公开(公告)号：CN118297095A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410299037.2

申请日：2024-03-15

Applicant: 湖州学院

Inventor： 杨珍 ,  琚锋 ,  姚杰愉 ,  王新杰 ,  张浩宇

IPC: G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了基于邻域空间拥挤度的动态多目标优化算法，包括以下步骤：S1.种群环境区域规划；S2.初始化种群和精英档案；S3.种群多样性和收敛性繁衍；S4.检测种群环境；S5.种群环境统计分析；S6.计算目标决策变量邻域空间的拥挤程度；S7.更新种群中较差的个体；S8.保证种群的均匀程度；S9.每一世代的结束，保持种群的多样性和收敛性；S10.达到最大世代数时，对种群进行归档输出。本发明能够提升种群全局和局部搜索能力，保存每一世代中性能较优的解，利用个体等级进行更新的策略可以加快种群的收敛速度，增加寻找发生环境变化的个体时的准确率，不仅能增强算法的搜索能力，还能达到提升种群的收敛性和多样性的目的。

公开(公告)号：CN115713114A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211357592.3

申请日：2022-11-01

Applicant: 湖州学院

Inventor： 杨珍 ,  琚锋 ,  姚杰愉 ,  张杰

IPC: G06N3/126 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于决策变量邻域空间统计的自适应动态多目标进化方法，包括以下步骤：S1.初始化种群和精英档案；S2.检查环境是否发生变化，若变化则利用自适应比例引入种群；否则进入S3；S3.根据各世代中的目标决策变量邻域空间的拥挤程度选择不同的交叉变异方式；S4.引入精英档案双机制混合更新策略更新种群；S5.通过最远先排除策略循环出分布均匀的种群；S6.每一世代的结束，计算种群的反世代指标值，如果当代种群的指标值比上一代种群弱，则对当代种群做出相应的调整；否则在环境选择操作后进行下一世代的进化；S7.当前世代数大于最大世代数时，对种群进行归档输出。该方法能够提升种群的全局和局部搜索能力，加快种群收敛速度同时保持种群多样性。

公开(公告)号：CN115526101A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211195783.4

申请日：2022-09-29

Applicant: 湖州学院

Inventor： 杨珍 ,  琚锋 ,  姚堂旭 ,  姚杰愉

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/12 ,  G06F111/02 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明提出了一种基于两阶段分工协作的约束多目标优化方法，包括以下步骤：初始化种群1和种群2交叉变异产生子代；当前的迭代次数未超过总迭代次数设定百分比值时，进入算法第一阶段：对种群1、种群2分别进行无约束、有约束的环境选择，并根据种群1进行采样生成种群3；否则，进入算法第二阶段：对种群1、种群2分别进行有约束的环境选择，并根据种群1进行采样生成种群3；然后采用双重精英归档策略保存每代的最优解，同时第一重归档的结果参与算法第二阶段的环境选择。重复上述步骤，直至迭代次数达到总迭代次数，输出种群。该方法解决了具有复杂约束条件的多目标优化问题，能够平衡种群的收敛性、多样性和可行性，具有良好的适应性。