检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应多目标进化CNN的图像分割方法

控制与决策 2024年第4期39卷 1185-1193页

作者：王维王显鹏宋相满东北大学工业智能与系统优化国家级前沿科学中心沈阳110819 东北大学智能工业数据解析与优化教育部重点实验室沈阳110819 辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室沈阳110819

卷积神经网络已经成为强大的分割模型,但通常为手动设计,这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络.人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣,然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构,或者没... 详细信息

卷积神经网络已经成为强大的分割模型,但通常为手动设计,这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络.人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣,然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构,或者没有考虑多个目标优化模型.鉴于此,提出一种称为AdaMo-ECNAS的自适应多目标进化卷积神经架构搜索算法,用于特定领域的图像分割,在进化过程中考虑多个性能指标并通过优化模型的多目标适应特定的数据集.AdaMo-ECNAS可以构建灵活多变的预测分割模型,其网络架构和超参数通过基于多目标进化的算法找到,算法基于自适应PBI实现3个目标进化问题,即提升预测分割的F1-score、最大限度减少计算成本以及最大限度挖掘额外训练潜能.将AdaMo-ECNAS在两个真实数据集上进行评估,结果表明所提出方法与其他先进算法相比具有较高的竞争性,甚至是超越的.

关键词：卷积神经网络神经架构搜索多目标优化问题基于分解的多目标进化算法自适应图像分割

综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘学报 2022年第10期51卷 2149-2159页

作者：戴粤戴吾蛟余文坤中南大学测绘与遥感科学系湖南长沙410083 湖南省精密工程测量与形变灾害监测重点实验室湖南长沙410083

针对滑坡参数反演存在的多目标优化问题,同时为弥补滑坡深部位移监测点位稀疏的不足,提出了一种综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法。该方法利用地表与深部位移监测数据构建多目标位移反分析模型,采用抗差Helmer... 详细信息

针对滑坡参数反演存在的多目标优化问题,同时为弥补滑坡深部位移监测点位稀疏的不足,提出了一种综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法。该方法利用地表与深部位移监测数据构建多目标位移反分析模型,采用抗差Helmert方差分量估计法计算各类位移观测量的抗差验后随机模型,优化反演模型的权参数。试验结果表明:深部位移信息量不足会导致位移反分析结果出现严重偏差,综合地表与深部位移信息的反演结果更为准确;基于抗差Helmert方差分量估计的多目标加权位移反分析方法不仅可以合理确定不同类型观测数据的权重,还能够有效抵制异常粗差对反演结果的影响,提高了反演计算精度。

关键词：滑坡变形监测多目标优化问题加权位移反分析模型抗差Helmert方差分量估计

多目标优化问题C（ε）-近似解的组合标量化方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标优化问题C（ε）-近似解的组合标量化方法

作者：张琦重庆师范大学

学位级别：硕士

多目标优化问题就是同时极大化或极小化多个具有冲突性或矛盾性的目标的最优化问题.多目标优化理论与方法在经济管理、工程设计、环境保护和智能交通等诸多领域均有非常重要的应用,而如何引入新的数学工具并在统一框架下提出多目标优化... 详细信息

