混合整数非线性规划问题的扩展联合多目标的差分进化算法

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【计算机应用研究】_混合进化算法_期刊发文热词逐年推荐_20140724

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推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
科研热词 推荐指数 差分进化 4 混合智能算法 3 经济订货批量 2 粒子群优化 2 相关机会规划 2 量子门 1 量子进化算法 1 遗传算法 1 自适应交替变异算子 1 约束处理 1 粒子对 1 混合算法 1 混合整数非线性规划问题 1 旋转角 1 旅行商问题 1 多目标优化 1 基因聚类 1 同态映射 1 交叉 1 k-means算法 1
2011年 科研热词 推荐指数 粒子群优化 2 差分进化算法 2 差分进化 2 高斯混合模型 1 项目调度 1 非支配遗传算法 1 邻域交换 1 适应度 1 蚁群算法 1 自适应参数估计 1 绝对值方程 1 粒子群算法 1 粒子群 1 离散粒子群优化 1 知识进化算法 1 混沌混合 1 混沌变异 1 混合波动 1 模拟退火算法 1 最大完工时间 1 旅行商问题 1 收敛速度 1 批量流水线调度 1 惯性权重 1 总流经时间 1 差分进化混合粒子群算法 1 局部搜索能力 1 多约束 1 多目标优化 1 和声搜索 1 启发因子 1 变化检测 1 参数控制 1 单纯形算法 1 单纯形法 1 协同进化非支配遗传算法 1 协同进化 1 函数优化 1 全局最优 1 信息素优化 1 作业车间调度 1 优化算法 1 soc软硬件划分 1 ga-em 1

组合优化问题简介课件

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contents
目录
• 组合优化问题概述 • 常见的组合优化问题 • 组合优化问题的求解方法 • 组合优化问题的实例分析 • 组合优化问题的展望与未来发展
01
组合优化问题概述
定义与分类
定义
组合优化问题是指在给定一组约束条 件下,寻找一个目标函数的最优解, 使得满足约束条件的解的集合达到最 优。
随着大数据时代的到来,如何快 速有效地处理大规模的组合优化 问题成为了一个重要的研究方向

组合优化问题的挑战性问题
01
02
03
NP难问题
许多组合优化问题被证明 为NP难问题,缺乏有效的 求解方法,是当前面临的 一个挑战。
近似算法的设计
设计近似算法可以在较短 的时间内得到近似解,是 解决组合优化问题的一个 重要方向。
详细描述
TSP问题是指给定一组城市和每对城市之间的距离,寻找一条最短路径,使得一个旅行商 能够遍历所有城市并回到原点。该问题在运筹学、计算机科学、人工智能等领域都有广泛 的应用。
算法研究
近年来,研究者们针对TSP问题提出了许多求解算法,如遗传算法、模拟退火算法、蚁群 算法等,这些算法在一定程度上能够近似求解TSP问题,但并不能保证得到全局最优解。
05
组合优化问题的展望与 未来发展
组合优化问题的研究趋势
算法设计与分析
随着计算机技术的发展,组合优 化问题越来越复杂,需要设计更 高效的算法和分析更多的实例,
以解决实际问题。
混合整数规划方法
混合整数规划是一种将整数变量 引入线性规划的方法,可以更精 确地描述组合优化问题,是未来
的一个研究方向。
大规模数据处理

数学规划及其应用

数学规划及其应用
数学规划及其应用
目录
• 数学规划概述 • 线性规划 • 非线性规划 • 整数规划 • 多目标规划 • 动态规划
01
数学规划概述
定义与分类
定义
数学规划是运筹学的一个重要分 支,主要研究在一定约束条件下 ,如何优化一个或多个目标函数 。
分类
根据目标函数和约束条件的不同 ,数学规划可以分为线性规划、 非线性规划、整数规划、动态规 划等。
感谢您的观看
THANKS
逐步逼近原问题的最优解。
割平面法
02
通过添加割平面方程来限制决策变量的取值范围,逐步逼近最
优解。
爬山法
03
通过不断搜索邻近解,逐步寻找最优解,类似于爬山的过程。
整数规划的应用实例
生产计划优化
通过整数规划方法优化生产计划,提高生产效 率和降低成本。
物流配送优化
通过整数规划方法优化物流配送路线和车辆调 度,降低运输成本和提高配送效率。
迭代法求解
从初始状态开始,不断迭代更新状态和决策,直到达到最优解。
动态规划的应用实例
最短路径问题
在给定的图中寻找起点到终点的最短路径。
背包问题
给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值, 求在不超过总重量限制的情况下,使得总价值最大 。
排班问题
给定一组员工和任务,求在满足任务需求的 同时,使得员工的工作时间和休息时间最合 理。
数学规划的基本概念
01
02
03
目标函数
要最大或最小化的函数, 通常表示为决策变量的函 数。
约束条件
限制决策变量取值的条件, 通常表示为决策变量的等 式或不等式。
决策变量
在数学规划中需要选择的 变量,通常表示为x1, x2, ... , xn。

