【摘 要】
：
基于R2指标和分解策略的多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO)在求解2、3个目标优化问题时具有较好的收敛性和多样性,但在求解高维多目标优化问题时难度较大.对此,提出一种基于R2指标和目标空间分解的高维多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO-II).首先借鉴R2指标和目标空间分解策略综合权衡选择过程的收敛性和多样性,设计双层档案维护策略;然后设计一种新的向导选择策略来连接目标空间和决策变量空间,进而提出一种基于双层档案的速度和位置更新策略以权衡粒子群优化算法的勘探和开采能力;最后通过引入高斯学习策略和精英
【机 构】
：
安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽省高校电力电子与运动控制重点实验室
【基金项目】
：
国家自然科学基金青年项目(61903003),安徽省自然科学基金青年项目(2008085QE227),安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2019A0051),安徽省高校电力电子与运动控制重点实验室开放课题(PEMC201903)。
论文部分内容阅读
基于R2指标和分解策略的多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO)在求解2、3个目标优化问题时具有较好的收敛性和多样性,但在求解高维多目标优化问题时难度较大.对此,提出一种基于R2指标和目标空间分解的高维多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO-II).首先借鉴R2指标和目标空间分解策略综合权衡选择过程的收敛性和多样性,设计双层档案维护策略;然后设计一种新的向导选择策略来连接目标空间和决策变量空间,进而提出一种基于双层档案的速度和位置更新策略以权衡粒子群优化算法的勘探和开采能力;最后通过引入高斯学习策略和精英
其他文献
随着平台型电商企业对供应链合作伙伴的赋能行为迅速增加,对供应链成员的运营决策及收益产生了举足轻重的影响.在平台型电商企业进行品牌赋能的情境下,研究由一个平台型电商企业、一个零售商和一个其他渠道供应商构成的供应链中,如何设计合适的激励机制以缓解供应链成员之间的垂直渠道冲突,并在信息不对称的条件下,剖析作为核心企业的平台型电商企业如何运用机制设计的方法来识别零售商从其他渠道订购产品的质量水平.研究表明,平台型电商企业可以通过设计包括混合策略与分离策略在内的激励机制来提升零售商从平台型电商企业订购产品的数量和比
为了进一步改善基本樽海鞘群算法容易陷入局部最优、寻优精度有时不高、求解结果不太稳定的不足,提出一种面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法.首先,在领导者位置更新公式中引入上一代樽海鞘群位置,增强全局搜索的充分性,有效避免算法陷入局部极值;然后,在领导者位置更新公式中加入惯性权重,并在全局和局部搜索的选择上引入领导者-跟随者数量自适应调整策略,使算法在迭代前期领导者数目较多且受全局最优解影响较大,能以较大的全局搜索步幅快速收敛到全局最优区域,而在迭代后期领导者步幅较小且跟随者数量较多,可以在最优解附近深度挖
针对属性权重部分未知且专家权重完全未知的多粒度语言大群体决策问题,提出一种基于云模型的决策方法.首先,构建一种基于信任关系的专家权重求解模型来计算专家权重;其次,将多粒度语言转换为云模型并进行聚类;然后,构建一致性优化模型来求解属性权重,从而得到各个方案的综合评价值并对方案进行排序.所构造的专家赋权模型可以有效解决大群体决策过程中决策人数众多、无法客观给出专家权重信息的问题,而且通过定义的直觉信任函数,还可以对专家之间的信任关系进行刻画,充分挖掘专家之间的信息;将多粒度语言转换为云模型,可以有效刻画语言信
电化学脱嵌法盐湖提锂技术因其选择性高、吸附量大、绿色无污染等优点,越来越受到人们的关注,但盐湖卤水矿化度高、黏度大,导致实际提锂速率较低。基于此,以NH4HCO3为造孔剂,制备了具有良好渗透性和传质性能的多孔LiFePO4电极,以改善提锂过程动力学性能。结果表明:造孔改性后电极表面具有微裂纹-微孔的复合结构,可显著强化溶液的传质过程,降低电化学极化。以多孔电极进行电化学脱嵌法提锂,其嵌锂容量由传统电极的25.6 mg(Li)/g(LiFeP
研究一类布尔控制网络的集成集可控性和集成集镇定性问题.首先,利用矩阵的半张量积理论,给出布尔控制网络等价的代数表示;其次,通过自由控制序列研究布尔控制网络的集成集可控性,并给出相应的充分必要条件,对于布尔控制网络的集成集镇定性问题,使其转换为集成集可控性问题,并给出相应的判定定理;最后,给出数值例子说明所提出方法的有效性.
针对极轨道星座网络,分析分布式数据报路由算法性能,给出单链路失效对可行最少跳数传输路径数量的影响,用以衡量该链路的重要程度。考虑到现有优先最短传输时延路径的分布式数据报路由算法会引起业务分布不均,重负载链路失效会造成严重性能下降甚至引起级联失效,提出基于逻辑距离的概率分布式数据报路由算法,保证数据报路由在最少跳数前提下尽量沿受失效链路影响最小方向前进,均衡业务分布,提高对链路失效的抵抗能力。仿真结果表明所提算法相比优先最短传输时延策略,能以极小的传输时延为代价,平衡业务流量,对通信路径中出现单链路失效有较
在轨制造和装配技术是一项改变航天器研制模式的颠覆性技术。为全面了解国外关于在轨制造和装配技术的发展现状以及研制过程中所面临的挑战等,本文重点调研了欧美航天强国关于在轨制造和装配领域的发展情况,通过对国外目前在轨制造和装配领域科研项目的梳理为突破口,按照应用前景和技术特点将其分为三类:在轨制造、在轨装配和在轨构建;然后,从在轨制造所采用的材料和技术途径等方面,分析了在轨制造的研究现状和所面临的技术挑战;从在轨装配的对象、方式以及部件连接型式等方面,分析了在轨装配的研究现状和所面临的技术挑战;从在轨构建领域重
电动汽车的出现正在引领交通电气化的变革,电动汽车随机的运输与充电行为将促进交通网与电网的深度耦合.对此,结合大数据分析、电车-路网、电车-电网等领域的最新成果,系统地
集群运动的自组织控制相较于控制理论方法更具鲁棒性与灵活性,其中具有强大自组织特性的生物种群多表现为单体的等级交互,其特点是交互双方各自影响互不对称,由于信息交互繁杂导致构建等级交互模型仍充满挑战.鉴于此,使用深度学习技术分析红鼻鱼的集群运动实验数据,构建多参数输入的单体等级交互模型,有针对地设计成对交互的深度网络结构,并进行合理训练以获取交互模型,基于视觉压力挑选出关键邻居,将此模型用于该邻居的等级交互,相较于其他邻居选择方式,所提出智能控制方法与真实鱼类的集群运动具有较一致的宏观特性.仿真实验表明:所提
无人机视频由于拍摄的位置和场景不断移动,环境参数亦不断变化,采用以往针对固定场景的去雾方法不能达到最佳效果.为了使无人机视频去雾算法具有自适应性,提出一种基于滚动时域粒子群优化的视频去雾算法.将基于周期和事件混合驱动的滚动调度策略与粒子群算法(PSO)相结合,对可调去雾参数进行滚动优化调整,当与上次优化的帧间隔数大于阈值或环境和场景发生改变时,启动粒子群优化算法重新选取最佳去雾参数.针对无人机视频