基于粒子群优化算法的多目标搜索算法

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基于均匀设计的聚类多目标粒子群优化算法

［ｙｗｏｄ］ｕｉｒｅｉｎｍｕｔｏｊｃｉｅｏｔｚｔｎｃｓｅｎ；ａｔｌＳｒＯｐｍｉａｏ（Ｓａｏｉｍ；ｘｅａａｃｉｅＫｅｒｓｎｆｍｄｓ；ｌ－ｂｅｔｐｉａｏ；ｌｔｇＰｒｃｅｗａｍｔｚｔｎＰＯ）ｌｒｏｇｉｖｍｉｉｕｒｉｉｉｉｇｔｅｔｒｌｒｈｖｈｎ
第３７卷第１４期
、０．７，１３
・
计
算
机
工
程
２１年７月０１
Ｊｌ２１ｕｙ０１
ＮＯ．４１
ＣｏｍｐｕｅｇｎｅｒｎｇｔｒＥｎｉｅｉ
人工智能及识别技术・
文章编号：１０＿４（１）＿ｌ一Ｉｏｏ３２２１４＿５３文献标识码：８０ｌ０Ａ
中圈分类号：Ｐ０・Ｔ３１６
基于均匀设计的聚类多目标粒子群优化算法
刘衍民，牛，一奔３ｐ赵庆祯
（．１遵义师范学院数学系，贵州遵义５３０；２６０２．山东师范大学管理与经济学院，济南２０１；５０４３深圳大学管理学院，广东深圳５８６）．１００
摘
要：更有效地求解多目优化问题，提出一种基于均匀设计的聚类多目标粒子群算法ＵＭＯＳ。采用基于均匀设计的交叉操作尽为标ＣＰＯ
可能地获ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 目空间中均匀分布的非劣解，帮助种群跳出局部最优解，并通过一种新的聚类操作选择外部存档中有代表性的非劣解，从而标控制外部存档规模，降低计算复杂度。对基准函数的测试结果表明，ＣＰＯ算法相比同类算法在收敛性和分布性方面具有优势。ＵＭＯＳ关奠词：均匀设计；多目标优化；聚类；粒子群优化算法；外部存档

基于混沌免疫接种粒子群算法的电力系统多目标无功优化

ｃｎｒｌｖｒａｌｆｒａｔｅｐｗｅｐｉｉａｉｎａｄｃｏｉｇｔｅｏｔａａｔｌｓａｎｔａａｉｌｗａｍ；ａｈｏｔｏａｉｂｅｏｅｃｉｏｒｏｔｚｔｏｎｈｏｓｎｈｐｉｌｐｒｉｅｓｉｉｉｌｐｒｃｅｓｒｖｍｍｃｔｔｔｅ
Ｊｉ１２１，ｈａ３ＳｈｏｏＥｅｔｃｌｎｌｔｎｓＥｇｎｅｎ，ｏｔＣｉａＥｅｔｃＰｗｒＵｉｒｔ，ｅｉ０２６ｉｎ３０２Ｃｉ；．ｃｏｌｆｌｒａａｄＥｅｒｉｎｉｅｒｇＮｒｈｎｌｃｏｅｎｖｓｙＢｉｎ１２０，ｌｎｃｉＣｏｃｉｈｉｒｅｉｊｇ
Ｃｉａｈｎ）
Ａｂｓｒｃ：ｅｕｅｔｅｉｆｎｅｏｔａａｔｌｉｔｂｕｉｎｏｏｖｒｅｅｏａｉａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎｔａｔＴｏｒｄｃｈｎｕｅｃｆｉｉｌｐｒｉｅｄｓｒｔｎｃｎｅｇｎｃｆｂｓｃｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏｌｎｉｃｉｏ
出优点和人工免疫系统中接种疫苗的方法，即混沌免疫接种粒子群优化算法，该方法应用于电力系统多目标无功将优化模型求解。混沌免疫接种粒子群算法是采用混沌优化生成初始粒子即无功优化控制变量值，并选择其中较优的粒子作为初始粒子群，改善了随机初始化过程无法保证粒子合理分布的缺点；同时，用人工疫苗接种优化技术采提高其搜索速度和精度。通过ＩＥ０节点系统算例仿真研究，ＥＥ３并分析比较基本粒子群算法和改进后的粒子群优化

