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改进量子遗传算法及其在系统辨识中的应用
张婷;韩璞;贾昊
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2016(033)010
【摘要】针对量子遗传算法二进制编码和单链搜索带来的算法效率低问题,采用了一种双链量子遗传算法.上述算法以实数编码代替二进制编码,双链搜索代替单链搜索,利用目标函数的梯度信息对量子旋转角的大小进行确定从而进行进化.上述措施大大提高了算法的搜索效率.将上述算法应用于具有无限冲激响应滤波器的辨识,证明了算法的适用性和有效性.
【总页数】5页(P386-390)
【作者】张婷;韩璞;贾昊
【作者单位】华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003;华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003;华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP387
【相关文献】
1.改进的多目标量子遗传算法在南水北调东线工程江苏段水资源优化调度中的应用[J], 方国华;郭玉雪;闻昕;黄显峰
2.改进量子遗传算法在光谱分配中的应用 [J], 于合谣
3.改进的双链量子遗传算法在图像去噪中的应用 [J], 国强;孙宇枭
4.改进量子遗传算法在图像匹配算法中的研究与应用 [J], 徐梅
5.一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用 [J], 季军亮; 汪民乐; 商长安; 高嘉乐
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多目标优化算法研究及其应用近年来，随着计算机技术的迅猛发展，各种复杂的问题的解决也变得越来越容易。
在众多问题中，优化问题是计算机领域中的一个重要领域，其主要在于通过寻找最优的解来提高数据处理的效率和精度。
而多目标优化问题则是优化问题中的一种特殊情况，其目的是在多个目标指标下找到一个最优的解。
针对多目标优化问题，学术界提出了很多的优化算法，本文将对多目标优化算法及其应用进行简要介绍。
一、多目标优化算法的分类多目标优化算法可分为传统算法和进化算法两大类。
1.传统算法传统算法是一种在固定的解空间中寻找最优解的优化算法。
其主要包括动态规划方法、贪心算法和分支定界算法等。
这类算法可以通过较小的计算代价来找到近似最优解，但其局限性在于解的范围较为有限。
2.进化算法进化算法是一种基于自然进化过程模拟的优化算法，其主要包括遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等。
这类算法可以通过多样性的机制来探索解的未知区域。
相比传统算法，进化算法具有更大的搜索空间、更好的收敛性和更强的鲁棒性，因此在实际应用中较为广泛。
二、多目标优化算法的特点多目标优化算法与传统优化算法相比，具有以下优点：1.解集更丰富多目标优化算法能够同时优化多个目标函数，通过提供多个解集，可以帮助决策者从中选择最合适的解决方案。
2.可展示更多信息多目标优化算法不仅能够给出最优解，还能给出一组较优解，从而给决策者展示更全面的信息。
3.适用范围更广多目标优化算法不仅适用于单一目标的问题，还可适用于多目标决策的各个阶段。
三、多目标优化算法的应用多目标优化算法目前被广泛应用于社会的各个领域。
从经济到财务，从工程到决策，从医药到环境保护，都可以看到多目标优化算法的应用。
1.经济在经济中，多目标优化可以应用于股票投资、市场定位、产品设计等领域。
例如，在企业产品设计中，多目标优化可以找到最佳的设计方案，在节约成本的同时提高产品的市场竞争力。
2.工程在工程方面，多目标优化可以应用于汽车设计、城市规划和物流管理等领域。
多目标智能优化算法及其应用
多目标智能优化算法是一种针对多个目标的优化算法，它拥有速
度快、准确性强的优势；相比传统的基于评价函数的优化算法，其具
备更强的适应性和有效性，可以大大提高控制系统的稳定性。
与传统
的优化算法一样，多目标智能优化也是一种以适应性取向的算法。
与
传统技术相比，多目标智能优化具有自适应性强、灵活智能和鲁棒性
强等优势。
典型的多目标智能优化算法包括元素法、启发式搜索法、
遗传算法、模拟退火算法、吸引子算法、鸡尾酒算法、多层次算法等。
多目标智能优化算法在工业领域的应用，包括工厂调度、产品序
列规划、交通规划、智能控制系统设计以及能源管理等多个领域的优
化问题。
随着计算机技术的快速发展，多目标智能优化算法在解决复
杂优化问题方面被广泛应用。
特别是在产业生产中，它能够为各种类
型的优化问题提供简便高效的解决方案。
例如，在工业产品的生产中，多目标智能优化可以有效地平衡产能利用率、原料投入的环境影响、
单位产品的成本控制等多个因素，从而提高整体的生产效率。
多目标进化算法总结多目标进化算法(MOEA, Multiple Objective Evolutionary Algorithm)是一类基于进化算法的优化方法，主要用于解决具有多个相互竞争的目标函数的问题。
