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基于高维多目标优化的国网运维指标建模研究

计算机与现代化 2013年第6期 23-26页

作者：李真汤进何鸣杨栋枢安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽南瑞继远软件有限公司安徽合肥230088

针对国家电网制定的考核方案经常变动,考核单位无法合理分配公司资源的问题,对指标进行高维多目标优化建模,得出一些总体得分较高的资源分配方案供决策者选择。本文针对此模型选用最小二乘法的高维多目标减少算法来去除冗余目标,同时引... 详细信息

针对国家电网制定的考核方案经常变动,考核单位无法合理分配公司资源的问题,对指标进行高维多目标优化建模,得出一些总体得分较高的资源分配方案供决策者选择。本文针对此模型选用最小二乘法的高维多目标减少算法来去除冗余目标,同时引入一种新的密度评估函数来更有效地收敛到Pareto前沿。实验引用新的密度评估函数NSGA-II算法,且与原NSGA-II算法进行比较。实验结果证明了该模型的有效性和合理性。

关键词：高维多目标优化目标缩减密度评估策略国网考核

基于改进高维多目标优化算法的中国住房租赁市场政策工具组合

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系统管理学报 2020年第2期 239-239页

作者：刘晓君郭晓彤李玲燕朱春阳西安建筑科技大学管理学院陕西新时代人居环境与共建共享重点研究基地南京航空航天大学计算机科学与技术学院

中国城镇住房制度长期以来侧重于提高居民住房自有水平,忽视了租赁方式在住房市场均衡中的重要作用,未能有效发挥其在城市住房资源合理配置及流动中的本质功能。目前,中国住房租赁市场处于初级发展阶段,与其相关的各类理论研究也相应滞... 详细信息

中国城镇住房制度长期以来侧重于提高居民住房自有水平,忽视了租赁方式在住房市场均衡中的重要作用,未能有效发挥其在城市住房资源合理配置及流动中的本质功能。目前,中国住房租赁市场处于初级发展阶段,与其相关的各类理论研究也相应滞后,研究关注住房租赁市场发展政策设计问题。以政策工具组合为视角,将政策设计过程抽象为高维多目标优化问题。基于观点挖掘思想,利用共现网络、文本挖掘等方法,以权威文献和专家观点作为数据来源,确定目标函数及约束函数系数,从而构建符合中国发展实际的住房租赁市场政策组合多目标函数。此外,提出一种基于Pareto支配关系的两阶段进化高维多目标优化算法以解决高维多目标函数的求解问题。从而搭建出住房租赁市场政策工具组合设计框架、流程和方法,以期为政府政策制定提供科学方法。

关键词：住房租赁市场政策工具高维多目标优化

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基于简化超体积的NSGA-Ⅱ算法

软件工程 2024年第3期27卷 26-29页

作者：纪红赵建印陈健葛睿海军航空大学山东烟台264001

针对NSGA-Ⅱ算法在高维多目标优化时选择压力较小,不适用于高维空间的问题,提出一种基于简化超体积的NSGA-Ⅱ算法,利用超体积在高维空间中可以准确评价个体优劣的特点,使用简化超体积代替拥挤距离对种群中的个体进行比较,在更新种群时... 详细信息

针对NSGA-Ⅱ算法在高维多目标优化时选择压力较小,不适用于高维空间的问题,提出一种基于简化超体积的NSGA-Ⅱ算法,利用超体积在高维空间中可以准确评价个体优劣的特点,使用简化超体积代替拥挤距离对种群中的个体进行比较,在更新种群时保留收敛性和分布性更好的个体。通过与4个先进的、具有代表性的高维多目标进化算法(NSGA-Ⅲ、MOEA/DD、KnEA、RVEA)的对比实验表明,基于简化超体积的NSGA-Ⅱ算法在求解大多数测试函数时,获得了更优的解集,证明了该算法处理高维多目标优化问题的优越性能。

关键词：高维多目标优化进化算法超体积

高维多目标权衡导向下建筑方案性能设计优化研究

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建筑经济 2022年第S2期43卷 245-252页

作者：陈平张杰山东建筑大学建筑城规学院山东济南250101

绿色建筑方案性能设计优化需考虑能耗、碳排放、热舒适、成本等高维性能目标的综合权衡,针对当前存在的性能预测优化效率与精度低、设计决策复杂性高的问题,通过对参数化建模、人工神经网络、优化算法联合、K-means聚类、熵权TOPSIS等... 详细信息

绿色建筑方案性能设计优化需考虑能耗、碳排放、热舒适、成本等高维性能目标的综合权衡,针对当前存在的性能预测优化效率与精度低、设计决策复杂性高的问题,通过对参数化建模、人工神经网络、优化算法联合、K-means聚类、熵权TOPSIS等方法与技术的分析,构建包含性能预测优化模块、协同设计决策模块在内的设计优化流程,以寒冷气候区某典型高校宿舍为例进行验证,结果显示运用该流程所决策选取的方案相比于与原参考建筑,在室内热舒适、能耗、碳排放、外围护结构材料成本方面均得到较大改善,可用于建筑方案高维多目标权衡判断,提高设计优化的效率、精度及决策的科学性。

