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一类组合优化问题的新解法及其收敛性被引量：1: 2004年; 混合 LT 法是一种解组合优化问题的新方法,这种方法将约束分为两部分,其一用 Lagrange 方法来处理,另一部分用罚函数来处理。与现存的 Hop?eld 网络比较,这种方法有几个优点:它既能用于二次函数,还能用于非二次函数;且在控制人为的加权参数时,它减少了对外部的依赖。本文提出了一种新的混合 LT 法,使用它,能更快找到更准确的解,并且对这种方法作了收敛性分析,给出了收敛性的必要条件和充分条件。从而说明这种方法是可行的和有效的,可用于很多组合优化问题。; 王宇平韩丽霞曾勇; 关键词：组合优化 HYBRID 神经网络

解多目标优化问题的新粒子群优化算法被引量：6: 2006年; 通过定义的粒子序值方差和U-度量方差,把对任意多个目标函数的优化问题转化成为两个目标函数的优化问题。继而把Pareto最优与粒子群优化(PSO)算法相结合,对转化后的优化问题提出了一种新的多目标粒子群优化算法,并证明了其收敛性。新方法用较少计算量便可以求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。计算机仿真表明该算法对不同的试验函数均可用较少计算量求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。; 刘淳安; 关键词：多目标优化 PARETO最优粒子群算法

基于模式搜索的类电磁算法求解约束优化问题被引量：4: 2009年; 针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。; 韩丽霞王宇平兰绍江; 关键词：模式搜索

基于变异的Bayesian优化算法被引量：1: 2007年; 将变异算子与Bayesian优化算法相结合,提出了一种基于变异的Bayesian优化算法。在算法中设计了一个种群多样性函数,通过此函数引入变异算子,目的是利用变异算子的邻域搜索能力,保持种群多样性,将贝叶斯概率模型提取的全局信息与变异算子的局部信息联系起来,避免陷入局部最优。仿真研究表明基于变异的Bayesian优化算法的寻优能力比Bayesian优化算法更强。; 武燕王宇平刘小雄; 关键词：变异算子种群多样性

自适应PBIL算法求解一类动态优化问题被引量：2: 2008年; 在不确定环境中,环境的变化总是以一定的概率发生,本文把何时变化看作随机变量,其满足一定的统计规律,由此归纳出一类动态优化问题。对于此类动态优化问题的求解,提出了自适应PBIL(Population-based incremental learning algorithm)算法。算法中利用随机变量的概率自适应地调整当前代群体的概率模型,增加种群多样性,快速适应环境的变化。应用两个动态优化问题进行了仿真实验。实验结果表明,与传统PBIL算法相比,自适应PBIL算法能够快速跟踪最优解的变化。; 武燕王宇平刘小雄; 关键词：人工智能动态优化问题 PBIL算法种群多样性

Multiobjective evolutionary algorithm for dynamic nonlinear constrained optimization problems被引量：2: 2009年; A new method to solve dynamic nonlinear constrained optimization problems (DNCOP) is proposed. First, the time (environment) variable period of DNCOP is divided into several equal subperiods. In each subperiod, the DNCOP is approximated by a static nonlinear constrained optimization problem (SNCOP). Second, for each SNCOP, inspired by the idea of multiobjective optimization, it is transformed into a static bi-objective optimization problem. As a result, the original DNCOP is approximately transformed into several static biobjective optimization problems. Third, a new multiobjective evolutionary algorithm is proposed based on a new selection operator and an improved nonuniformity mutation operator. The simulation results indicate that the proposed algorithm is effective for DNCOP.; Liu Chun'anWang Yuping; 关键词：非线性约束优化问题多目标进化算法多目标优化变异算子选择算子

基于新模型的多目标遗传算法被引量：18: 2005年; 给出了个体的序和密度定义及目标空间中解的密度分布方差和均匀性分布指标函数,其中序是Pareto解的质量的一个度量,密度是Pareto解的分布均匀性的一个度量.对任意多个目标函数的优化问题转化成两个目标函数的优化问题,并对转化后的优化问题设计了遗传算法,同时把均匀性分布指标函数引入算法的变异操作中,用于自适应地调节搜索向Pareto最优解集移动和更好地获得解的均匀性分布,直到满足终止条件.数据实验表明该方法对Pareto解的质量及其均匀性分布是有效的.; 刘淳安王宇平; 关键词：多目标遗传算法

结合启发式算子的单变量边缘分布算法求解SAT问题: 2008年; 单变量边缘分布算法(UMDA)是一种新的进化算法,是求解复杂问题的一种有效算法。根据SAT问题的特点,本文提出了一种求解SAT问题的改进单变量边缘分布算法(HeUMDASAT),该算法结合SAT问题本身固有的结构信息与当前群体的优秀解所提供的全局信息,构造了一个新的启发算子,并将此算子结合到单变量边缘分布算法中。此算子不同于随机搜索算子,由其产生的个体可以使得算法跳出局部最优并探索新的潜在区域,并且加快算法的收敛速度。用SATLIB库中的标准SAT问题对HeUMDASAT算法进行测试,实验结果表明该算法在求解速度和成功率方面都有明显的改善。; 武燕王宇平刘小雄; 关键词：SAT问题

解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法被引量：6: 2006年; 给出非线性约束规划问题的一种新解法。把带约束的非线性规划问题转化成为两个目标的多目标优化问题,并为转化后的多目标优化模型设计了一种新型多目标遗传算法,数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的。; 刘淳安; 关键词：非线性规划多目标遗传算法

非劣解分布范围的度量——S-度量: 2009年; 提出了一种新的非劣解前端宽广性的度量,S-度量。(1)粗略估计问题I的边界解的集合;(2)由二水平正交设计的思想,从这个集合中选取指定分布比较均匀的参考解;(3)从非劣解集中找与每个参考解最近的解,并计算其距离;(4)给出S-度量的定义.将S-度量与其他一些非劣解质量的度量相结合,从而可以对多目标遗传算法从多个角度进行评价和比较.; 马光娟王宇平; 关键词：多目标优化非劣解正交设计

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