MOEA通过维护一组解的种群，采用进化操作来尽可能多的帕累托最优解集。
下面对MOEA进行详细总结。
首先，MOEA的基本思想是通过模拟自然进化过程进行优化，它借鉴了进化生物学中的适应度、交叉、突变等概念。
MOEA维护了一个种群，每个个体代表一个解，种群中的个体通过进化操作进行迭代更新。
在进化过程中，MOEA通过交叉和突变操作生成新的个体，通过适应度评估来决定个体的生存能力，根据个体在不同目标函数上的性能对种群进行选择和更新。
其次，MOEA的核心是解的评估和解的选择。
MOEA采用一个适应度函数来评估解在多个目标函数上的性能。
适应度函数一般采用拥挤度或距离等概念来度量解的优劣。
拥挤度是指解在种群中的分布密度，用以保持解的多样性。
根据适应度函数的评估结果，MOEA决定哪些解会生存下来，并更新种群。
第三，MOEA有很多具体的算法实现，其中比较经典的有NSGA-II、PAES、SPEA、MOEA/D等。
NSGA-II采用非支配排序和拥挤度距离来维护种群的多样性，并通过交叉和突变操作来生成新的个体。
PAES通过局部来改进解的质量，采用网格来表示解的空间，并根据适应度函数进行迁移。
SPEA使用非支配排序和密度估计来选择解，并通过交叉和突变操作来生成新的个体。
MOEA/D通过将多目标优化问题分解为多个子问题，并通过子问题之间的协作来帕累托最优解。
此外，MOEA还面临一些挑战和改进方向。
首先，MOEA需要解决多目标函数之间的冲突，如何在多个目标之间找到均衡点是一个难题。
其次，MOEA的计算复杂度通常比单目标优化方法更高，如何提高算法的效率是一个重要问题。
此外，MOEA在处理约束问题和高维问题时也存在挑战，如何有效处理这些问题也是一个改进方向。
多目标进化算法
多目标进化算法（MOEA）是一种智能优化技术，用于解决带有多个目标的复杂优化问题。
它与单目标优化算法最大的不同在于，它可以同时优化多个目标函数。
多目标进化算法的设计主要集中在三个方面：种群初始化，适应度函数设计和更新策略。
种群初始化是多目标进化算法的第一步，它决定了多目标优化算法的初始状态。
在多目标优化算法中，一般采用随机策略来初始化种群。
具体而言，可以使用随机数发生器随机生成一组数据，并根据优化问题的要求，确定这些数据是否符合要求，然后将其作为种群的初始解。
适应度函数是多目标优化算法的核心，它负责对种群中每个个体进行评估，从而实现有效的进化。
多目标优化算法可以根据不同的优化目标设计不同的适应度函数，以更好地评估种群中每个个体的拟合度。
最后，多目标进化算法的更新策略是它的核心，它通过改变种群中每个个体的属性，使种群的整体质量得到改善。
多目标进化算法的更新策略可以采用相互作用策略，例如交叉、变异、选择等，以改善种群的整体质量。
总而言之，多目标进化算法是一种用于解决带有多个目标的复杂优
化问题的智能优化技术，它的设计集中在种群初始化、适应度函数设计和更新策略三个方面。
多目标进化算法的应用范围很广，它可以用于控制、计算机视觉、机器学习、模糊控制等领域。
进化算法优化多目标优化问题进化算法（Evolutionary Algorithm, EA）是一种基于群体智能的搜索算法，用于解决优化问题。
这种算法模仿自然界的进化、选择和适应性机制，在搜索空间中寻找最优解。
进化算法具有广泛的应用，尤其在多目标优化领域有较好的表现。
本文将介绍进化算法在多目标优化问题中的应用及其优化策略。
一、多目标优化问题多目标优化问题（Multi-Objective Optimization, MOO）指在某一约束条件下最小化或最大化多个指标。
例如，设计一辆汽车时需要考虑速度、安全性、燃油效率、驾驶舒适性等多个因素，这些因素之间通常存在相互制约，需要在多个目标之间取得平衡和权衡。
多目标优化问题具有以下特点：1. 目标多样性。
多目标问题中可能存在不同种类的目标，如最大化效益和最小化成本。
2. 可行性约束。
不同目标之间通常存在冲突，需要在满足一定的限制条件下达成平衡。
3. 操作复杂性。
多目标问题通常包含多个变量参数，需要重复进行计算和优化，存在计算复杂度高和时间成本大的问题。
二、基本的进化算法进化算法的基本流程如下：1. 初始化种群。
根据问题的约束条件和初始值随机生成初始种群。
2. 评估适应度。
使用选择标准对种群个体进行评估，并确定优秀个体参与进化。
3. 进化操作。
通过交叉、变异等操作对优秀个体进行复制和变异，产生新个体并加入到种群中。
4. 判断终止条件。
根据预设的终止条件，判断是否需要结束进化。
5. 返回最优解。
找到最优解并返回。
三、进化算法优化多目标优化问题1. Pareto最优解在单目标优化问题中，最优解仅有一个，但在多目标问题中，最优解通常是由多个非支配解（Pareto Optimal Solution）组成的Pareto 最优解集合。
Pareto 最优解集合是指在约束条件下不可能找到更好解，同时不存在一种目标函数能优化所有目标的方案。
Pareto 最优解的求解过程也被称为 Pareto 最优化（Pareto Optimization）。
多算法多种群协同优化差分进化算法
张静华;韩璞
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2018(30)5
