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Multi-objective cooperative artificial bee colony algorithm...

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简介：
本研究提出了一种多目标协同人工蜂群算法，旨在优化复杂问题中的多个冲突目标。该方法通过模拟蜜蜂觅食行为实现高效搜索和解空间探索，为解决工程设计、经济规划等领域的实际难题提供了新思路。 射频识别（RFID）技术正在迅速发展成为物体识别和跟踪应用中的关键技术。这导致了在大规模RFID部署环境中出现最具挑战性的RFID网络规划（RNP）问题。RNP已被证明是一个涉及多个目标和约束的NP难解问题，解决多目标RNP（MORNP）的进化算法和群智能算法的应用已经引起了广泛关注。

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  • Multi-objective cooperative artificial bee colony algorithm...
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    本研究提出了一种多目标协同人工蜂群算法，旨在优化复杂问题中的多个冲突目标。该方法通过模拟蜜蜂觅食行为实现高效搜索和解空间探索，为解决工程设计、经济规划等领域的实际难题提供了新思路。 射频识别（RFID）技术正在迅速发展成为物体识别和跟踪应用中的关键技术。这导致了在大规模RFID部署环境中出现最具挑战性的RFID网络规划（RNP）问题。RNP已被证明是一个涉及多个目标和约束的NP难解问题，解决多目标RNP（MORNP）的进化算法和群智能算法的应用已经引起了广泛关注。
     
  • Multiple Objective Multi-Verse Optimization Algorithm
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    简介：多目标多宇宙优化算法（MOMVO）是一种先进的优化技术，结合了多目标处理与多宇宙理论，旨在解决复杂问题中的多目标寻优难题。 S. Mirjalili, P. Jangir, S. Z. Mirjalili, S. Saremi, and I. N. Trivedi. Optimization of problems with multiple objectives using the multi-verse optimization algorithm. Knowledge-based Systems, 2017.
     
  • 利用人工蜂群算法解决单目标优化问题（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）附MATLAB代码.zip
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    本资源提供基于人工蜂群算法（ABC）解决单目标优化问题的详细教程及MATLAB实现代码，适合研究与学习使用。 【智能优化算法-人工蜂群算法】基于人工蜂群算法求解单目标优化问题2（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）附带MATLAB代码和原理资料。
     
  • Bee-Colony-Meta-Heuristic-for-MDVRP-master.zip
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    这段资料是一个关于利用蜂群元启发式算法解决带有时间窗口约束的多车辆路径规划问题（MDVRPTW）的代码库，适用于研究和教学。 改进ABC算法解决MDVRP问题可以为初学者提供一些思路。首先需要理解基本的蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）原理及其在车辆路径规划中的应用。然后，根据多配送中心车辆路径规划（Multi-Depot Vehicle Routing Problem, MDVRP）的具体需求，设计适合的改进策略。 可以从以下几个方面入手： 1. 参数调整：对ABC算法的关键参数进行优化配置。 2. 混合方法：结合其他启发式或精确求解技术增强算法性能。 3. 问题特定信息利用：根据MDVRP的特点引入领域知识以提高搜索效率和解的质量。 4. 并行计算应用：考虑如何有效使用并行处理能力加速大规模实例的解决过程。 通过上述方向的研究，可以为实际物流配送系统提供更好的解决方案。
     
  • Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving
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    《Evolutionary Approaches to Multi-Objective Problem Solving》一书探讨了利用进化算法解决复杂多目标问题的方法和策略，涵盖了理论研究与实际应用。 Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (Genetic and Evolutionary Computation)是一本关于使用遗传算法和其他进化计算方法解决多目标优化问题的书籍或论文。这类研究通常探讨如何通过模拟自然选择和基因重组等生物进化过程来寻找复杂问题的最佳解决方案，尤其是在需要平衡多个冲突目标的情况下。
     
  • NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Based Assistance
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    NSGANetV2是一种基于进化多目标代理协助的方法，通过改进的遗传算法优化复杂问题的多个目标，在效率与准确性之间实现良好平衡。 《NSGANetV2：进化多目标代理辅助神经架构搜索》 在深度学习领域，神经架构搜索（NAS）是一种重要的技术手段，旨在自动寻找最优的计算机视觉模型结构。然而，传统的基于进化计算（EC）的方法由于其高昂的计算成本而受到限制，并且大多数的研究集中在如ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100这样的标准数据集上，这些研究在实际应用中的推广效果有限。 针对上述问题，NSGANetV2提出了一种创新性的解决方案。该方法的核心在于构建了两个代理模型来提高搜索效率并降低计算负担。第一个代理模型位于架构层面（即上层目标函数），其主要目的是优化采样效率；通过高效地评估架构减少了底层的优化次数。第二个代理模型则在权重层面（即下层目标函数）运作，利用超网中的权重共享机制加速了梯度下降训练过程。 NSGANetV2的设计涵盖了卷积神经网络（CNN）的四个关键维度：深度、宽度、内核大小和输入分辨率。每个基本块至少包含两层，并且特征图的输入尺寸被控制在192到256之间，以确保不同架构具有固定长度表示。此外，整个CNN结构由五个连续连接的基本块组成，在每一模块中搜索层数并应用倒置瓶颈结构以及可调膨胀率和卷积核大小来适应不同的任务需求。 上层代理模型的建立旨在解决高层优化过程中的计算成本问题；通过使用如多层感知器、分类回归树及径向基函数等预测架构准确性的方法，然后利用自适应切换机制在迭代中选择最佳预测模型，从而减少了对真实评估数据的需求。下层代理模型则借助权重共享的超网进行训练，为搜索过程提供初始化权重以加快其进程。 实验结果表明，在六个不同的非标准数据集上NSGANetV2展示了强大的泛化能力和有效性，证明了该方法具有普遍适用性。这说明结合多目标优化和高效代理模型的方法能够使NAS在各种实际应用场景中得到更广泛的应用和发展。
     
  • Consensus Region Approach to Cooperative Control in Multi-Agent Systems...
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    本文提出了一种基于共识区域的方法来研究多智能体系统的合作控制问题，重点讨论了如何实现系统的一致性。通过理论分析和仿真验证，该方法在保证算法效率的同时增强了系统的鲁棒性和稳定性。 这是一本关于多智能体一致性研究的优秀书籍，由北京大学的一位教授撰写，非常值得一读。
     
  • Evolutionary Algorithms in Multi-Objective Problem Solving (Second Edition)...
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    《进化算法在多目标问题求解中的应用（第二版）》一书深入探讨了如何利用进化计算技术解决复杂多目标优化问题，提供了最新的理论进展和实际案例分析。 2007年出版的一本关于进化多目标优化研究领域的最新专著。
     
  • A Restricted-Migration Scheduling Algorithm Based on EDF for Multi...
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    本文提出了一种基于最早截止时间优先（EDF）的多核心系统限制迁移调度算法。通过控制任务迁移，优化了系统的实时性能和资源利用率。 ### 基于EDF的受限迁移调度算法在多处理器软实时系统中的应用 #### 摘要概览 本段落提出了一种基于最早截止时间优先（Earliest Deadline First, EDF）的受限迁移调度算法（EDF-fm），旨在解决多处理器软实时系统的任务调度问题。软实时系统允许一定程度的任务延迟，而硬实时系统则要求所有任务必须在其截止时间前完成。传统的EDF算法在多处理器硬实时环境中的表现不佳，因为其最坏情况下的可调度利用率较低。然而，在软实时环境中放宽对截止时间的要求可以显著提高EDF算法的性能。 #### EDF与PFair算法对比 - **EDF**：是一种简单且高效的调度策略，根据任务的截止时间来决定执行顺序。 - **PFair**：是另一种适用于多处理器系统的调度算法，具有更高的最坏情况下的可调度利用率。在多处理器环境下，EDF的最坏情况下的可调度利用率为0.5M（其中M为处理器数量），而PFair算法则能达到1M，即所有处理器都能被充分利用。 #### 全局EDF与受限迁移调度算法 - **全局EDF**：允许任务在不同处理器之间自由迁移，从而确保即使没有总利用率限制的情况下也能实现有界的延迟。 - **受限迁移调度算法**：通过限制任务的迁移次数来降低开销，在保证有界延迟的同时提供更高效的性能。这种折中方法能够更好地适应某些系统的实际需求。 #### EDF-fm算法详解 - **基本原理**：EDF-fm结合了EDF的效率和对任务迁移的控制，它限制部分任务可以进行迁移，而不是完全禁止或开放所有任务。 - **具体实现**：在M个处理器系统中，最多只需要允许M-1个任务具备迁移能力，并且这些任务仅限于两个特定处理器之间迁移，在作业边界处发生。 - **优势**：与全局EDF相比，虽然EDF-fm可能需要对每个任务的利用率进行一定的上限设定，但这一限制相对宽松。因此，该算法能够在不设总体利用率限制的情况下支持更广泛的软实时应用程序。 #### 结论 本段落提出的EDF-fm通过在任务迁移和系统效率之间找到平衡点，为多处理器软实时系统的调度提供了一个新的解决方案。它不仅确保了有界的延迟，并且有效减少了频繁迁移带来的额外开销，对于那些希望保持较高利用率同时又需要一定灵活性的应用场景尤其适用。未来的研究可以进一步探索优化EDF-fm中的参数设定以更好地适应不同类型的软实时系统需求。