关键词：高维多目标优化设计决策人工神经网络 K-means 熵权TOPSIS

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电磁轨道炮内弹道多目标优化方法

电磁轨道炮内弹道多目标优化方法

作者：王竹哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

电磁轨道炮采用电磁发射技术,通过电流在强磁场产生的安培力推动弹丸加速,相比于传统火炮具有极限速度高,隐蔽性好,调参简单等诸多优势,是当今环境下最具发展潜力的武器之一。电磁轨道炮内弹道设计需要考虑多个评价指标,适合通过多目标... 详细信息

电磁轨道炮采用电磁发射技术,通过电流在强磁场产生的安培力推动弹丸加速,相比于传统火炮具有极限速度高,隐蔽性好,调参简单等诸多优势,是当今环境下最具发展潜力的武器之一。电磁轨道炮内弹道设计需要考虑多个评价指标,适合通过多目标进化算法求解优化问题寻找最优参数。但目前的研究存在以下问题:1)电磁轨道炮内弹道优化问题具有复杂的帕累托前沿面,传统的多目标进化算法难以保证解集的收敛性与分布性;2)通常的电磁轨道炮内弹道优化模型只优化发射性能,没有考虑轨道电流产生的累积热量对轨道的烧蚀;3)电磁轨道炮内弹道优化问题决策变量维数较高,且模型复杂,进行一次完整的优化时间较长。针对以上三个问题,本文在以下几个方面开展研究:首先,将电磁轨道炮内弹道分为电源、轨道炮、电枢-弹丸三个模块,采用模块化建模法分别对每个模块建立数学模型。通常的以性能为主的电磁轨道炮内弹道优化问题包含发射过程中轨道最大电流、弹丸出口速度、能量转化效率三个发射指标;为增长电磁轨道炮使用寿命,在此额外提出累积热量作为发射指标。其次,研究考虑性能的电磁轨道炮内弹道多目标优化问题。由于传统多目标进化算法难以处理具有复杂帕累托前沿面的优化问题,在此选用可以自适应调节权重的基于分解的进化算法,在其基础上引入变异因子,改进搜索父代个体策略,增加搜索效率,并在基准问题下验证有效性。按照电磁轨道炮放电电容器个数的不同将优化问题分为三种情况,在每种情况下分别求解帕累托最优解集,并依据对各目标的偏好在其中寻找最优解。再次,为了避免轨道累积产热对电磁轨道炮的过度烧蚀,研究考虑使用寿命的电磁轨道炮内弹道多目标优化问题。此时优化目标包含累积热量,目标空间维度为四维,属于高维多目标优化问题。在原算法的基础上改进个体拥挤度的计算方法,优化在高维空间的搜索效率。于基准问题下验证有效性,在不同放电电容器个数的情况下分别求解帕累托最优解集,并依据对各目标的偏好在其中寻找最优解。最后,针对电磁轨道炮内弹道优化时间长的问题,建立高斯过程代理模型辅助多目标进化算法。首先在决策空间中通过Sobol序列生成样本点建立初始高斯过程代理模型,利用切比雪夫聚合法将对目标函数的估值与误差估计转换为对权重向量的估值与误差估计,采用提升的期望EI作为评价个体的指标,并提出在进化过程中更新模型的方法。将高斯过程代理模型辅助的算法得到的结果与前面对比,验证了方法的有效性。

关键词：电磁轨道炮多目标优化高维多目标优化高斯过程代理模型

DAV-MOEA:一种采用动态角度向量支配关系的高维多目标进化算法

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计算机学报 2022年第2期45卷 317-333页

作者：谢承旺余伟伟郭华张伟张琼冰华南师范大学数据科学与工程学院广东汕尾516600 南宁师范大学计算机与信息工程学院南宁530100 北京航空航天大学计算机学院北京100191 华东交通大学理学院南昌330013 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

现实中不断涌现的高维多目标优化问题对传统的基于Pareto支配的多目标进化算法构成巨大挑战.一些研究者提出了若干改进的支配关系,但仍难以有效地平衡高维多目标进化算法的收敛性和多样性.提出一种动态角度向量支配关系动态地刻画进化... 详细信息

现实中不断涌现的高维多目标优化问题对传统的基于Pareto支配的多目标进化算法构成巨大挑战.一些研究者提出了若干改进的支配关系,但仍难以有效地平衡高维多目标进化算法的收敛性和多样性.提出一种动态角度向量支配关系动态地刻画进化种群在高维目标空间的分布状况,以较好地在收敛性与多样性之间取得平衡;另外,提出一种改进的基于L_(p-)范式(p高维目标空间中解群的多样性.设计了一种采用动态角度向量支配关系的高维多目标进化算法DAV-MOEA,该算法利用动态角度向量支配关系增强选择压力,运用改进的基于L_(p-)范式(p目标的DTLZ和WFG基准测试实例上的IGD与HV指标性能.实验结果表明,动态角度向量支配关系、改进的拥挤距离方法和DAV-MOEA算法在高维目标空间中能够获得显著较优或颇具竞争力的收敛性和多样性.由此表明所提出的支配关系、拥挤距离度量方法和DAV-MOEA算法在高维目标空间中颇具前景.