多目标优化问题就是同时极大化或极小化多个具有冲突性或矛盾性的目标的最优化问题.多目标优化理论与方法在经济管理、工程设计、环境保护和智能交通等诸多领域均有非常重要的应用,而如何引入新的数学工具并在统一框架下提出多目标优化问题的统一解定义并研究其性质一直是多目标优化领域中十分重要的研究方向.标量化方法就是将多目标优化问题以某种方式转化成单目标优化问题,进而借助单目标优化问题的已有理论与方法来研究多目标优化问题的一类基本方法.本文主要研究多目标优化问题C（ε）-近似解的组合标量化方法,利用两类不同的组合标量化方法,在无任何目标函数的凸性假设条件下建立了多目标优化问题C（ε）-（弱）有效解和E-（弱）有效解的一些标量化结果.本文主要研究内容可概括如下:第一章简要叙述了多目标优化问题的研究背景与意义、多目标优化问题各类解的发展历史以及一些标量化方法的研究进展,包括本文研究工作所需的一些相关概念及基本工具.第二章主要利用Ehrgott和Ruzika所提出的基于Epsilon-约束法的思想,通过引入松弛变量的一类组合标量化方法,在没有目标函数的任何凸性假设的情况下,通过调整标量化模型中参数的范围,对已有的一些精确解和ε-近似解的标量化结果进行了推广,建立了基于co-radiant集定义的C（ε）-有效解、C（ε）-弱有效解和基于改进集定义的E-有效解、E-弱有效解的一些标量化结果,并列举了一些例子对主要结果进行解释.第三章主要利用Ehrgott和Ruzika提出的另一类组合标量化方法,即具有松弛和剩余变量的改进Epsilon-约束标量化方法,在无目标函数的任何凸性假设条件下,通过调整参数范围获得了基于co-radiant集定义的C（ε）-（弱）有效解和基于改进集定义的E-（弱）有效解的一些标量化结果.同样也列举了一些例子对主要结果进行解释.

关键词：多目标优化问题 C（ε）-（弱）有效解 E-（弱）有效解松弛变量剩余变量 Epsilon-约束法组合标量化方法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标优化问题近似解的一类标量化方法

重庆师范大学学报（自然科学版） 2020年第1期37卷 86-90页

作者：张琦刘佳星赵克全重庆师范大学数学科学学院重庆401331

【目的】研究多目标优化问题近似解的一类标量化方法。【方法】利用Ehrgott和Ruzika提出的多目标优化问题的标量化模型。【结果】建立了基于co-radiant集定义的(C,ε)-近似解和改进集定义的E-近似解的一些标量化结果,并提出了一些例子... 详细信息

【目的】研究多目标优化问题近似解的一类标量化方法。【方法】利用Ehrgott和Ruzika提出的多目标优化问题的标量化模型。【结果】建立了基于co-radiant集定义的(C,ε)-近似解和改进集定义的E-近似解的一些标量化结果,并提出了一些例子对主要结果进行了解释。【结论】所得结果为设计求解多目标优化问题近似解的最优算法提供理论与方法基础。

关键词：多目标优化问题 (C,ε)-近似解 E-近似解改进的ε-约束法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

浮式风机基础非对称式系泊系统设计方法

船舶力学 2022年第11期26卷 1646-1656页

作者：康思伟梁明霄孙红军徐胜文中海油融风能源有限公司上海200335 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

浮式风机在离岸工作时,通常需要运维船靠泊风机基础进行定期维护保养等作业。为了避免运维船作业时与浮式风机的锚链碰撞造成事故,浮式风机基础的系泊系统应当采用非对称设计,为运维船靠泊留出足够的操作空间。为了解决非对称系泊系统... 详细信息

浮式风机在离岸工作时,通常需要运维船靠泊风机基础进行定期维护保养等作业。为了避免运维船作业时与浮式风机的锚链碰撞造成事故,浮式风机基础的系泊系统应当采用非对称设计,为运维船靠泊留出足够的操作空间。为了解决非对称系泊系统在不同环境力方向定位能力相差较大的问题,提出浮式风机非对称式系泊系统设计方法,将非对称系泊系统设计转化为一个多目标优化问题,结合非占优排序遗传算法(NSGA-II)优化系泊系统参数,保证风机基础全环境力方向上系泊定位安全性。

关键词：浮式风机非对称系泊系统多目标优化问题

拟凸函数的近似次微分及其在多目标优化问题中的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

应用数学和力学 2022年第3期43卷 322-329页

作者：史小波高英重庆师范大学数学科学学院重庆401331

针对拟凸函数提出一类新的近似次微分,研究其性质,并将近似次微分应用到拟凸多目标优化问题近似解的刻画中.首先,对已有的近似次微分进行改进,得到拟凸函数新的近似次微分,并给出其与已有次微分之间的关系及一系列性质.随后,利用新的近... 详细信息