智能决策中的多目标优化算法

智能决策中的多目标优化算法智能决策是一种通过使用计算机处理大量的数据和信息，来找到最优解的方法。

在实际应用中，我们通常会面临多个目标和约束条件，因此需要采用多目标优化算法来解决这些问题。

本文将介绍几种常见的多目标优化算法，以及它们在智能决策中的应用。

一、Pareto优化算法Pareto优化算法是一种基于Pareto优化原则的算法，它的目标是通过找到最优解来使所有目标最大化。

在这种算法中，当我们改变一个目标时，另一个目标也会随之变化。

因此，这种算法通常用于需要考虑多个目标的问题，如金融投资、资源管理等。

例如，在金融投资中，我们需要同时考虑收益率和风险。

使用Pareto优化算法可以帮助我们找到一组投资组合，使得收益率最高、风险最小化。

这种方法可以帮助我们制定更科学的投资策略，从而获得更高的收益。

二、粒子群算法粒子群算法是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等动物集体行为的过程。

在这种算法中，每个个体代表一个解，而整个群体代表整个搜索空间。

个体的移动方向由当前最优解和自身历史最优解决定。

在智能决策中，粒子群算法可以用于解决复杂的多目标优化问题。

例如，在制造业中，我们需要同时考虑成本、质量和效率等多个目标。

使用粒子群算法可以帮助我们找到最优解，从而实现高效的生产。

三、遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的算法。

它通过模拟遗传变异、选择和适应度优化等过程来找到最优解。

在这种算法中，每个个体代表一个解，而整个种群代表整个搜索空间。

个体之间通过交叉和变异来产生后代，并根据适应度进行优胜劣汰的选择。

在智能决策中，遗传算法可以用于解决很多多目标优化问题，如车辆运输、机器人路径规划等。

例如，在车辆运输中，我们需要考虑多个目标，如成本、时间和能源等。

使用遗传算法可以帮助我们找到最优解，从而降低成本、提高效率。

四、模拟退火算法模拟退火算法是一种优化算法，它通过模拟固体退火过程来搜索最优解。

在这种算法中，每个解都给出了一个能量值，而算法通过在解空间中不断寻找低能量的解来找到最优解。

多目标优化问题的处理技巧

多目标优化问题的处理技巧摘要：多目标优化问题在实际应用中非常常见，它们涉及到多个目标函数的优化，同时需要考虑各个目标之间的权衡和平衡。

本篇文章将介绍处理多目标优化问题的一些技巧和方法，包括目标权重法、多目标遗传算法、多目标粒子群算法和多目标模拟退火算法等。

这些方法在实践中已被广泛应用，并取得了很好的效果。

1. 引言多目标优化问题是指同时优化多个目标函数的问题。

在实际中，许多决策问题涉及到多个目标，例如工程设计中要兼顾成本和质量、投资决策中要平衡收益和风险等。

处理多目标优化问题需要考虑各个目标之间的权衡和平衡，因此，传统的单目标优化方法无法直接应用于多目标优化问题。

2. 目标权重法目标权重法是处理多目标优化问题的一种常用方法。

它基于目标函数之间的权重关系，通过为每个目标设定权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。

具体做法是，将多个目标函数线性组合为一个综合目标函数，并通过调整各个目标的权重来寻找一个最优解。

目标权重法的优点是简单易懂，计算效率较高，但在无法明确确定各个目标的权重的情况下，它可能得到的结果并不是最优的。

3. 多目标遗传算法多目标遗传算法是一种基于进化计算的优化方法，它模拟了生物进化的过程。

多目标遗传算法通过使用种群的多个个体来表示可能的解空间，通过遗传算子（交叉、变异等）来产生新的个体，并利用适应度函数来评估个体的优劣。

与传统的遗传算法不同的是，多目标遗传算法的适应度函数不再是单个指标，而是多个目标函数。

多目标遗传算法通过选择操作来筛选出一组最优的解，这组解代表了在多个目标下的最优解集。

它具有较好的搜索性能，能够在较短的时间内找到一系列的近似最优解，并提供给决策者作为选择的依据。

4. 多目标粒子群算法多目标粒子群算法是一种基于群体智能的优化方法，通过模拟鸟群的行为来搜索最优解。

多目标粒子群算法设计了不同粒子之间的协作和交流机制，使得粒子能够在解空间中快速地找到一组近似最优解。

