信控学院博士研究生在静态多目标退化优化方面取得研究停顿

发布者:刘勇发布时间:2019-08-12浏览次数:100


比来,我校信控学院博士研究生荣淼与巩敦卫传授等协作,在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》上发表题为“A Multi-Model Prediction Method for Dynamic Multi-Objective Evolutionary Optimization”的学术论文,申报了基于多模型猜想办法处理静态多目标优化成绩的最新研究成果。

静态多目标优化成绩广泛存在于工业临盆与生活中,因目标函数、束缚条件等随时间变更,该成绩的求解难度远大年夜于多目标优化成绩和静态单目标优化成绩,对优化办法追踪最优解的速度和精准度提出更高的请求。论文经过过程种群在成绩变更后的退化趋势,断定变更类型,并给出照应的最优解猜想办法;经过过程在微粒群优化中引入上述猜想办法,进步微粒群优化寻觅静态多目标优化成绩最优解的速度和精准度。重要供献包含:一是提出多模型猜想战略,为优化算法供给尽能够接近乃至覆盖变更后成绩最优解集的初始种群;二是建立成绩变更方法与猜想模型之间的接洽,针对每变更类型,给出有针对性的搜刮范围,同时引入多样性保持,完成搜刮和开辟的公道均衡;三是提出变更成绩的集合覆盖测度,量化不合优化办法所得最优解集的安排程度。

 

消息来源:信控学院 祁昊宇摄影:祁昊宇义务编辑:李秀审核:刘尊旭

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