【计算机工程与设计】_蚁群优化算法_期刊发文热词逐年推荐_20140726

【计算机工程与设计】_蚁群优化算法_期刊发文热词逐年推荐_20140726

2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5
2014年 科研热词 量子计算 量子态叠加 量子信息素模型 蚁群算法 分布估计算法 推荐指数 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
科研热词 蚁群算法 蚁群优化 高维问题 频率指派 路由 路径信息素 资源访问成功率 节点信息素 自适应差分变异 能量有效 经济性 模糊控制规则 服务质量 曲面拟合 差分进化算法 多路径 多目标优化 多模式 多元插值 发电机组检修 单形调优法 信息素更新 web服务组合 pareto最优解集 p2p multi-quadric算法 ad hoc网络
科研热词 蚁群算法 信息素 旅行商问题 局部最优 作业车间调度问题 优化 饲料配方设计 非均匀 随机搜索 连续函数 连续优化 蛋白质折叠 蚁群优化算法 自适应蚁群算法 组播路由 组合优化问题 约束 算法 特征相关度 正交设计 正交离散 格点模型 极值优化 文化算法 延迟受限 增长型算法 向量空间模型 协同进化 动态优化 初始路径优化 分布式 信息熵 p2p
推荐指数 9 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

【国家自然科学基金】_差分算子_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

【国家自然科学基金】_差分算子_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

科研热词 差分进化算法 移位算子 有限差分 多目标优化 高精度 逆时偏移 边界条件 紧致差分格式 时域有限差分方法 差分进化 路径规划 色散介质 自适应差分进化算法 自适应变异算子 正解 数值模拟 成像条件 地震波 全局优化 不动点定理 richardson外推法 helmholtz方程 高阶有限差分法 高阶差分方程 马赫-曾德尔光波导 非零井源距 非线性混合整数规划 非振动性 非对称 非固定多段映射罚函数 隐式 随机算子 逼近 迭积微分算子 进化算法 进化模式 运筹学 迎风分数步差分 边值问题 诺西肽发酵 计算机仿真 规范变换 褶积微分算子 节点修正 色散介质薄层 色散介质混合模型 自适应动态变异 自适应 能源数值模拟 细菌觅食 粘弹性介质 粒子群算法
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

MATLAB优化工具箱

MATLAB优化工具箱
MATLAB优化工具箱是MathWorks公司开发的MATLAB软件 包之一,旨在为工程师和科学家提供用于解决各种优化问题 的工具和算法。
MATLAB优化工具箱主要包含线性和非线性规划、约束和无 约束优化、多目标和多标准优化、全局和区间优化等功能, 以及用于优化模型构建和结果可视化的工具。
MATLAB优化工具箱的功能
实例
使用MATLAB求解一个简单的非线性规划问题,以最小化一个非线性目标函数,在给定约 束条件下。
使用MATLAB优化工具箱求解约束优化问题
要点一
约束优化问题定义
约束优化问题是一类带有各种约束条 件的优化问题,需要求解满足所有约 束条件的最优解。
要点二
MATLAB求解约束优 化问题的步骤
首先使用fmincon函数定义目标函数 和约束条件,然后调用fmincon函数 求解约束优化问题。
MATLAB优化工具箱的应用领域
MATLAB优化工具箱广泛应用于各种领域,例如生产管 理、金融、交通运输、生物信息学等。
MATLAB优化工具箱可以用于解决一系列实际问题,例 如资源分配、生产计划、投资组合优化、路径规划等。
MATLAB优化工具箱还为各种实际问题的优化提供了解 决方案,例如采用遗传算法、模拟退火算法、粒子群算 法等现代优化算法解决非线性规划问题。
用户可以使用MATLAB中的“parfor”循环来 并行计算,以提高大规模问题的求解速度。
05
MATLAB优化工具箱的优势和不足
MATLAB优化工具箱的优势
01
高效灵活
02
全面的优化方法
MATLAB优化工具箱提供了高效的优 化算法和灵活的使用方式,可以帮助 用户快速解决各种优化问题。
MATLAB优化工具箱包含了多种优化 算法,包括线性规划、非线性规划、 约束优化、无约束优化等,可以满足 不同用户的需求。