多目标粒子群算法的核心思想是通过引入多个局部最优解来促进全局最优解的搜索。

云计算环境下基于粒子群算法的多目标优化

４６７０３６，Ｃｈｉｎａ：２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤｏｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）
究，把云计算环境下的数据部署和任务调度问题映射为处理交互图，对处理交互图进行分析、提出了多目标优化模型，并
通过粒子群算法对多目标模型进行优化。仿真结果表明，该多目标优化模型和算法不但能优化处理时间、传输时间，也能优化处理费用和传输费用。关键词：云计算；粒子群算法；数据部署；任务调度；多目标优化中图法分类号：ＴＰ３９３文献标识号：Ａ文章编号：１０００ — ７０２４（２０１３）０７ — ２３５８ — ０５
ＧＵＯＬｉ — ｚｈｅｎｇ，ＧＥＮＧＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＪＩＡＮＧＣｈａｎｇ－ｙｕａｎ。，
ＷＡＮＧＪｕｎ — ｈａｏ，ＺＨＡＮＧＮａ。，ＺＨＡＯＳｈｕ－ｇｕａｎｇ
ｍｉｅｚｔｈｅｄａｔａｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｎｄａｔａｓｋｓｃｈｄｕｅｌｉｎｇ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｉｓｎｏｔｏｎｌｙｏｐｔｉｉｚｍｅｔｈｅｔｉｍｅｏｆ

基于PSO算法的海上风电建设多目标优化

流程 1. 初始化：随机初始化粒子的速度和位置。 2. 评估适应度：计算每个粒子的适应度值。
粒子群优化算法的基本原理与流程
01
3. 更新速度和位置
02
4. 更新最优解
根据粒子的速度和位置更新公式，更新粒子的速度和位置。
比较当前粒子的适应度值和其他最优解的适应度值，更新全局最优解。
03
5. 终止条件
方面，对于整体规划中的多目标优化问题涉及较少。
02
多目标优化问题
海上风电建设涉及多个相互冲突的目标，如建设成本、能源产量、项目
风险等，需要平衡不同目标之间的矛盾，寻求最优解。
03
PSO算法在多目标优化中的应用
PSO算法在多目标优化领域具有广泛的应用，但在海上风电建设方面的
应用尚不成熟，需要进一步研究和改进。
人力资源分配
01
根据建设需求和实际情况，优化模型可以对人力资源进行合理
分配，提高建设效率。
物资资源分配
02
通过优化模型的物资调度功能，实现物资资源的合理分配和利
用，降低库存成本。
资金资源分配
03
利用优化模型对资金资源进行合理分配和利用，提高资金使用
效率。
05
结论与展望
研究结论
01 02 03 04
优化模型在海上风电建设成本控制中的应用
降低建设成本
通过优化模型，对海上风电建设的成本进行精细化管理和优化，降低建设成本。
提高投资回报
通过合理的投资分配和资源利用，提高投资回报率，实现成本控制。
减少运维成本
通过优化模型的预测和优化功能，减少运维成本，提高风电场的经济效益。
优化模型在海上风电建设资源分配中的应用

路径规划中的多目标优化方法学习指南

路径规划中的多目标优化方法学习指南路径规划是计算机科学中重要的研究领域，涉及到如何找到在给定条件下最优的路径。

在现实生活中，路径规划在许多领域中都有广泛的应用，包括交通规划、物流调度和机器人导航等。

在路径规划问题中，通常有一个或多个目标需要同时优化，这就是多目标优化。

本文将介绍路径规划中的多目标优化方法学习指南。

首先，了解多目标优化的基本概念是很重要的。

多目标优化是一种在有多个冲突目标的情况下，寻找最优解的方法。

在路径规划中，这些冲突目标可能包括：路径长度、行驶时间、燃料消耗等。

多目标优化方法的目标是找到一组解，这些解被称为“非支配解”，即在所有目标上都没有其他解更优。

多目标优化方法通常使用决策变量空间和目标函数空间来表示解，通过对这两个空间进行优化，找到最优的解。

其次，了解路径规划中的常用多目标优化方法是非常重要的。

路径规划中常用的多目标优化方法包括：多目标遗传算法(MOGA)、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和多目标模拟退火算法(MOSA)等。