针对拟凸函数提出一类新的近似次微分,研究其性质,并将近似次微分应用到拟凸多目标优化问题近似解的刻画中.首先,对已有的近似次微分进行改进,得到拟凸函数新的近似次微分,并给出其与已有次微分之间的关系及一系列性质.随后,利用新的近似次微分给出拟凸多目标优化问题近似有效解、近似真有效解的最优性条件.

关键词：拟凸函数近似次微分多目标优化问题近似解最优性条件

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标优化问题的标量化与基因算法

多目标优化问题的标量化与基因算法

作者：徐威娜重庆师范大学

学位级别：硕士

近年来,伴随着多目标优化理论与方法的不断发展,开展多目标优化问题解的标量化性质、多目标优化问题的求解方法以及多目标优化模型的应用等相关研究具有十分重要的理论意义与应用价值.多目标优化问题的相关研究已取得了大量基础而重要... 详细信息

近年来,伴随着多目标优化理论与方法的不断发展,开展多目标优化问题解的标量化性质、多目标优化问题的求解方法以及多目标优化模型的应用等相关研究具有十分重要的理论意义与应用价值.多目标优化问题的相关研究已取得了大量基础而重要的研究成果,主要包括多目标优化问题各类有效解和近似解概念,各类解的线性与非线性标量化性质,以及求解多目标优化问题的算法设计等.本文主要借助非线性规划、凸分析等学科的理论基础,以及启发式算法的相关结论,进一步探究标量化方法与改进的多目标基因算法.具体包括推广的广义切比雪夫法的近似G-真有效解标量化性质、有效解的理想点标量化方法及求解算法设计、改进选择算子的多目标基因算法等.第一章主要给出多目标优化问题的研究背景、多目标优化问题解性质、标量化方法和多目标基因算法研究的一些主要进展及一些基本概念.第二章主要研究多目标优化问题近似G-真有效解的标量化性质.利用一类推广的广义切比雪夫范数标量化方法建立了多目标优化问题ε-弱有效解和ε-真有效解的一些非线性标量化结果,推广多目标优化中关于精确解的一些非线性标量化结果到近似解情形.第三章主要研究非线性标量化方法的算法设计.基于理想点法进行非线性标量化方法的算法设计,用于一次性计算出非凸多目标优化问题的有效解前沿.该方法通过数值实验表明是有效的.第四章主要研究多目标基因算法.针对基因算法的选择算子,在保留点的多样性和减少计算复杂度这两方面进行了改进,给出一种改进的多目标基因算法.该方法基于分类Pareto前沿面的动态规划,定义了密度指数描绘前沿面上有效点的密集程度,使得被选择点的差异性更大且更靠近前沿面.数值实验结果表明该方法是有效的.

关键词：多目标优化问题非线性标量化有效解近似解推广的广义切比雪夫范数标量化多目标基因算法 Pareto前沿面

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标优化问题近似解的一类标量化方法

多目标优化问题近似解的一类标量化方法

作者：刘佳星重庆师范大学

学位级别：硕士

多目标优化是数学优化与最优化领域中十分重要的分支,而多目标优化问题各类精确解与近似解的性质研究又是多目标优化理论与方法研究中非常重要的研究方向.本文主要利用最近Ehrgott和Ruzika基于经典的ε-约束标量化方法结合剩余变量而提... 详细信息