关键词：动态角度向量支配关系高维多目标优化进化算法多样性收敛性

求解高维昂贵多目标问题的约束型Dropout代理辅助进化算法

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电子学报 2023年第7期51卷 1859-1867页

作者：张睿白晓露潘理虎太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

现实优化问题常需同时对多个冲突目标进行评估优化,由于评估过程多依赖大量复杂的仿真实验,从而产生计算代价昂贵的问题.代理模型辅助下的进化算法可在计算资源有限的情况下为此类问题提供有效的最优解集.但随着问题决策以及目标空间维... 详细信息

现实优化问题常需同时对多个冲突目标进行评估优化,由于评估过程多依赖大量复杂的仿真实验,从而产生计算代价昂贵的问题.代理模型辅助下的进化算法可在计算资源有限的情况下为此类问题提供有效的最优解集.但随着问题决策以及目标空间维度变高,则会衍生出诸多负面因素限制代理模型的预测精度.对此,提出一种基于约束型Dropout神经网络的代理辅助进化算法(Constrained Dropout Neural Network based surrogate-assisted Evolution Algorithm,CDNNEA),以约束型Dropout神经网络作为一种可扩展方案来增强代理模型在高维空间中的适用性,在模型管理部分中,构建种群个体收敛性以及多样性评判指标,自适应地选取引导代理模型更新的代表性个体.通过在DTLZ基准测试问题上进行实验,CDNNEA显示出相较其它先进算法性能表现最优或近似最优,同时将其应用于高维参数自适应优化的现实问题中.实验表明:提供的代表性解决方案投入实际应用时识别准确率均较优且模型计算量可控,验证出CDNNEA在高维昂贵类优化问题上的有效性.

关键词：代理模型昂贵问题高维多目标优化模型管理进化算法

基于SOM聚类和自适应算子选择的高维多目标进化算法

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电子学报 2022年第8期50卷 1959-1974页

作者：钟沛龙黎明何超陈昊南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063 南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106

在高维多目标进化算法中,通常利用重组算子产生优质子代来引导种群搜索,已有研究表明,利用相似个体进行重组可以提高子代个体质量.由于自组织映射(Self-Organizing Mapping,SOM)网络能够通过聚类的方式保持种群个体原有的拓扑逻辑关系... 详细信息

在高维多目标进化算法中,通常利用重组算子产生优质子代来引导种群搜索,已有研究表明,利用相似个体进行重组可以提高子代个体质量.由于自组织映射(Self-Organizing Mapping,SOM)网络能够通过聚类的方式保持种群个体原有的拓扑逻辑关系并获得个体的相似信息,因此本文提出一种基于SOM聚类和自适应算子选择的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on SOM Clustering and Adaptive Operator Selection,MaOEASCAOS).本文首先通过自组织映射网络进行种群分类,提取个体数据结构信息,并利用相似性构建邻域交配池;然后根据类内个体支配信息进行自适应算子选择,提高算法搜索和收敛性能;最后,采用环境选择策略对种群进行多样性管理以保证种群在帕累托前沿均匀分布.仿真结果表明,本文提出的基于SOM聚类和自适应算子选择(SOM Clustering and Adaptive Operator Selection,SCAOS)方法在处理高维多目标优化问题时具有较强的竞争力并且性能指标整体优于其他方法.

关键词：高维多目标优化自组织映射网络聚类自适应选择进化算法

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面向梯级水库多目标优化调度的进化算法研究

水利学报 2020年第12期51卷 1441-1452页

作者：纪昌明马皓宇彭杨华北电力大学水利与水电工程学院北京102206

实际工程中以梯级水库多目标优化调度为代表的大规模高维多目标优化问题,其优化难度是一般方法所难以应对的。为此本文提出一种新型的多目标粒子群算法LMPSO,其包含了基于超体积指标Ihk的适应值分配方法与基于问题变换的搜索空间降维策... 详细信息

实际工程中以梯级水库多目标优化调度为代表的大规模高维多目标优化问题,其优化难度是一般方法所难以应对的。为此本文提出一种新型的多目标粒子群算法LMPSO,其包含了基于超体积指标Ihk的适应值分配方法与基于问题变换的搜索空间降维策略,以有效处理问题的高维目标向量与大规模决策变量。将该算法应用于溪洛渡-向家坝梯级水库的中长期多目标优化调度中,并与4种知名算法的计算结果进行对比分析,验证LMPSO在求解该类问题上的卓越性能。由此为多目标优化调度高质量非劣解集的获取提供一种可靠的方法,并为下一步的多目标调度决策提供有力的数据支持。

关键词：多目标优化梯级水库调度大规模优化高维多目标优化