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基于分区搜索算法的快速聚焦策略研究

光学技术 2023年第2期49卷 245-249页

作者：吴洪妍孙玉鑫于秋阳王琪于慧兰卢渊任立辉中国海洋大学信息科学与工程学部山东青岛266000

针对爬山算法在自动聚焦中出现的诸如准确率差、速度慢等问题,提出了一种结合自适应步长和两步搜索法的分区搜索算法。方法根据聚焦评价函数值大小和曲线线形将聚焦评价曲线分为平缓和陡峭两个区域,平缓区域使用自适应步长进行搜索,提... 详细信息

针对爬山算法在自动聚焦中出现的诸如准确率差、速度慢等问题,提出了一种结合自适应步长和两步搜索法的分区搜索算法。方法根据聚焦评价函数值大小和曲线线形将聚焦评价曲线分为平缓和陡峭两个区域,平缓区域使用自适应步长进行搜索,提高自动聚焦搜索速度;陡峭区域使用两步搜索法,避免假峰值干扰所导致的聚焦错误,提高自动聚焦准确率。实验结果表明,分区搜索算法相较于爬山算法聚焦速度提升了11.25%,且具有更好的准确性和抗干扰能力。

关键词：自动聚焦爬山算法分区搜索自适应步长两步搜索

基于并行分区搜索的多模态多目标优化及其应用

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计算机科学 2022年第5期49卷 212-220页

作者：李浩东胡洁范勤勤上海海事大学物流研究中心上海201306 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

基于分区搜索的多模态多目标优化属于一种决策空间分解策略,因此它具有天然的并行性。为提高求解效率,提出了一种并行分区搜索(Parallel Zoning Search,PZS)方法来辅助多模态多目标进化算法。在PZS中,首先将多模态多目标优化问题的整个... 详细信息

基于分区搜索的多模态多目标优化属于一种决策空间分解策略,因此它具有天然的并行性。为提高求解效率,提出了一种并行分区搜索(Parallel Zoning Search,PZS)方法来辅助多模态多目标进化算法。在PZS中,首先将多模态多目标优化问题的整个决策空间划分为多个子空间,然后利用并行计算技术来实现选定的多模态多目标进化算法在各个子区域内进行并行搜索,最后将所有子空间得到的解集进行合并和选择。为验证所提方法的有效性,文中设计了两组实验:1)在所有对比算法的运行时间相同的条件下进行实验;2)在所有对比算法的函数评价次数相同的条件下进行实验。结果表明,在计算时间相同的情况下,所提方法能够有效提高选定的多模态多目标进化算法在决策空间中所得解集的质量;而在相同函数评价次数条件下,其能够节省计算时间。文中还将与PZS相结合的多模态多目标进化算法用于求解考虑碳排放的海铁联运能耗多模态多目标优化问题,所得结果可以为海铁联运中的环境保护和运输时间问题提供决策支持。

关键词：多模态多目标优化分区搜索高性能计算海铁联运绿色航运

基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法

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计算机应用研究 2024年第8期41卷 2374-2383页

作者：李鑫余墨多姜庆超范勤勤上海海事大学物流研究中心上海201306 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海200240 华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

维持种群多样性和提高算法搜索效率是多模态多目标优化亟需解决的两大问题。为解决以上问题,提出了一种基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法(MMBSO-ZSRL)。在MMBSO-ZSRL中,首先将决策空间分解为多个子空间以降低搜索... 详细信息

维持种群多样性和提高算法搜索效率是多模态多目标优化亟需解决的两大问题。为解决以上问题,提出了一种基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法(MMBSO-ZSRL)。在MMBSO-ZSRL中,首先将决策空间分解为多个子空间以降低搜索难度和维持种群多样性;然后,使用SARSA(state-action-reward-state-action)算法来平衡头脑风暴算法的全局探索和局部开发能力;并使用特殊拥挤距离来挑选个体来指导种群进化。为了验证所提算法的性能,选取六种先进的多模态多目标优化算法来进行比较,并选取IEEE CEC2019多模态多目标问题基准测试集来对所有比较算法的性能进行测试。实验结果表明,MMBSO-ZSRL的整体性能要显著优于其他六种比较算法。MMBSO-ZSRL不仅可以找到多样性和逼近性更好的帕累托前沿,而且可以在决策空间找到更多的帕累托最优解。

