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[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘锋 王建军 杨德礼 昝冬平
针对多目标优化问题,设计一种基于量子计算和非支配排序遗传算法相结合的智能算法进行求解,综合量子算法和非支配排序遗传算法的优点,在局部搜索和全局搜索之间进行权衡。混合算法采用量子比特对问题的解进行编码,基于量子旋转门算子、分散交叉算子以及高斯变异算子对种群进行更新。进行局部深入搜索时,用一个解在目标空间中跟理想点的距离来评价该解的优劣;进行全局搜索时,基于非支配排序遗传算法中的有效前沿的划分和解之间的拥挤距离来评价某个解。最后,在经典的测试函数ZDT5上对所提混合算法进行了测试。通过对比分析若干项针对有效解集的评价指标,该混合算法在跟最优有效前沿的逼近程度以及有效解集分布的均匀程度上均优于目前得...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王林 陈璨
设计了一种新颖的基于差分进化算法和NSGA-Ⅱ的混合进化算法用来解决多目标优化问题。在此算法中,根据算法的搜索情况设计相应的自适应变异算子,以便在突变操作中找到Pareto解。同时,选择操作将基于NSGA-Ⅱ快速非优超排序和拥挤机制将父代与子代的双种群进行截短,确保最优解不会丢失并保证解的多样性。三个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法在实现多目标优化问题的两个目标(获得收敛于真实Pareto前沿的解和解沿着前沿均匀扩展)方面表现出良好的综合性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李志浩 王万军 胡建军
文章讨论了混合指标中定性与定量指标的多目标决策问题,并利用联系数理论表示了多目标决策问题中存在的不确定性指标,建立了一种基于混合指标的多目标决策方法。该方法不仅用联系数描述混合指标的不确定性,而且避免了计算权重。最后通过实例分析表明,该决策方法简单、决策结果正确有效。
关键词：
混合指标 多目标决策方法 联系数
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘斌
针对IT外包项目的供应商选择问题,文章在已有方法的基础上,结合PROMETHEE和模糊的目标规划,提出一种混合的多目标决策方法,最后算例验证该方法,说明该方法的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
王智斌 邓超 龙建宇 张开
为更好地提升装配作业车间高效、有序生产，针对考虑零件库存的装配作业车间调度问题(AJSP-PI)，建立以最小化最大完工时间和零件库存总时间为优化目标的数学模型，并提出一种多目标混合候鸟优化算法(MOHMBO)进行求解。针对问题的两阶段特性，基于工序序列设计一种混合编码结构，并提出2种规则完成解码。在MOHMBO算法中，采用随机和产品聚合规则结合的方式产生初始种群，设计一种双邻域搜索策略以提升算法的协同搜索能力和效率，并提出种群竞争更新机制来增强种群的多样性；根据问题特性引入具有6种邻域结构的变邻域搜索操作对全局优质解区域进一步搜索，以提高解的质量。通过生成的测试算例进行仿真实验，并与现有的多目标优化算法进行比较，验证了MOHMBO求解AJSP-PI的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱沙 陈臣
如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点。文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力。通过和其他一些智能计算方法对Markow-itz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
韩朝晖 叶南海
提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法.该方法应用相似系数与灰色关联度相结合形成的灰色综合关联度直接求解.引入了混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的灰色复合遗传算法程序.工程设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,计算简单,全局收敛能力强.
