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[期刊] 运筹与管理
[作者]
郑建国 陈克明 蔡万刚
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Pareto最优解集具有更均匀的分布性和更广的覆盖范围,尤其适合于高维复杂多目标优化问题的求解。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郑建国 陈克明 蔡万刚
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Par
[期刊] 运筹与管理
[作者]
蔡万刚 蔡志伟 郑建国
为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
蔡万刚 蔡志伟 郑建国
为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
杨亦
基于自适应差分进化算法和简易罚函数法,提出一种用于求解难约束优化问题的改进自适应差分进化算法。针对Bump问题的仿真实验表明,新算法不仅求解精度超过大部分的约束求解算法,而且收敛速度快于基于差分进化的算法。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
陈童 常安定 李江杰 吴田军
【目的】研究自适应差分进化算法在反求含水层参数中的适用性。【方法】以理论计算值与实际观测值的离差平方和的均值作为目标函数,应用自适应差分进化算法优化待估含水层参数;计算相关实例,对比改进直线图解法、混沌序列优化算法、简算法、泰斯配线法、线性回归法与自适应差分进化算法的最终优化结果。【结果】与改进直线图解法、混沌序列优化算法和简算法等计算方法相比,自适应差分进化算法的计算结果更加精确,与实际观测值的差异较小;对于不同的含水层参数取值范围,自适应差分进化算法较传统差分进化算法稳定且寻优率与计算结果精度更高。【结论】自适应差分进化算法是一种有效的反求含水层参数的方法。
[期刊] 物流技术
[作者]
张海军 闫琼 张国辉 刘元朋
为求解多目标第Ⅱ类装配线平衡问题（ＭＯＡＬＢＰ－Ⅱ），提出了一种改进的离散性差分进化算法—ＤＤＥＡ。采用生产节拍和工位载荷波动构建一个自适应的多目标优化函数；开发了适度贪心算法分配作业元素，约束贪婪幅度；采用了基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系；并提出一种新型的双变异策略和交叉算子。最后，采用标准问题集测试分析，结果显示该算法在求解大规模ＭＯＡＬＢＰ－Ⅱ的质量最优。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
谈峰 王伟
针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
左国玉 李宓 郑榜贵
轨迹规划是机械臂运动控制的关键环节，通过向控制器提供时间最短且稳定的参考轨迹，能够减少机械臂的运动时间以及关节振动。针对多自由度机械臂的时间、冲击最优轨迹规划问题，提出了一种基于改进多目标粒子群算法（improved adaptive multi-objective particle swarm optimization， IAMOPSO）的机械臂轨迹规划方法。首先，利用5次B样条曲线对给定的关节路径点进行插值，获得位置、速度以及加速度等物理量连续的运动轨迹；然后，建立以机械臂的运动时间和关节冲击为优化目标的数学模型，将机械臂的关节运动学约束作为优化问题的约束条件；最后，为提高非支配解集的多样性同时避免局部极值的可能性，采用变异算子、自适应权重以及动态学习因子的混合策略改进多目标粒子群算法，再优化求解目标函数，并利用归一化函数选取平均最优解。实验结果表明，使用5次B样条曲线插值能够满足机械臂关节轨迹平滑以及连续性要求，基于IAMOPSO算法的最优轨迹规划方法能获得收敛性较好的Pareto前沿面，依据平均最优准则所选取的时间、冲击最优轨迹，能有效提高机械臂的作业效率与稳定性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孟显 王艳君 安艳丽 白杰
含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题。针对其存在易陷入局部最优的缺点,提出了改进的差分进化算法。在基本差分进化算法中,融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度。当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值。仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性。
关键词：
改进差分进化算法 风电场 无功优化
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张大斌 杨添柔 潘玉辰 周茜 张文生
提出了基于精英协同的混洗差分进化算法(Shuffled Differential Evolution,SDE)。该算法引入反向学习的初始化机制,并对设置的普通群和虚拟精英群采用不同的差分策略,进而将精英个体作为信息通道实现种群间的信息交流;同时,借助定期混洗机制实现种群间的文化交流,从而达到协同进化的目的;此外,对长期停滞的个体进行跳变操作,以充分挖掘种群的搜索潜能,增强搜索的有效性。通过函数仿真,并与PSO及其它差分进化算法比较,结果表明该算法具有较好的寻优能力。
[期刊] 物流技术
[作者]
李楼生
综合考虑实际中普遍存在的补货资金约束、运输能力约束以及"部分产品不能同时运输"这一运输条件的限制,构建了结合产品运输策略的联合补货模型,并设计混合差分进化算法对模型进行求解,证实了模型的有效性。此外,对需求率和单位库存持有成本进行敏感性分析,结果表明这两个参数的变化均会使补货成本增加,且需求率对总补货成本的影响程度较大。而需求率和单位库存持有成本的增加还会使基本补货周期T减小,表明企业需更频繁地订货。
[期刊] 物流技术
[作者]
李楼生
综合考虑实际中普遍存在的补货资金约束、运输能力约束以及"部分产品不能同时运输"这一运输条件的限制,构建了结合产品运输策略的联合补货模型,并设计混合差分进化算法对模型进行求解,证实了模型的有效性。此外,对需求率和单位库存持有成本进行敏感性分析,结果表明这两个参数的变化均会使补货成本增加,且需求率对总补货成本的影响程度较大。而需求率和单位库存持有成本的增加还会使基本补货周期T减小,表明企业需更频繁地订货。
[期刊] 工业工程
[作者]
侯玲娟 周泓
针对差分进化算法求解组合优化问题存在的局限性,引入计算机语言中的2种按位运算符,对差分进化算法的变异算子进行重新设计,用来求解不确定需求和旅行时间下同时取货和送货的随机车辆路径问题(SVRPSPD)。通过对车辆路径问题的benchmark问题和SVRPSPD问题进行路径优化,并同差分进化算法和遗传算法的计算结果进行比较,验证了离散差分进化算法的性能。结果表明,离散差分进化算法在解决复杂的SVRPSPD问题时,具有较好的优化性能,不仅能得到更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
苑清敏 刘俊 李健 贾晓峰
针对当前供水系统节能降耗的需求,根据供水系统运行特点,利用合理划分调度期的方式,建立了以节能为目标的优化调度模型;采用差分进化算法对模型进行求解,应用实数编码将决策变量表示为进化种群中的个体;运用罚函数法对约束条件进行转换,并使用加法和乘法的形式进行组合,构建了适应度函数;采用标准差分策略进行变异操作;以天津市中心城区供水系统为例,验证了模型与差分进化算法的有效性,并与遗传算法进行了对比,显示出前者在求解该模型上具有一定的优势。
关键词：
供水系统 节能调度 差分进化算法
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