这些算法都基于不同的原理和策略，但它们的目标都是在多个冲突目标之间找到最优解。

多目标遗传算法是一种基于进化计算的方法，通过模拟遗传和自然选择的过程，找到非支配解。

多目标粒子群优化算法基于群体智能的思想，通过模拟粒子在目标空间中的搜索过程，找到非支配解。

多目标模拟退火算法则基于模拟退火的思想，在目标空间中通过随机扰动和接受概率来优化解。

接下来，学习如何应用多目标优化方法进行路径规划。

路径规划中的多目标优化可以分为两个阶段：目标建模和求解算法。

在目标建模阶段，需要将路径规划问题转化为一个多目标优化问题。

这涉及到将冲突目标转化为目标函数，并定义决策变量的搜索空间。

在求解算法阶段，需要选择适合路径规划问题的多目标优化算法。

这包括选择合适的算法参数、设置优化过程的终止条件和执行优化算法。

通过应用多目标优化方法，可以得到一组在多个冲突目标上都最优的路径方案。

此外，了解多目标优化方法的优缺点也是很重要的。

基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化
丁雷吴一，敏佘锦华段，，平
（．中南大学信息科学与工程学院，沙４０８；．吉首大学物理科学与信息工程学院，南吉首４６０１长１０３２湖１００
烧结矿冷却时间不够，结块率降低、则返矿量增加。铅锌烧结过程中，如果透气性不好，烧结料燃则
略；文献［０使子群体的个数动态变化。１］以上算法在评价粒子时，是基于每个粒子所均有变量进行的综合评价。文献［１指出这种评价１］方式导致一些好的变量被丢失，而导致不能收敛从
［金项目］国家杰出青年科学基金资助项目（０２３０；基６４５１）国家 “ 六三 ” 划课题（０８Ａ４１８八计２０Ａ０Ｚ２）
［作者简介］丁
雷（９２一），，１７男湖南ｌ临湘市人，吉首大学副教授，博士，研究方向为过程控制、智能控制、软件工程；Ｅ—ｍａ：ｉｇｉ３＠ｉｄｎｌ＿９ｌｅ
对问题本身有很强的先验知识。演化算法可以隐并
行地搜索解空间中的多个解，能利用不同解之间并的相似性来提高其并发求解的效率，因此适合求解多目标优化问题。粒子群优化算法（Ｓ是一种基于群智能的演ＰＯ）化算法，过模拟群体的社会行为，通引导粒子搜索空间中的最可行区域。文献［］一个 “ ３用容器 ” 记录来已找到的非支配向量，并用来指导其他粒子的飞行；

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｐｒｅｓｅｎｔｓａｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｌｖｅｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｕｓｉｎｇｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａＦｎｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ｔａｋｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆ
ｍａｔｅｒｉａｌｓｍｉｘｉｎｇａｓｅｘａｍｐｌｅｐｒｏｇｒｅｓｓｎｏｎ－ｉｎｆｅｒｉｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｏｌｕｔｉｏｎｓｅａｒｃｈ，ａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｂｕｒｄｅｎｓｅｌｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｉｔｉｓａｌｓｏｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｉｅｆｌｄｏｆｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｄｅｓｉｇｎ，ｐａｔｔｅｒｎｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ，ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｓｙｓｔｅｍ
ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉ－－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｍｕｌｔｉ・・ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ；ｎｏｎ－－ｉｎｆｅｒｉｏｒ
模式分类、神经网络训练以及系统控制等领域正得到普遍应用。关键词：多目标优化；粒子群优化算法；多目标搜索；非劣最优解
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ
Ｍｕｌｔｉ一０ｂｊｅｃｔｉｖｅＳｅａｒｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
兵工自动化
ＯｒｄｎａｎｃｅＩｎｄｕｓｔｒｙＡｕｔｏｍａｔｉｏ（１）
ｄｏｉ：１０．７６９０／ｂｇｚｄｈ．２０１３．Ｏ１．００８
基于粒子群优化算法的多目标搜索算法
ＢａｓｅｄｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
ＷａｎｇＲｏｎｇｈａｉ，ＸｕＸｕｎｔａｏ，ＳｈｅｎＨｕｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＭｉａｎｙａｎｇＶｏｃａｔｉｏｎａｌ＆ＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｍｉａｎｙａｎｇ６２１０００，Ｃｈｉｎａ）
王荣海，胥勋涛，申慧
（绵阳职业技术学院信息工程系，四川绵阳６２１０００）
摘要：针对多目标优化问题在实际应用中的复杂性，提出一种采用粒子群优化算法来求解多目标优化的问题的方法。在分析了多目标优化问题的基础上，以粒子群优化算法对生产配料流程中的优化问题为例进行非劣最优解集的搜索，并将其运用于实际工程制造中的桌配料选型工艺计算中。仿真结果表明：该方法有效，在工程设计选型、