简介:摘要:多目标优化是现代优化算法领域的一个重要分支,它涉及到多个优化目标的协调和权衡。多目标算法的原理和应用研究对于许多实际问题具有重要意义。本文将探讨多目标算法的原理,并对其在各种应用领域的研究进行综述。
简介:摘要:在这个电子信息时代,各个领域都有对应的融合,在建筑方面通过研究发现 BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程,大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间,对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代,它化简了许多过程,在多方面领域对它的青睐程度很高,所以对于我们而言,我们很有必要去研究,开发和应用这个方法,将它的能力开发到极致,尤其是在建筑方面
简介:作为一种简单而有效的新兴计算技术,差分演化算法(DE)已受到学术界和工程界的广泛关注,并且已经在多峰函数优化,数据过滤,多目标优化等十九个大方向上取得了许多成功应用。为此,对围绕差分演化算法的相关背景,原理、特点、改进等方面进行简单介绍.HookeandJeeves方法是一种经典的局部搜索算法,将其与差分演化算法结合来求解多目标优化问题,提高了解的收敛质量,因而从整体上提高了算法的性能,并且测试结果也说明了该算法的可行性。
简介:针对多目标无约束0—1二次规划问题,提出一种文化基因算法。该算法采用基于分解的多目标演化算法框架,能够获得分布均匀的非占优解;同时,采用一种简单、有效的禁忌搜索,能够利用更多问题相关的信息,获得质量更优的非占优解。该算法在优化的过程中能够动态地平衡多样性与收敛性。实验结果证明该算法能够很好地求解多目标无约束0-1二次规划问题,并且性能优于目前求解该问题较先进的算法。
简介:摘要:车辆路线问题是配送计划的基本问题,它试图考虑客户的数量,他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下,以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中,我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型,然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外,通过分析一个操作样本,使用区域内客户的数据,考虑问题及其功能的不同约束,并使用惩罚方法和附加的分段约束方法,可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。
简介:摘要:为获得住宅最优施工方案,从工期、费用、质量、安全等多个方面考虑,以施工可靠性约束条件为基础,采用多目标分析法建立了具体项目的工期、成本、质量、安全的关系模型,同时以具体项目的建设要求设立了工期、成本、质量、安全目标阈值范围,采用蚁群算法确定了多种组合方法的多目标结果,进而确定了最优施工方法组合。结果表明:住宅施工方案最佳组合为工期为137天,成本为9236298元,该方案下的质量及安全可靠性最高、成本最低,同时工期满足目标阈值。该结果验证了本文多目标优化的可行性与合理性,从而能有效指导建筑施工过程的优化管理。