搜索结果: 1-7 共查到“计算机科学技术 多目标优化算法”相关记录7条 . 查询时间(0.403 秒)
考虑全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法
多模态多目标优化 局部收敛性 进化算法 种群多样性
2023/1/7
多模态多目标优化问题(Multimodal multi-objective optimization problems,MMOPs)是指具有多个全局或局部Pareto解集(Pareto solution sets,PSs)的多目标优化问题(Multi-objective optimization problems,MOPs).在这类问题中,Pareto前沿(Pareto front,PF)上相距很...
为了让多目标粒子群优化算法在运行过程中保持粒子的多样性，提出了一种初始化方法和动态多粒子群协作的多目标优化算法。根据粒子群在决策空间中的分布情况动态增加或者减少粒子群数量；为避免粒子收敛速度过快，改进了决定粒子飞行速度的因素，速度值依赖于粒子当前速度惯性、粒子最优值，群最优值和所有群最优值。用五个测试函数对算法进行了测试并与多目标粒子群优化进行了比较，测试结果表明提出的算法优于多目标粒子群优化算法...
基于合作模型的协同免疫多目标优化算法
多目标优化 人工免疫算法 协同进化
2013/5/14
本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点，构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型，并将该模型引入人工免疫系统中，提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tcheby...
一种基于群智能的快速多目标优化算法
群智能 Pareto最优集 几何Pareto选择
2009/6/29
粒子群优化算法是一种典型的仿真群智能的算法。探讨了利用粒子群算法求解多目标优化问题，为了提高算法速度，采用了几何Pareto选择算法作为文档算法，用多方向搜索的办法寻找极端点。实验表明：该算法得到的解的数量多，速度快并且近似前沿的程度比较高。
量子免疫克隆多目标优化算法
人工免疫系统 量子位编码 多目标优化
2009/4/24
该文基于免疫系统的免疫优势概念和抗体克隆选择学说,采用量子位编码,提出了一种量子免疫克隆多目标优化算法,并对算法进行了理论分析;与RWGA、SPEA和MISA等算法的比较表明,该算法对低维多目标优化问题更有效。
正交免疫克隆粒子群多目标优化算法
粒子群优化 人工免疫系统 克隆选择
2009/3/18
该文基于抗体克隆选择学说理论，提出了一种求解多目标优化问题的粒子群算法——正交免疫克隆粒子群算法(Orthogonal Immune Clone Particle Swarm Optimization, OICPSO)。根据多目标的特点，提出了适合粒子群算法的克隆算子，免疫基因算子，克隆选择算子。免疫基因操作中采用了离散正交交叉算子来获得目标空间解的均匀采样，得到理想的Pareto解集，并引入拥挤...