求解多目标优化问题的方法,该方法以MAB策略为学习策略,并使用四种性能评估机制评估各低层启发式算子的性能,通过学习和选择的机制以更好的结合各低层启发式算子的优点;该算法在连续多目标优化问题集WFG上进行实验,并取得了良好的实验结果。本发明的...
本发明涉及超启发式算法领域,尤其涉及一种基于MAB的超启发式算法求解多目标优化问题的方法,该方法以MAB策略为学习策略,并使用四种性能评估机制评估各低层启发式算子的性能,通过学习和选择的机制以更好的结合各低层启发式算子的优点;该算法在连续多目标优化问题集WFG上进行实验,并取得了良好的实验结果。本发明的目的在...
本发明公开了一种求解天线阵列综合问题的约束超多目标智能优化方法,把违约值作为一个目标,同时在初始阶段将约束边界松弛包含整个种群,这样初始种群就暂时看做是可行的,算法就可专注于多样性与收敛性的平衡而不用考虑约束条件,在每一代,松弛约束边界动态地缩减,收缩后的动态约束边界仍包含种群中的大部分个体,所以当前...