mpc中的优化算法

mpc中的优化算法

mpc中的优化算法MPC中的优化算法: 从理论到应用引言:Model Predictive Control(MPC)是一种广泛应用于工业自动化领域的控制策略。

它通过对系统模型进行预测,并通过优化算法来选择最优控制策略。

本文将介绍MPC中常用的优化算法,并探讨其在实际应用中的一些挑战和解决方案。

一、线性二次规划(Linear Quadratic Programming,LQP)线性二次规划是MPC最常用的优化算法之一。

它通过最小化代价函数来选择最优控制策略,同时满足系统的动态方程和约束条件。

LQP算法具有计算效率高、收敛性好等优点,适用于许多实际控制问题。

二、非线性规划(Nonlinear Programming,NLP)当系统模型具有非线性特性时,MPC需要使用非线性规划算法来求解最优控制策略。

NLP算法通过迭代优化过程,逐步逼近最优解。

然而,由于非线性规划问题的复杂性,NLP算法的计算量较大,需要高效的数值求解方法。

三、多目标优化算法在某些应用中,MPC需要同时优化多个目标函数,如最小化能耗和最大化生产效率。

这时,多目标优化算法可以用来解决这类问题。

常用的多目标优化算法有遗传算法、粒子群算法等。

这些算法通过搜索解空间的不同位置,找到一组最优解,满足不同的目标需求。

四、鲁棒优化算法在实际应用中,系统模型通常存在不确定性和扰动。

鲁棒优化算法可以在系统不确定性较大时,保证控制性能的稳定性和鲁棒性。

这类算法通常使用鲁棒约束和鲁棒代价函数来处理不确定性,以保证控制器在各种不确定情况下都具有良好的性能。

五、混合整数优化算法有些应用中,MPC需要考虑离散控制变量,如开关状态等。

混合整数优化算法可以用来求解这类问题。

它将连续变量和离散变量结合起来,通过搜索整数解空间,找到最优解。

然而,由于整数优化问题的NP难度,混合整数优化算法通常需要进行适当的求解策略和剪枝操作。

六、并行优化算法随着计算机硬件的发展,MPC中的优化算法可以利用并行计算的优势来提高计算效率。

【国家自然科学基金】_改进差分进化算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

【国家自然科学基金】_改进差分进化算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
科研热词 差分进化 差分进化算法 小生境 密度聚类 高速工业平缝机 预防性维修 非线性参数估计 重油热解 适应度 进化策略 补料优化 约束优化问题 精英策略 稀布阵列 种群多样性 混沌迁移算子 模拟退火 有限时间区间 早熟收敛 方向图 性能优化 广义差分进化算法 实根 多项式方程 多目标进化算法(cde) 多目标优化问题 多目标优化 圆形阵列 发酵 参数反演 单纯形加速算子 单纯形 勾线机构 全局优化 停滞 优进策略 代数方程 二分之一规则
53 54 55 56
全局最优解 优化 仿真 iir数字滤波器设计
推荐指数 7 5 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 8 3 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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关键词:联合多 目标 ;差分进化 ;混合整数 ;非线性规划
中 图分类 号 :T P 3 0 1 . 6 文 献标 志码 :A
0 引 言
和 快速 收敛 等 优 点 ,在 优 化 领 域 备 受 关 注 j 。在 D E算法 及 其 应 用 研 究 方 面 取 得 了大 量 的研 究 成
文 章编号 :1 6 7 4— 9 0 5 7 ( 2 0 1 3 ) 0 2—0 3 2 5— 0 4
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 4— 9 0 5 7 . 2 0 1 3 . 0 2 . 0 2 2
混 合 整 数 非线 性 规 划 问题 的扩展 联 合 多 目标 的差 分 进 化 算 法
和混 合方 法 。 传 统 的数 学 规 划 方 法 虽 然 能 从 理论 s t r a i n e d o p t i m i z a t i o n p r o b l e ms ,C O P s ) 时 ,Wa n g等 上 保 证获 得最 优 解 ,但 其 对 问题 要 求 严 格 ,且 其 将 多 目标方 法 与 D E方 法相 结合 ,提 出 了一 种 高效 计 算 复杂 性 会 随 问题 规 模 的增 大 而 快 速 增 长 。 因 的 、连 续约 束 优 化算 法—— 联 合 多 目标 的 差 分 进 此 ,该 方法 在 求 解 一些 复杂 的 MI N L P问题 时效 果 化 算 法 ( c o mb i n i n g m u h i o b j e c t i v e w i t h d i f f e r e n t i a l e -
从 而 结 合 智 能 优 化 方 法 与 数 学 规 划 方 法 的 优 方 法 , 将 整 数 变 量用 连 续 变量 来 表 示 , 把 MI N L P问 势 。 一 。
题转 换 成 只 有 连 续 变 量 的 非 线 性 规 划 ( n o n — l i n e r
在 智能 优化 领 域 ,近 年 来 差 分 进 化 ( d i f f e r e n — p r o ra g mm i n g , N L P ) 问题 ,再 采 用 C MO D E方 法来求 t i a l e v o l u t i o n ,D E ) 算法 因其 原 理简 单 、容 易 实 现 解 。通过 对 7个 典 型测试 问题 的研 究和 比较 , 年 5月
桂 林
理 工 大 学 学

