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基于环境Pareto支配的选择策略在约束多目标差分进化算法中的应用

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简介：
本文探讨了在约束多目标优化问题中，采用基于环境Pareto支配的选择策略改进差分进化算法的应用，有效提升了解的质量和多样性。 在解决有约束多目标问题的进化算法研究中，目前广泛采用的是Deb教授提出的基于约束占优的直接支配选择策略。然而，在处理这些复杂的问题时，优秀不可行解与可行解同样重要，但在现有的直接支配选择机制下，不可行解被选中的概率较低。为了解决这一难题，我们设计了一种环境Pareto支配的选择方法，并在此基础上提出了一种专门用于解决有约束多目标问题的差分进化算法。通过经典测试函数的仿真计算表明，与现有其他算法相比，所提出的算法在收敛性和稳定性方面表现出更佳的效果。

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  • 基于环境Pareto支配的选择策略在约束多目标差分进化算法中的应用
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    本文探讨了在约束多目标优化问题中，采用基于环境Pareto支配的选择策略改进差分进化算法的应用，有效提升了解的质量和多样性。 在解决有约束多目标问题的进化算法研究中，目前广泛采用的是Deb教授提出的基于约束占优的直接支配选择策略。然而，在处理这些复杂的问题时，优秀不可行解与可行解同样重要，但在现有的直接支配选择机制下，不可行解被选中的概率较低。为了解决这一难题，我们设计了一种环境Pareto支配的选择方法，并在此基础上提出了一种专门用于解决有约束多目标问题的差分进化算法。通过经典测试函数的仿真计算表明，与现有其他算法相比，所提出的算法在收敛性和稳定性方面表现出更佳的效果。
     
  • NSGA-II与Pareto在环境经济学中的多目标优化应用
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    本文探讨了NSGA-II算法及其在结合Pareto最优解概念下，于环境经济学领域中解决复杂多目标问题的应用价值及有效性。 采用传统的遗传算法，并结合帕累托策略来同时考虑环境和经济性因素。
     
  • 基于分解与约束支配的NSGA-II算法解决高维多目标约束问题
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    本文提出了一种改进的NSGA-II算法，通过引入分解技术和约束支配原理，有效解决了高维度和复杂约束条件下的多目标优化问题。 为解决多目标进化算法在处理约束高维多目标优化问题时出现的解分布性和收敛性差、易陷入局部最优解的问题，本段落采用Pareto支配与分解及约束支配融合的方法，提出了一种基于分解约束支配NSGA-II（DBCDP-NSGA-II）优化算法。该算法保留了NSGA-II中的快速非支配排序机制，并在此基础上进行了改进：首先使用Pareto支配进行种群的初次排序；接着通过采用分解与约束支配(DBCDP)来惩罚等价解，同时确保稀疏区域中可行和不可行解的存在性，以此提升种群的整体分布性和多样性。最后，算法依据个体到权重向量的距离及拥挤度距离对临界值进行再排序，并选取N个最优个体进入下一轮迭代。 通过使用约束DTLZ问题中的C-DTLZ1、C-DTLZ2、DTLZ8和DTLZ9测试函数进行了实验验证，将DBCDP-NSGA-II算法与现有的几种优化方法（如C-NSGA-II、C-NSGA-III、C-MOEA/D以及C-MOEA/DD）进行对比分析。仿真实验结果表明，相较于其他比较的算法，DBCDP-NSGA-II能够获得更加均匀分布且具有更好全局收敛性的最优解集。
     
  • 多目标优化策略展示：加权和与epsilon约束法的应用-MATLAB实现
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    本文章介绍了在MATLAB环境中使用加权和及epsilon约束法解决多目标优化问题的方法，并展示了相关策略的实际应用。 创建用于入门级设计优化课程（例如UIUC的SE 413）。证明了epsilon-constraint方法可以识别多目标优化问题Pareto前沿上的非支配点，而加权求和法则不能。测试问题改编自“A. Messac, 使用MATLAB在实践中进行优化：面向工程学生和专业人士”，2015年，剑桥大学出版社。请参阅_readme.txt文件以开始使用该文本的MathWorks合作伙伴网页内容。
     
  • Matlab中的HSDE算法：结合自适应突变策略和参数的差分进化算法用于单目标优化
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    本研究提出了一种改进的差分进化算法——HSDE，它融合了自适应突变策略与动态参数调整机制，特别适用于解决单目标优化问题。 这段代码涉及自适应突变策略与参数的差分进化算法（HSDE），该算法于2016年提出，在测试单目标性能方面表现优异。相关文献为《A new differential evolution algorithm with a hybrid mutation operator and self-adapting control parameters for global optimization problems》。
     
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  • 基于二进制差分进化算法的特征选择方法：将差分进化(DE)的二进制变体(BDE)应用于特征选择问题 - MATLAB...
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    本简介介绍了一种基于Matlab平台实现的多目标优化算法——多目标差分进化(MODE)算法。该算法通过模拟自然选择和遗传机制，有效解决复杂工程问题中的多个冲突目标优化难题。 多目标差分进化算法（MODE）的Matlab实现适合研究生学习。该方法基于差分进化（DE）算法来解决多目标优化问题。
     
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