多目标粒子群优化算法的研究 

大量实际应用问题最后可以转化为多目标优化问题,而粒子群优化因为其概念简单、实现容易、收敛快速被广泛地用来求解。 大量多目标优化算法是为进化算法设计的,没有针对粒子群优化的特性。因此我们分析多目标粒子群优化的收敛机制,研究决策变量间的关系、最优解集在决策变量上的投影、决策向量间的关系与收敛稳定性、收敛类型的关系,...
上海交通大学  博士论文  2013年 下载次数(10472)| 被引次数(155)

用于区间参数多目标优化问题的遗传算法 

区间参数多目标优化问题是普遍存在,且非常重要的不确定优化问题。由于该问题的参数取值为区间,且含有多个目标函数,因此,有效的解决方法非常少见。论文根据不同的实际需求,提出有效解决该问题的3类遗传算法。 首先,面向多目标优化问题的一般需求,给出一种求取近似Pareto最优解集的遗传算法。该算法通过定义区间占优可信度...
中国矿业大学  博士论文  2012年 下载次数(4150)| 被引次数(64)

基于全局优化和局部学习的进化多目标优化算法 

一直以来,最优化问题都是科学研究和工程实践的难点和热点。根据其所需要优化的目标函数的个数,优化问题可以分为单目标优化问题和多目标优化问题。受生物智能启发的进化算法以种群进化的方式不断逼近最优解,具有全局优化的能力,能有效的解决大部分优化问题。然而,进化算法也存在一些缺陷,如收敛速度较慢,运行时间较长等。特别是对于那些比...
西安电子科技大学  博士论文  2016年 下载次数(2609)| 被引次数(21)

多目标动态差分进化算法及其应用研究 

多目标优化问题广泛存在于实际工程应用和科学研究中,是一类非常重要而又难以解决的复杂问题。作为随机启发式搜索算法,进化计算通过代表整个解集的种群进化,以内在并行的方式搜索,一次优化运行就能够获得多个非劣解,已被成功应用于多目标优化领域,并发展成为一个相对较热的进化多目标优化研究方向。差分进化算法作为当今最有效的随机优化算...
湖南大学  博士论文  2011年 下载次数(2359)| 被引次数(25)

基于生态位原理的中国高等学校生态竞争研究 

随着我国高等教育的发展,高校间的竞争越来越激烈。保持高校间的生态竞争,直接关系到高校的生存与发展,关系到国家的经济发展与强盛。高校在竞争中如何建立自己的强势生态位,明确自己在高校系统中的层次与地位,不仅是高校保持或办出特色的前提,也是高校发展的战略性问题。本文在对中国高等学校竞争现状和问题分析的基础上,按照高...
天津大学  博士论文  2007年 下载次数(2330)| 被引次数(31)

城市大型零售商业建筑的生态位研究 

城市化促进了我国现代城市大型零售商业建筑的较快发展,消费水平的提高对大型零售商业建筑的发展提出了新的要求,商业活动的发展在为人们提供前所未有的消费驱动力的同时,也加剧了以人类活动为主体的商业建筑与城市环境之间的矛盾。树立整体的系统环境观,改善大型零售商业建筑与城市环境的关系,为商业建筑的可持续发展奠定基础。论...
同济大学  博士论文  2007年 下载次数(2170)| 被引次数(24)

求解偏好多目标优化的克隆选择算法 

目标维数较高的多目标优化问题的难题在于非支配解急剧增加,经典算法由于缺乏足够的选择压力导致性能急剧下降.提出了基于偏好等级的免疫记忆克隆选择优化算法,用于解决目标维数较高的多目标优化问题.利用决策者提供的偏好信息来为抗体分配偏好等级,根据该值比例克隆抗体,增大抗体的选择压力,加快收敛速率.根据偏好信息来缩减Pareto...
《软件学报》  2010年 第01期 下载次数(1445)| 被引次数(73)

基于进化算法的高维多目标优化问题求解方法及应用 

多目标进化算法是目前求解多目标优化问题最行之有效的方法,常用的高性能多目标进化算法多用于求解目标数较少的问题。高维多目标优化问题(Many-objective Optimization Problems),即目标数多于5个的问题的研究则是多目标优化领域一个研究热点。本论文旨在探索和设计具有较高搜索能力和搜索效率的高维多...
深圳大学  博士论文  2015年 下载次数(1265)| 被引次数(13)