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王兆智 邓乃扬
利用牛顿法和不精确牛顿法构造了1维代化问题的混合算法。用该算法连续2次迭代只计算1次2阶导数值。在一合理的假设下证明了该算法具有Q-2阶收敛速率。
关键词：
1维优化 不精确牛顿法 Q-2阶收敛性
[期刊] 工业工程
[作者]
秦红斌 孔仁杰 常永顺 李晨晓
面对生产过程中出现的多种扰动问题对实际调度过程的影响，构建以紧急订单和机器故障为扰动因素，以最小化最大完工时间、最小化订单拖期惩罚和最小化碳排放为目标的柔性作业车间多重动态调度模型。采用基于事件和周期的混合动态调度策略来应对突发事件，并提出一种改进的平衡优化器算法来求解该模型。该算法通过采用基于精英反向学习的混合种群初始化策略提高初始种群质量；通过采用IPOX交叉、MPX交叉和变异操作，提高算法解集的广泛性和多样性；通过使用基于Metropoils准则的精英选择策略来更新种群，防止种群陷入局部最优；通过双层变邻域搜索提高算法的寻优能力。通过大量拓展算例仿真验证了该算法的有效性、稳定性和优越性。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 杨刚
【目的】结合树木图像颜色和纹理特征,融合聚类和分类算法对树木图像进行多目标优化分割,从而提高自然背景下树木图像分割的准确性。【方法】首先,利用MSCC框架理论,解决聚类和分类目标函数同时依赖于聚类中心的问题。然后,分别选定聚类性能评价指标函数和分类性能评价指标函数。最后,采用多目标进化优化方法——NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到Pareto前端最优解集,并通过计算聚类有效性指数I的最大值,寻找最优解决方案。选择具有代表性的法国梧桐、侧柏、松树和杏树等自然背景下拍摄的4幅图像作为样本。分别采用Kmeans、Fuzzy C-means、对聚类目标函数进行单目标优化,采用MOPSO方法进行多目标优化,以及NSGA-Ⅱ方法进行多目标优化等5种方法对样本图像进行分割比较。【结果】在聚类中心数量相同、种群大小相同、遗传代数相同的条件下,指数I的值表明本文提出的分割方法优势显著。对于4类不同样本图像分割的指数I值进行对比可知,以HF指数为单目标函数进行遗传优化的结果优于单一使用K-means和FCM算法; MOPSO多目标优化方法分割结果优于单目标优化结果;基于NSGA-Ⅱ优化的多目标函数分割结果又优于MOPSO多目标优化结果。【结论】融合聚类和分类算法构建聚类性能评价指标函数和分类评价性能指标函数,并采用非支配排序遗传算法对多目标函数进行优化,能更好地保留树木图像的颜色和纹理特征,分割准确率显著提高。
关键词：
多目标优化 树木图像 NSGA-Ⅱ
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈佳佳 张旺 刘东海 张晓琴
在大数据背景下，分类型数据与混合型数据开始大量出现，如何更好地计算这类数据的相异性度量成为研究焦点。相比特定属性代表特定类的表达形式，模糊类中心表达形式因为含有更多信息、可计算欧氏距离、能更完善地展示不同样本之间的差异性等优点而得到推广使用。模糊类中心是定和为1的频率向量，这同时也符合成分数据的定义，因此，文章引入成分数据处理方式，提出一种融合α度量的改进K-prototypes算法（α-K-prototypes）。针对α度量的特殊性设定了权重调整系数，让分类型数据距离更具有解释性。在实验对比后发现，α-K-prototypes算法在UCI的7个数据集上均优于K-prototypes、K-centers、Improved-K-prototypes算法。为了更好地在实际中应用，文章给出了一种较优α计算准则，并证明其在统计意义上是显著的。
关键词：
聚类分析 成分数据 混合数据 模糊类中心
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吕立霞 李学庆
针对混合蛙跳算法在迭代后期收敛速度变慢的现象,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法引入混沌优化机制,取代随机搜索,对当前群体中的最差个体实施混沌搜索,并替换群体中的部分个体,改善算法摆脱局部极值点的能力。仿真结果表明:改进的蛙跳算法的全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。
关键词：
混合蛙跳算法 混沌优化 随机搜索
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈凯 马景义 温慧博
文章针对传统的遗传算法的早熟现象(即很快收敛到局部最优解而不是全局最优解),提出了一种将传统优化方法以及模拟退火算法与遗传算法相结合的新思路,即分别在无约束问题和有约束问题两种情况下,采用下降算法和模拟退火算法与遗传算法相结合的混合遗传算法;并将此混合算法应用于实际问题求解中,实验表明该算法具有全局最优性和收敛性。
关键词：
遗传算法 局部最优 混合遗传算法
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
马琳
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.
[期刊] 管理科学
[作者]
邓晓懿 金淳 樋口良之 韩庆平
数据挖掘技术中的聚类算法是解决客户细分问题的重要算法之一。为解决传统聚类算法在客户细分问题中分类精度较低、收敛速度较慢的问题,着重对比分析传统聚类算法中K-m eans、自组织映射网络和粒子群3种算法的不足,提出融合3种算法优点的混合型聚类算法,该算法利用K-m eans和自组织映射网络对初始聚类中心进行优化,结合粒子群优化和K-m eans优化聚类迭代过程,并在迭代优化过程中设计避免算法因早熟而停滞的机制。针对移动电子商务环境下的餐饮业客户细分问题,建立移动餐饮业客户细分模型,并利用混合型聚类算法、K-m eans、层级自组织映射网络和基于粒子群的K-m eans等4种算法对实际案例进行对比...
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