关键词：多模态多目标优化头脑风暴优化算法强化学习 SARSA算法分区搜索

利用基于分区搜索的自适应遗传算法求解TSP问题

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河海大学常州分校学报 2005年第3期19卷 1-4页

作者：江金龙薛云灿冯骏河海大学计算机及信息工程学院

为了提高用遗传算法求解旅行商问题(TSP)的收敛速度,结合自适应算子和父子竞争策略等优化思想,提出了基于分区搜索的自适应遗传算法.该算法将整个搜索区域分成若干个较小的搜索区域,先进行局部搜索,在得到局部较优的基因组合后,再进行... 详细信息

为了提高用遗传算法求解旅行商问题(TSP)的收敛速度,结合自适应算子和父子竞争策略等优化思想,提出了基于分区搜索的自适应遗传算法.该算法将整个搜索区域分成若干个较小的搜索区域,先进行局部搜索,在得到局部较优的基因组合后,再进行全区域搜索,不但提高了遗传算法的收敛速度,而且改进了变异算子的操作性能.通过TSP问题的求解表明,基于分区搜索的自适应遗传算法是一种稳定、高效的优化算法.

关键词：遗传算法分区搜索旅行商问题

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基于权重的分区最优搜索数据率研究

现代雷达 2013年第12期35卷 27-30页

作者：程小枫吴少鹏涂刚毅中国船舶重工集团公司第七二四研究所南京210003

针对现代电子战探测目标多样性以及多任务同时工作导致的资源不足问题,研究了一种相控阵雷达的分区优化搜索算法。根据不同分区目标的不同特性分别设计了搜索参数,并给出了各分区重要性权重的计算方法。然后,分析了在不同资源约束条件... 详细信息

针对现代电子战探测目标多样性以及多任务同时工作导致的资源不足问题,研究了一种相控阵雷达的分区优化搜索算法。根据不同分区目标的不同特性分别设计了搜索参数,并给出了各分区重要性权重的计算方法。然后,分析了在不同资源约束条件下相控阵雷达搜索性能的优化模型,给出了各分区最优搜索数据率的计算准则和方法。最后,通过仿真实验验证了优化算法的有效性。

关键词：相控阵雷达分区搜索权重最优搜索数据率

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融合分区和局部搜索的多模态多目标优化

智能系统学报 2021年第4期16卷 774-784页

作者：胡洁范勤勤王直欢上海海事大学物流研究中心上海201306 上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

为解决多模态多目标优化中种群多样性维持难和所得等价解数量不足问题,基于分区搜索和局部搜索,本研究提出一种融合分区和局部搜索的多模态多目标粒子群算法(multimodal multi-objective particle swarm optimization combing zoning se... 详细信息

为解决多模态多目标优化中种群多样性维持难和所得等价解数量不足问题,基于分区搜索和局部搜索,本研究提出一种融合分区和局部搜索的多模态多目标粒子群算法(multimodal multi-objective particle swarm optimization combing zoning search and local search,ZLS-SMPSO-MM)。在所提算法中,整个搜索空间被分割成多个子空间以维持种群多样性和降低搜索难度;然后,使用已有的自组织多模态多目标粒子群算法在每个子空间搜索等价解和挖掘邻域信息,并利用局部搜索能力较强的协方差矩阵自适应算法对有潜力的区域进行精细搜索。通过14个多模态多目标优化问题测试,并与其他5种知名算法进行比较;实验结果表明ZLS-SMPSOMM在决策空间能够找到更多的等价解,且整体性能要好于所比较算法。

