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用多目标演化优化算法解决约束选址问题 被引量:7
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作者 付朋辉 康立山 阎震宇 《计算机工程与设计》 CSCD 2003年第3期1-3,共3页
约束选址问题是一个多目标约束优化问题,传统算法(加权法)一次只能得到一个候选解,用多目标演化优化算法对其进行求解,可以一次得到多个候选解,给决策者提供更多的选择余地,以期获得更大的利益。数字试验表明,该方法优于传统多目标优化... 约束选址问题是一个多目标约束优化问题,传统算法(加权法)一次只能得到一个候选解,用多目标演化优化算法对其进行求解,可以一次得到多个候选解,给决策者提供更多的选择余地,以期获得更大的利益。数字试验表明,该方法优于传统多目标优化方法。 展开更多
关键词 多目标演化优化算法 约束选址问题 数学模型 目标函数 模拟退火算法
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一种基于树结构排序的多目标优化演化算法 被引量:1
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作者 陈柳 周伟 张国平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第2期90-93,164,共5页
多目标优化演化算法(MOEA)是一种新的解多目标优化问题(MOP)的有效算法。针对大多数MOEA采用的表示解优劣的Ranking技术存在的问题,该文提出了一种新的表示方法———树结构来表示解的关系。实验证明这种方法很好地达到Pareto最优,有效... 多目标优化演化算法(MOEA)是一种新的解多目标优化问题(MOP)的有效算法。针对大多数MOEA采用的表示解优劣的Ranking技术存在的问题,该文提出了一种新的表示方法———树结构来表示解的关系。实验证明这种方法很好地达到Pareto最优,有效地保持解的多样性,而且收敛速度快。 展开更多
关键词 多目标优化 多目标优化演化算法 Pareto优 树结构
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基于插值方法的EMO多样性保持策略
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作者 陈琼 叶理德 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2013年第6期808-811,共4页
针对演化多目标优化(evolutionary multi-objective optimization,EMO)算法搜索到的近似Pareto前沿出现间断或不完整现象的问题,提出了基于插值方法的演化多目标多样性保持策略,利用标准测试函数对NSGAII(支配关系排序的遗传算法)和提... 针对演化多目标优化(evolutionary multi-objective optimization,EMO)算法搜索到的近似Pareto前沿出现间断或不完整现象的问题,提出了基于插值方法的演化多目标多样性保持策略,利用标准测试函数对NSGAII(支配关系排序的遗传算法)和提出的算法进行多样性和收敛性指标测试,数值试验结果表明,所提出的算法性能得到明显改进,优于NSGAII算法。 展开更多
关键词 演化多目标优化算法 多样性保持策略 插值方法
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Parameter optimization of electric bus transmission system based on dynamical evolutionary algorithm
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作者 王文伟 Zhu +2 位作者 Cheng Lin Cheng 《High Technology Letters》 EI CAS 2010年第1期29-33,共5页
The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to... The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to solve multi-objective optimization problems. This paper presents a new method to optimize the transmission ratio using DEA. The fuzzy constraints and objective function of transmission ratio are established for parameter optimization problem of electric bus transmission. DEA is used to solve the optimiza- tion problem. The transmission system is also designed based on the optimization result. Optimization and test results show that the dynamical evolutionary algorithm is an effective method to solve transmission parameter optimization problems. 展开更多
关键词 transmission system parameter optimization dynamical evolutionary algorithm (DEA) electric bus
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