李昌隆
- 作品数：2 被引量：21H指数：2
- 供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法被引量：4
- 2005年
- 解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.
- 李昌隆程鹏陈晓波柴旭东
- 关键词：遗传算法多目标优化
- 并行多目标遗传算法在控制系统优化中的应用被引量：18
- 2005年
- 为了提高复杂控制系统设计问题中的效率,提出了一种基于主从模型的并行多目标遗传算法的优化器模型。主进程进行各类遗传操作和最优排序操作,所有进程都进行目标函数值和约束函数值的运算操作,并采用动态负载平衡策略。将该优化器应用在飞行器控制系统设计中,显示出了该算法的优良效果。
- 李昌隆陈晓波程鹏
- 关键词：多目标优化遗传算法并行计算