关键词：多模态多目标优化分区搜索局部搜索协方差矩阵自适应策略种群多样性等价解多模态多目标粒子群算法

基于分区和多子种群的多模态多目标粒子群优化算法

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控制工程 2024年

作者：袁浩黄文焘姜庆超范勤勤上海海事大学物流研究中心上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

寻找一个好的近似帕累托前沿和找到足够多的等效帕累托解是多模态多目标优化的两个重要目标。为此，提出一种基于分区和多子种群的多模态多目标粒子群算法(Multi-modal and multi-objective particle swarm algorithm based on zoning s... 详细信息

寻找一个好的近似帕累托前沿和找到足够多的等效帕累托解是多模态多目标优化的两个重要目标。为此，提出一种基于分区和多子种群的多模态多目标粒子群算法(Multi-modal and multi-objective particle swarm algorithm based on zoning search and multi-subpopulation，MMOPSO-ZSMS)。在MMOPSO-ZSMS算法中，为了降低搜索难度，采用分区策略对整个搜索空间进行划分以获得多个子空间；随后，在每个子空间中独立使用一种基于多子种群的多模态多目标粒子群算法对其进行搜索，从而找到更多有潜力的等效帕累托解。为测试所提算法性能，实验选取22个多模态多目标优化问题，并与七种多模态多目标算法进行比较。实验结果表明，相比于其它算法，MMOPSO-ZSMS算法不仅能够在决策空间找到更多的等效帕累托解，而且能够在目标空间找到多样性和逼近性好的帕累托前沿逼近。

关键词：多模态多目标优化进化计算分区搜索多子种群粒子群算法

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一种基于区域局部搜索的NSGA Ⅱ算法

自动化学报 2020年第12期46卷 2617-2627页

作者：栗三一王延峰乔俊飞黄金花郑州轻工业学院郑州450002 北京工业大学信息学部北京100124 武汉船舶职业技术学院武汉430000

针对局部搜索类非支配排序遗传算法(Nondominated sorting genetic algorithms, NSGA Ⅱ)计算量大的问题,提出一种基于区域局部搜索的NSGA Ⅱ算法(NSGA Ⅱ based on regional local search, NSGA Ⅱ-RLS).首先对当前所有种群进行非支配... 详细信息

针对局部搜索类非支配排序遗传算法(Nondominated sorting genetic algorithms, NSGA Ⅱ)计算量大的问题,提出一种基于区域局部搜索的NSGA Ⅱ算法(NSGA Ⅱ based on regional local search, NSGA Ⅱ-RLS).首先对当前所有种群进行非支配排序,根据排序结果获得交界点和稀疏点,将其定义为交界区域和稀疏区域中心;其次,围绕交界点和稀疏点进行局部搜索.在局部搜索过程中,同时采用极限优化策略和随机搜索策略以提高解的质量和收敛速度,并设计自适应参数动态调节局部搜索范围.通过ZDT和DTLZ系列基准函数对NSGA Ⅱ-RLS算法进行验证,并将结果与其他局部搜索类算法进行对比,实验结果表明NSGA Ⅱ-RLS算法在较短时间内收敛速度和解的质量方面均优于所对比算法.

关键词：非支配排序遗传算法分区搜索局部搜索多目标优化

求十面体变几何桁架机器人位置正解的改进粒子群算法

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机械设计 2008年第11期25卷 31-34页

作者：何兵车林仙罗佑新泸州职业技术学院机电工程系湖南文理学院机械工程学院

根据杆长约束条件,给出了求解6-DOF十面体变几何桁架并联机器人机构位置正解的无约束优化模型,并应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解此优化问题。针对PSO直接在整个解空间内寻优时很难求得全部位置正解的问题,提出了... 详细信息

根据杆长约束条件,给出了求解6-DOF十面体变几何桁架并联机器人机构位置正解的无约束优化模型,并应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解此优化问题。针对PSO直接在整个解空间内寻优时很难求得全部位置正解的问题,提出了求并联机器人机构位置正解的改进粒子群算法——分区搜索粒子群算法(PSO Based on theRegional Search,PSObRS)。数值实例表明,PSObRS能求出并联机器人机构的全部高精度位置正解。

关键词：变几何桁架机器人位置正解粒子群算法分区搜索