东北国有林区林业产业生态位演化研究 

天然林资源的掠夺式开发利用、单一林木依赖型的产业结构、粗放低附加值的林品生产使东北国有林区陷入“资源诅咒”厄运陷阱,引发了东北国有林区的资源危机、经济危困和生态危机,引发了国有林区林业产业的持续熵增和存续困境。全球气候变化和国际政治博弈等严峻的客观形势,“五位一体”现代化发展格局的构建要求,绿色经济、循环经济和低碳经济...
东北林业大学  博士论文  2014年 下载次数(1215)| 被引次数(15)

基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法研究 

含有大规模变量的多目标优化问题是目前多目标进化算法领域的研究重点.多目标粒子群优化方法具有收敛性良好、计算简单和参数设置少等优点,但随着优化问题决策变量的增多, 变量维度 成为了瓶颈.针对上述问题,文中提出的变量随机分解策略,增加关联变量分配到同组的概率,使得算法更好的保留变量间的关联性,并将合作协同进化框架融合到算法...
《计算机学报》  2016年 第12期 下载次数(1061)| 被引次数(21)

基于人工免疫系统的多目标优化与SAR图像分割 

最优化问题是工程实践和科学研究中的主要问题形式之一,其中,仅有一个目标函数的最优化问题被称为单目标优化问题,目标函数超过一个并且需要同时处理的最优化问题被称为多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOPs)。本论文对其前沿方向之一——人工免疫多目标优化模型进行了深入...
西安电子科技大学  博士论文  2011年 下载次数(1048)| 被引次数(14)

面向可靠性优化设计的分布式系统资源分配研究 

可靠性定义了系统在一段时间内能够持续正常工作的能力,是系统设计中的一个重要指标,而提高系统可靠性往往会造成系统资源消耗的增加。为了在保障系统长时间可靠运行的同时,达到可靠性增长与资源消耗的平衡,自上个世纪六十年代开始,系统可靠性优化设计作为一个热点研究课题吸引了众多的科研工作者的关注。随着系统规模的增大和复杂性的提升,...
重庆大学  博士论文  2012年 下载次数(1035)| 被引次数(7)

基于遗传规划的分类算法研究 

分类问题是机器学习领域最为基础的研究方向。所谓分类问题利用通过训练数据集得到的分类器对新的数据样本进行样本归类的问题。其中,二类分类问题是被研究最为广泛的问题,也是分类问题中最为基础和重要的方向。在二类分类问题中,所有的数据样本将被分类器划分到两个不同的类别。传统的机器学习大多是利用统计知识来设计分类器,从而获得较好的...
中国科学技术大学  博士论文  2013年 下载次数(1002)| 被引次数(9)

盾构隧道开挖及补偿注浆对地层扰动影响的室内试验及数值模拟研究 

针对盾构法施工过程中产生的土体损失,补偿注浆是一种应用广泛的沉降控制措施。通过模型试验及数值模拟,研究了盾构隧道开挖及补偿注浆对周围土体的扰动影响。将开挖和补偿注浆连续考虑,重点研究了既有土体损失情况下补偿注浆对地表沉降和周围土体应力的影响规律,研究结果表明,盾构隧道开挖过程中,地表沉降可以用Peck公式有效预测,且沉...
《岩土工程学报》  2016年 第10期 下载次数(982)| 被引次数(33)

基于聚类的多目标进化算法重组算子研究 

实际工程中存在着大量的具有多约束、多变量以及高度非线性等性质的复杂多目标优化问题。由于传统的确定性优化技术不能较好地求解这一类问题,因此基于自然启发搜索的进化算法成为了解决此类问题的主流方法。由于多目标进化算法单次运行就可获得多目标优化问题Pareto解集的逼近解集,因此近年来得到了蓬勃发展。多目标进化算法有两个重要算...
哈尔滨工业大学  博士论文  2016年 下载次数(960)| 被引次数(7)

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