Vo 1 . 33 No . 2 Ma v . 2 01 3
J o u r n a l o f Gu i l i n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y
o l u t i o n , C MO D E) 。笔 者提 出 了一种 优 化 的 面 向 欠 佳 。智 能优 化 方 法 因对 所 求 解 的 问题 没 有 连 续 v 和可 导 等 特 别 要 求 ,且 实 现 简 单 、通 用 性 好 ,受 混 合整数 非 线 性 扩 展 的 联 合 多 目标 的 差 分 进 化 方
e x t e n d e d c o m b i n i n g mu h i o b j e c t i v e w i t h d i f f e r e n t i a l 到 越来 越 多 的 关 注 。混 合 方 法 通 过将 智 能 优 化 方 法 (
法 用 于全局 搜索 ,将 数 学规 划 方 法 用 于局 部 搜 索 , e v o l u t i o n , E C MO D E ) 。它利 用 一种 整 数 变量 连 续 化
( E C M O D E ) 。该方 法借 助整 数变 量连续 化方 法 ,把 混合 整数非 线性 规 划 ( M I N L P ) 问题 转换 成 只有 连 续变 量 的非线性 规划 ( N L P ) 问题 ,再采 用联 合多 目标 的差分 进化 方法 ( C M O D E )来 求 解 。通 过 对 7 个M I N L P 测 试 问题 的计 算研 究 ,验证 了 E C M O D E方法 的可行 性 和有 效 性 ,所 获得 的 寻优 结 果优 于 文 献报 道 的 M D E和 D E T L方法 ,具有 较大 的应 用潜力 。
面 临的难 题 之 一 _ l 』 。 目前 针 对 该 问题 的 研 究 方 对 于一 些复 杂 问题 容 易 陷入 局 部 极 值 或 找 不 到可 法主要 包 括 3类 :数 学 规 划 方 法 、智 能 优 化 方 法 行 解 。最 近 ,在 求 解 连 续 约 束 优 化 问 题 ( c o n .
董 明刚 ,程 小辉 ,牛秦洲 ,马新娟 ,姜传 贤
( 1 . 桂 林理 工 大学 信 息科 学与工 程学 院 ,广西 桂 林 5 4 1 0 0 4 ;2 . 山东 理工 大学 计 算机科 学 与技术 学 院 ,山东 淄博 2 5 5 0 4 9 )

要:为高效求解混合整数非线 性规划问题 ,提 出了一种优化的扩展联合多 目标差分进化 方法
。已有研 究 者将 D E用 于求 解 MI N L P问题 , 在优化领域 中,混合整数非线性规划 ( m i x e d 果 J 。但 现有 的一 些 方 法 大 i n t e g e r n o n - l i n e r p r o g r a m mi n g ,MI N L P) 问 题 因 其 并 取 得 了较 好 的效 果 J s e q u e n t i a l q u a d r a t i c 具有混合变量 和非线性 等特征 ,导致其 复杂性大 多需 要 借 助 于 序 列 二 次 规 划 ( r o g r a m,S Q P) 等 方 法 来 提 高解 的 质 量 … ,因 而 大增 加 。如 何有 效 求 解 MI N L P问题 仍 是 优 化 领 域 p
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