【摘要】研究算法融合、多种群协同进化是应用群智能算法求解复杂工程应用问题的一个方法。
设计了一个基于差分进化算法的多算法多种群协同优化算法,注重多算法的选择与组合。
设计了一种自适应参数差分进化算法,选择了3种各具特点的差分进化算法变体与其互补,基于4种算法的特点设计了相应的多种群协同进化策略。
对算法进行了仿真设计,仿真结果表明该算法通过使4种不同特点的算法互补能得到较优结果,并获得精度、可靠性与适用性的提升,弥补工程应用中算法选择的困难。
【总页数】10页(P1690-1699)
【作者】张静华;韩璞
【作者单位】华北电力大学(保定)河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP391.9
【相关文献】
1.基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化
2.求解动态优化问题的多种群竞争差分进化算法
3.一种基于差分进化算法和粒子群算法的双进化方式的
全局优化算法4.基于多种群协同进化免疫多目标优化算法的百叶窗优化研究5.基于精英种群策略的协同差分进化算法
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多目标智能优化算法及其应用多目标智能优化算法是指解决多个相互矛盾的目标问题时使用的一类算法。
在传统的单目标优化问题中，只有一个目标函数需要优化，而在多目标问题中，有多个目标函数需要同时优化。
多目标优化问题广泛应用于工程设计、物流调度、经济预测等领域。
目前，常用的多目标智能优化算法主要包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法以及人工免疫算法等。
这些算法通过模拟自然界中生物个体的进化、群体行为等方式，实现在解空间中高效地寻找多个最优解。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，通过选择、交叉和变异等操作，逐代演化个体的基因组合，以搜索最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、对问题形式没有特殊要求等特点，在多目标优化问题中得到广泛应用。
粒子群算法则模拟鸟群或鱼群等生物群体中个体之间的协同行为，通过不断调整每个个体的速度和位置，以实现寻找最优解的目标。
粒子群算法具有收敛速度快、易于实现等特点，适用于解决多目标优化问题。
蚁群算法则受到蚁群觅食行为的启发，通过模拟蚂蚁在路径选择上的信息素沉积和挥发等行为，以寻找最优路径。
蚁群算法具有自组织、自适应等特点，在求解多目标问题时表现出较好的性能。
人工免疫算法则模拟免疫系统对病原体的识别和克制过程，通过调节人工免疫系统中抗体浓度、选择和变异等操作，以寻找问题的最优解。
人工免疫算法具有全局寻优能力强、对初始解的依赖度低等特点，适用于多目标优化问题。
除了以上提到的算法，还有许多其他多目标智能优化算法，如模拟退火算法、蝙蝠算法等，它们都在不同的问题领域取得了良好的应用效果。
总之，多目标智能优化算法在解决多目标优化问题时展现出较好的性能，为工程设计、经济决策等领域提供了强大的工具。
随着算法的不断改进和优化，相信多目标优化问题的解决能力会进一步提升。
多目标智能优化算法及其应用
一些常见的多目标智能优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
这些算法都是通过在解空间中进行来寻找多目标函数的最优解。
下面将分别介绍这些算法及其应用。
遗传算法是受生物进化理论启发而来的一种优化算法。
它通过模拟自然界的“进化”过程，利用交叉、变异等遗传操作来不断演化和改进解集合。
遗传算法在多目标优化问题中广泛应用，如车辆路径规划、机器学习模型选择等。
粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为而提出的一种优化算法。
它通过模拟每个“粒子”的位置和速度来解空间，每个粒子通过与自己和群体中其他粒子的最优解进行比较来更新自身的位置和速度。
粒子群优化算法广泛应用于电力系统优化、图像处理等领域。
模拟退火算法是模拟金属退火过程的一种优化算法。
它通过随机、接受劣解和以一定概率接受较差解的策略来寻找全局最优解。
模拟退火算法适用于复杂多模态函数优化、图像配准等问题。
蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发而来的一种优化算法。
它通过模拟蚂蚁在和选择路径时的信息素释放和挥发的过程，来寻找最优解。
蚁群算法在路径规划、信号优化等问题中有着广泛的应用。
除了上述算法，还有一些其他的多目标智能优化算法，如多目标遗传算法、多目标粒子群算法、多目标模拟退火算法等。
这些算法都是在单目标优化算法的基础上进行改进和扩展的，以适应多目标优化问题的求解。
总之，多目标智能优化算法可以应用于各个领域中的多目标优化问题。
通过灵活的参数设置和适当的问题建模，这些算法能够有效地寻找多目标
函数的最优解或接近最优解，为实际问题的决策提供有价值的参考和指导。
