湖南省教育厅重点项目(06A074)
- 作品数：36 被引量：178H指数：8
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- 相关机构：湘潭大学中南大学湖南铁路科技职业技术学院更多>>
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- 二维目标下分布性与收敛性结合的种群维护策略被引量：2
- 2008年
- 种群维护是多目标进化算法的重要组成部分。针对传统方法在维护过程中只考虑分布性的情况,提出一种分布性与收敛性结合的种群维护策略,该方法用一种邻近个体间的相对趋近关系来表示其适应值,弥补了单纯Pareto支配关系的"粗糙性",并用一种可调邻域的方法对种群的密集程度进行控制。将其与NSGA-II和SPEA2进行对比,实验结果表明该算法在有效保持种群分布性的同时,拥有良好的收敛性和速度。
- 李密青郑金华罗彪肖桂霞
- 关键词：多目标进化算法多目标优化问题种群维护收敛性分布性
- 基于新的网格存优策略的多目标归档算法
- 2009年
- 网格方法被多个进化算法用来保持解集的分布性。基于ε支配概念的ε-MOEA本质上也是基于网格策略的。虽然ε-MOEA通常情况下都能在算法性能的各方面之间取得较为合理的折衷,但是由于其存在固有缺陷,很多时候表现出不容忽视的问题——当PFtrue对某一维的变化率在该维不同区域的差异较大时,解集中边界个体或代表性个体丢失——严重影响解集的分布性。针对这一问题,定义了一种新的δ支配概念和虚拟"最优点"的概念,提出了一种新的网格存优策略,并将之应用于更新进化多目标归档算法的归档集。实验结果显示,基于新的存优策略的进化多目标归档算法(δ-MOEA)具有良好的性能,尤其在分布性方面比NSGA2和ε-MOEA好得多。
- 谢炯亮郑金华
- 关键词：网格
- 基于空间距离的多目标进化算法被引量：2
- 2009年
- 为提高多目标进化算法的收敛性,提出一种基于空间距离的多目标进化算法.定义一种密度估计指标——树聚集距离,在考虑非支配前沿的同时,利用个体的空间距离及树聚集距离进行个体选择操作.另外,在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用基于个体邻近距离的维护方法对其进行维护.通过6个测试问题和5个方面的测试标准,与NSGA-II和SPEA2进行比较,该算法在拥有更好收敛度的同时,保持良好的均匀性和分布广度.
- 李密青郑金华肖桂霞谢炯亮
- 关键词：种群维护多目标进化算法
- 基于空间距离的多目标差分进化算法被引量：6
- 2009年
- 在经典差分进化的基础上,提出了一种基于空间距离的多目标差分进化算法(SD-MODE),与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,结果表明该算法拥有良好的分布性,同时也较好地改善了收敛性。
- 曾映兰伍军郑金华
- 关键词：多目标进化算法多目标优化问题差分进化
- 用进化算法和函数优化模型分析回溯算法上界
- 2010年
- 研究的是常出现在求解NP难问题的Davis-Putnam型指数时间回溯算法中的一类多变量递归问题。首先引入适当的赋权函数,把多变量递归函数转化为单变量递归函数;然后提出有效的优化模型,把求解单变量递归函数问题转化为一般的带约束条件的函数优化问题。传统的算法计算精度较差,并且求得的结果多为局部最优解。所以,引进新颖的遗传算法求解优化模型以改进求解精度和速度,并应用此算法求解了set packing问题,计算结果具有很高的精度。
- 姚雄武郑金华潘文俊
- 关键词：全局最优
- 求解多目标旅行商问题的混合遗传算法被引量：12
- 2011年
- 一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标:所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑:路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。
- 朱云飞蔡自兴袁琦钊郑金华
- 关键词：旅行商问题遗传算法多目标遗传算法爬山法
- 一种新的动态TSP模型及其求解方法
- 2008年
- TSP问题是经典的NP难问题,学者们已经提出很多有效的方法,但大多都是基于静态情形的,然而现实中的TSP问题基本为动态的,动态TSP将是一个更符合实际TSP问题的研究领域。提出了一种基于高斯扰动的动态TSP模型,设计了扰动响应算法,并对反序交叉算子做了改进。实验证明该算法的有效性和新模型的现实意义。
- 肖桂霞郑金华
- 关键词：动态进化TSP进化计算遗传算法
- 一种快速构造多目标Pareto非支配集的方法:选举法则被引量：6
- 2009年
- 基于Pareto的多目标优化问题是进化算法的一个重要研究方向,而如何构造Pareto非支配集则是提高算法效率的关键所在。通过对选举现象的观察,同时针对多目标个体之间的特性,提出了一种快速求解多目标Pareto非支配集的方法:选举法则(election principle,EP),分析了其时间复杂度为O(rmN),并对其进行了正确性证明。因为种群中实际的非支配个体数m比进化群体规模N小,所以与同类方法相比,EP有更高的效率,并通过了实验验证。
- 杨平郑金华李密青罗彪
- 关键词：多目标优化问题进化算法
- 基于遗传算法的WSN覆盖优化方法被引量：14
- 2009年
- 在含有移动节点的混合无线传感器网络中,为优化网络覆盖性能,提出了一种基于遗传算法的移动节点控制策略,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。
- 曾映兰陈静郑金华
- 关键词：无线传感器网络遗传算法
- 基于最小二乘法的高维目标减少算法被引量：6
- 2011年
- 多目标进化算法在许多领域有广泛的应用,大部分文献都只针对二维与三维的测试问题,目标减少成为高维优化的热点之一.本文从决策者角度考虑冗余目标问题,提出了基于最小二乘法的目标减少算法(ORLSM),该方法将每个目标函数分段拟合为若干条直线段,然后比较各直线段之间的斜率来确定最冗余目标对,进而确定冗余目标.同时针对目标减少前后个体支配关系的变化情况,提出了支配关系改变率的评价方法.通过3个测试函数,分别用逆世代距离(IGD)、支配关系改变率(CDR)和时间效率3个方面,对同类的两个算法进行了性能测试.结果表明,ORLSM在总体上具有最好的性能:CDR和IGD具有基本一致的评价结果.
- 郑金华周聪李珂吕卉
- 关键词：最小二乘法
