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基于Pareto支配和海鸥算法的梯级水电站多目标优化管理方法: 2025年; 梯级水电站作为重要的能源供应手段,其优化管理对于提高能源利用效率、实现可持续发展具有重要意义。针对传统的水电站管理方法无法有效解决多个目标之间的冲突与平衡的问题,提出一种基于Pareto支配和海鸥算法的水电站多目标优化管理方法。在多种测试集和某梯级水电站实例中对算法进行实验仿真,结果表明,该算法在该模型上的优化结果优于传统的方法。; 陈湛; 关键词：水电站管理多目标优化 PARETO支配

用于基于Pareto支配的学习的系统和方法: 本文中描述了用于改进自主交通工具（AV）的性能的技术。系统能够确定驾驶场景中的AV的规划，该规划优化AV的控制算法的初始成本函数。系统能够获得描述驾驶场景中的观察人类驾驶路径的数据。另外，系统能够针对多个成本维度中的每个...; 布莱恩·D·齐巴特保罗·韦尔纳扎

融合局部搜索与Pareto支配的多目标任务调度模型被引量：2: 2023年; 为了解决复杂任务群调度过程中资源利用不均、任务完成时间较长等问题,以最小化资源负载均方差和最小化任务群完成时间为目标构建复杂任务群资源调度模型,提出一种融合局部搜索和Pareto支配的多目标优化算法BRLSN(multi-objective optimization based on boundary range local search and NSGA-Ⅱ,BRLSN)。该算法采用有效的编码方式与交叉变异算子进行迭代寻优,并利用基于边界区域局部搜索的精英保留策略扩大算法搜索范围,保存种群优良个体。实验结果表明,BRLSN相较于其他多目标算法在收敛性和多样性上有显著的提升,同时算法收敛速度更快,种群质量更高,明显优化了最终目标函数的结果值。; 韩迪雅张凤荔尹嘉奇王瑞锦韩英军; 关键词：多目标优化局部搜索任务调度 PARETO支配

基于Pareto支配的改进人工大猩猩部队多目标优化被引量：3: 2023年; 针对二维和三维多目标优化的解易陷入次优和分布不规则问题,引入Pareto支配方法并提出了结合改进策略的人工大猩猩部队优化算法(MOGTO)以改善多目标优化问题。首先,利用外部档案集存储互不支配解集以防止种群经过一次寻优迭代后,删除劣解的同时错误去除非支配解。其次,加入蒙特卡洛树搜索对种群探索阶段的三种机制进行优化,增加算法全局搜索能力。同时,结合天牛须算法的左右须寻优原理及黄金正弦寻优策略对开发阶段的两种机制进行优化,生成左右须解和促进个体位置更新,引导个体扩大搜索范围以防止最优解陷入局部最优。最后,通过12个基准测试函数对所提算法进行验证并将所提算法与其他6种常见算法进行对比,实验结果表明所提算法在多目标问题的寻优能力较对比算法有较大的提升。通过曲柄摇杆机构优化设计案例测试分析,验证了所提算法在实际工程应用中的可行性和实用性。; 杨模刘紫燕刘紫燕东文吴颖; 关键词：机械设计多目标优化 PARETO支配

基于Pareto支配的高维多目标优化算法的分析与研究被引量：2: 2023年; 多目标进化算法(MOEAs)因其处理多目标优化问题的有效性和高效性而得到广泛的认可。近年来,大量研究表明,在处理三个以上目标的多目标优化问题(MaOPs),即高维多目标问题时,随着非支配解比例的增加,MOEAs的行为类似于搜索空间中的随机漫步。这种现象在大多数经典的基于Pareto优势的MOEAs(PDMOEAs)中都很常见,例如NSGA⁃II、SPEAII,这些算法由于缺乏选择压力,很难将搜索过程引导到最优Pareto前沿。因此,针对基于Pareto支配的高维多目标优化问题进行分析与研究。; 操心慧许丽娟; 关键词：PARETO支配

基于Pareto支配的多目标进化算法研究: 在科学研究和工程应用中通常会遇到同时优化多个问题目标的情况,因此多目标优化得到了广泛的应用也受到了越来越多的关注。受生物进化的启发,因其强大的全局搜索能力和种群进化方式来不断搜索最优解的进化算法,为多目标优化问题提供了新...; 王江涛; 关键词：多目标优化进化算法 PARETO支配

两种基于改进Pareto支配策略的多目标优化算法研究: 在解决多目标优化问题时,多目标进化算法是一种十分有效的方案。多目标进化算法一次运行能够产生一组近似的Pareto最优解集。在近几十年的研究中,基于Pareto支配的多目标进化算法已经在处理2至3目标的多目标优化问题时展现...; 韩永斌; 关键词：多目标优化进化算法 PARETO支配

基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法被引量：1: 2022年; 针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法(MOEA-PT)。全局搜索阶段根据Pareto支配关系将种群进行排序,依据临界层子集的排序等级执行相应的选择策略;局部调整阶段对种群中的个体进行微调,将新产生的个体与距离其最近的个体进行支配关系、分布性、收敛性的对比,替换较差的个体。分析了两个阶段对算法性能的影响,同时对引入局部调整策略后的种群进行了对比,结果表明局部调整策略能有效增强算法性能。通过对标准测试函数的求解,并与其他经典的多目标算法进行对比,验证了本文算法在收敛性和分布性等方面具有一定的优越性。; 王学武高进陈三燕顾幸生; 关键词：多目标优化 PARETO支配全局搜索

基于Pareto支配的MPRM电路面积与功耗优化被引量：2: 2020年; 针对MPRM电路的面积与功耗折衷优化问题,提出一种基于多目标三值多样性粒子群MOTDPSO算法的最佳极性搜索方案。在三值多样性粒子群算法求解MPRM电路综合优化问题的基础上,对超出定义的边界范围的粒子,执行边界约束处理,并结合Pareto支配概念改进算法;然后建立基于Pareto支配的粒子与MPRM电路极性之间的参数映射关系,并结合面积与功耗估计模型以及OR/XNOR电路混合极性转换方法,将该算法应用于MPRM电路的面积和功耗优化。最后对18个PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试,与NSGA-II算法搜索到的结果相比,MOTDPSO算法获取的最优解的面积平均优化率为4.29%,功耗平均优化率为6.02%。; 闫盼盼俞海珍史旭华万凯; 关键词：粒子群算法 PARETO支配

基于Pareto支配的双目标优化求解非线性双层规划问题被引量：1: 2020年; 双层规划问题是一类具有双层递阶结构的系统优化问题。采用Pareto支配的双目标优化策略求解非线性双层规划问题。利用K-T条件把双层规划问题等价转化单层规划问题,进而结合约束部分建立可行性度量目标形成双目标规划问题。在基本的差分进化算法框架中融入非负的最小二乘曲线拟合判断候选解的可行性,构造基于动态概率的Pareto支配选择策略挑选下一代个体,解决种群容易陷入局部最优的缺陷。15个标准函数的测试结果对比显示,该算法在求解非线性双层规划问题中具有较好的全局寻优能力、较低的计算复杂度、较强的稳定性和适用性,可以获得全局最优解。; 吴军严丽娜; 关键词：差分进化 PARETO支配 K-T条件

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