多目标优化是数学优化与最优化领域中十分重要的分支,而多目标优化问题各类精确解与近似解的性质研究又是多目标优化理论与方法研究中非常重要的研究方向.本文主要利用最近Ehrgott和Ruzika基于经典的ε-约束标量化方法结合剩余变量而提出的一类改进ε-约束标量化模型,对多目标优化问题的几类近似解的标量化性质进行了研究.建立了多目标优化问题的几类近似解与这类标量化问题最优解之间的一些关系.具体包括多目标优化问题ε-弱有效解、ε-有效解、ε-严有效解和ε-真有效解的标量化性质.进一步,本文也利用这类标量化模型,建立了基于Co-radiant集而定义的（C,ε）-（弱）有效解和基于改进集而定义的E-（弱）有效解的一些标量化性质.第一章主要给出多目标优化问题的研究背景与意义,对多目标优化及其与本文主要研究内容相关的一些研究现状进行了综述,进而提出了本文的主要研究内容.第二章主要研究多目标优化问题的ε-类型近似解与改进ε-约束标量化问题近似最优解之间的一些关系.利用改进的ε-约束标量化模型,在没有任何凸性假设条件下,建立了多目标优化问题ε-弱有效解,ε-有效解和ε-严有效解的一些标量化结果.特别地,在没有任何凸性假设条件下,利用该标量化模型建立了多目标优化问题ε-真有效解的一些充分条件和必要条件.第三章主要研究多目标优化问题（C,ε）-（弱）有效解和E-（弱）有效解的一些标量化性质.利用Ehrgott和Ruzika提出的改进ε-约束标量化模型,在无任何凸性假设条件下建立了多目标优化问题基于Co-radiant集而定义（C,ε）-有效解和（C,ε）-弱有效解以及基于改进集而定义的E-有效解和E-弱有效解的一些必要条件和充分条件.第四章是总结了本文的主要结论并提出了有待进一步研究的一些问题.

关键词：多目标优化问题改进的ε-约束标量化问题 ε-近似解 ε-真有效解 Co-radiant集 (C,ε)-（弱）有效解改进集 E-（弱）有效解

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标优化问题在金融投资中的有效运用分析

全国流通经济 2022年第10期 117-119页

作者：仉涛李佳林中国社会科学院研究生院北京100871 河北地质大学山东济南250101

投资组合管理是进行合理投资、资金管理、优化资产配置和有效投资的重要技术。投资组合优化问题(POP)被认为是一个NP难问题,它涉及许多目标和约束。进化算法和群体智能优化器在求解多目标POP(MOPOP)问题中的应用引起了研究者的广泛关注... 详细信息

投资组合管理是进行合理投资、资金管理、优化资产配置和有效投资的重要技术。投资组合优化问题(POP)被认为是一个NP难问题,它涉及许多目标和约束。进化算法和群体智能优化器在求解多目标POP(MOPOP)问题中的应用引起了研究者的广泛关注,但它们的解通常通过加权系数法将MOPOP转化为POP。本文提出了一种基于概率准则的多目标优化算法,它不通过上述变换方法,而是通过同时优化所有目标来寻找最优解。优化方法在许多金融领域有着悠久的历史,因为优化模型在金融决策中发挥着越来越重要的作用。许多计算金融问题,从资产配置到风险管理,从期权定价到模型校准,都可以使用现代优化技术有效地解决。最佳投资组合配置问题一直是金融学界学者和从业者感兴趣的问题。20世纪50年代,哈里·马科维茨(Harry Markowitz)发表了他的开创性著作,提出了一个简单的二次规划,用于选择多样化的证券投资组合。他的投资组合选择模型可以在数学上表述为风险(定义为收益方差)为(上限)有界时的预期收益最大化问题,或预期收益为(下限)有界时的风险最小化问题。经典的投资组合选择方法将两个准则优化问题简化为一个准则优化问题,其中第二个准则转换为约束。将一个多准则问题简化为一个准则问题并不总是解决多准则问题的最佳方法,尤其是在准则数大于两个的情况下。本文研究了进化多准则优化算法在投资组合选择问题中的有效性。

关键词：投资多目标优化问题金融运用