运用进化算法求解柔性车间调度问题时, 编码的特殊性对进化策略造成的局限制约了算法的搜索能力。为此, 提出一种基于浮点型编码策略的差分多目标优化算法。该算法采用基于工序权重的浮点数编码—解码机制, 消除
提出了一种基于正交设计的动态多目标优化算法(ODMOA),当环境变化时通过分析动态多目标优化问题的特点,利用历史信息对新环境下的Pareto最优解集进行预测,得到一个新的预测种群;否则在静态环境下使用
基于粒子群的多目标优化演化算法,陈建国,宋中山,针对当前大部分多目标优化演化算法在处理多目标问题时算法设计复杂,耗时巨大,取得的近似Pareto前沿点不够多,分布不均匀,覆盖不
研究了甘油连续生物歧化过程的多目标优化。针对甘油连续生物歧化为1,3-丙二醇过程的还原途径酶催化非线性动力系统,首先考虑目的产物1,3-丙二醇的产率、甘油转化为1,3-丙二醇的转化率、甘油的转化率以及
通过对工控PC104总线协议的分析,在一个SOC中设计了一个同步的总线控制器。基于面向航空领域应用中断响应速度快、低功耗、可靠性高的要求以及SOC系统的特点,对设计相关方面做出改进,主要包括对SOC片
以时间效益最大化为主要目标、成本最小化为次要目标,考虑灾后纵多不确定因素,基于系列假设和约束条件构建ELRP多目标优化模型;采用先定位分配,再安排路线的思路,首先根据时间窗、距离和路阻等因素进行应急中
提出一种基于免疫的多目标优化遗传算法。该算法模仿生物免疫系统过程,使用克隆选择算子和高斯变异算子提高了搜索效率和收敛性;创建了一个记忆细胞集来保存每代所产生的Pareto最优解,以便产生Pareto最
为了提高非劣解向Pareto最优面收敛的速度以及解的多样性,设计了一种新的杂交算子并改进了NSGA-Ⅱ算法。在此算法中,采用中心均值重组算子策略增强算法全局快速搜索能力,以获得最佳的Pareto近似解
多目标最优化的混合粒子群算法,马金玲,唐普英,论文提出了一种基于拥挤度和动态惯性权重聚合的多目标粒子群优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值,用外部存
随着运输技术和需求的发展,阔大货物装载加固方案仅仅由承运单位和方案制定单位来确定已经不能满足铁路货物运输的发展,需要在确定货物装载加固方案时将客户需求考虑进去。基于层次分析法建立阔大货物装载加固方案多