本文是为大家整理的多目标优化算法综述主题相关的10篇毕业论文文献，特此筛选出以下10篇期刊论文，为多目标优化算法综述选题相关人员撰写毕业论文提供参考。
1.【期刊论文】非规则Pareto前沿面多目标进化优化算法研究综述
期刊：《郑州大学学报（工学版）》 | 2021 年第 001 期
摘要：现实中多目标优化问题的Pareto前沿面往往是非规则形式,针对这类问题的进化算法已逐渐成为研究热点.对现有非规则Pareto前沿面多目标优化问题的进化算法进行总结和分类,给出了多目标优化问题的通用数学描述,并给出了支配和非支配解等该研究领域内的相关定义.整理了典型的具有非规则Pareto前沿面的多目标优化测试问题,以及汽车碰撞问题等实际优化问题中的具有非规则Pa-reto前沿面的多目标优化问题.将现有处理具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题的进化算法分为4个大类:根据种群分布调整参考向量的方法、固定参考向量结合其他辅助方法、参考点的方法、聚类和分区的方法,并分别进行了分析和讨论.研究表明:尽管针对具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题的进化算法已经取得了一定成效,但现有算法一般只在部分非规则Pareto前沿面问题上表现较好,适应所有种类的非规则Pareto前沿面问题的算法还有待开发,决策变量或目标数量高维的、动态的、数据驱动的具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题也是有待解决的研究领域;更加智能的,可以辨别和处理多类型非规则Pareto前沿面的进化算法是未来的研究重点;用多种环境选择方法混合、迁移学习结合进化计算、多任务结合进化计算是可行的解决途径.
关键词：多目标优化；进化算法；非规则Pareto前沿面；综述
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2.【期刊论文】多目标粒子群优化算法研究综述
期刊：《北京科技大学学报》 | 2021 年第 006 期
摘要：针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述.?首先,回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论;其次,分析了多目标优化所涉及的难点问题;再次,从最优粒子选择策略,多样性保持机制,收敛性提高手段,多样性与收敛性平衡方法,迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果;最后,指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向.
关键词：多目标优化；粒子群算法；收敛性；多样性；进化算法
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3.【期刊论文】求解多目标社区发现问题的离散化随机漂移粒子群优化算法
期刊：《计算机应用》 | 2021 年第 003 期
摘要：针对求解复杂网络的多目标社区发现问题,提出了一种离散化随机漂移粒子群优化(DRDPSO)算法.首先,通过对社区进行随机化编码操作和针对随机漂移算法的离散化操作,来改善局部网络结构并逐渐增强全局模块度值;其次,根据核K均值(KKM)和比例割(RC)两个目标函数来控制网络中的社区规模、缓解模块度分辨率限制;最后,根据多目标求解策略逐步更新Pareto非劣解集,从Pareto非劣解集选取满足需求的目标社区结构.为了验证所提算法的有效性,将DRDPSO算法与其他社区发现算法在三种具有10个不同参数设置的生成网络及三种真实网络上进行对比实验,并采用两个最佳社区评价指标对各算法获得的社区发现结果进行对比分析.实验结果表明,使用DRDPSO算法求解复杂网络的多目标社区发现问题时,获得的社区发现评价指标(归一化互信息和模块度)最高的概率达到95％以上.可见DRDPSO算法在真实网络进行应用能进一步地提高网络社区划分的精确度和鲁棒性.
关键词：社区发现；多目标复杂网络；离散化；随机漂移粒子群优化；模块度；Pareto非劣解集
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4.【期刊论文】基于模糊逻辑NSGA-Ⅲ的开关磁阻发电机多目标优化算法
期刊：《计算机工程与科学》 | 2021 年第 003 期
摘要：为了减小开关磁阻发电机S RG转矩脉动,提高发电机系统运行效率及发电机功率密度,提出一种基于模糊逻辑NSGA-Ⅲ的开关磁阻发电机多目标优化算法.搭建1 kW四相8/6极SRG多目标优化设计模型;采用响应面法RSM搭建SRG优化目标的响应面模型;基于模糊逻辑搭建了模糊推理系统,完成了在SRG优化过程中对NSGA-Ⅲ算法内种群个体相对强度值的赋值,在SRG多目标优化过程中引入决策者的偏好信息,生成满足决策者偏好的Pareto最优解集.通过与NSGA-Ⅲ的对比实验验证了考虑决策者偏好的模糊逻辑NSGA-Ⅲ的优越性,对比SRG优化前后的运行性能,验证了所提SRG多目标优化算法的有效性.
关键词：开关磁阻发电机；响应面法；NSGA-Ⅲ；模糊逻辑；多目标优化
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5.【期刊论文】非线性多目标概率优化问题的自适应采样免疫优化算法
期刊：《电子学报》 | 2021 年第 004 期
摘要：针对噪声环境下非线性多目标概率优化问题,提出问题求解的自适应采样免疫优化算法.在算法设计中,基于克隆选择原理,设计小种群的算法进化框架;提出目标值估计法自适应确定个体的样本大小并估算其目标值;借助传统快速非支配排序法,种群被分割成多级非支配子群协同进化;设计动态交叉分布指数的模拟二进制交叉加强各子群之间的信息交流;设计动态变异分布指数的多项式变异、均匀变异,以及自适应变异概率平衡全局、局部探索.最后,借助3个理论测试问题、海铁联运能耗优化问题以及9个代表性的比较算法,数值实验结果表明,此算法寻优效率优势显著、搜索效果优越、稳定性好.
关键词：多目标概率优化；免疫优化；随机模拟；自适应采样；海铁联运
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_acta-electronica-sinica_thesis/0201288508623.html
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6.【期刊论文】面向云计算的花朵差分授粉工作流多目标优化算法研究
期刊：《电子学报》 | 2021 年第 003 期
摘要：为解决云计算环境下工作流多目标难于优化的问题,本文提出了一种花朵差分授粉工作流多目标调度优化算法.该算法将工作流中任务和虚拟机建模成花粉,将完整的调度序列建模成花朵.依据任务的偏序关系进行离散花朵授粉过程.仿真结果表明较算法NSGA-Ⅱ和MEOA/D,该算法能在限定的截止期和预算的条件下具有更高的资源利用率.
关键词：工作流调度；花朵授粉算法；多目标优化；云计算
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_acta-electronica-sinica_thesis/0201288508600.html
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7.【期刊论文】启发式多目标优化算法在能源和电力系统中的典型应用综述
期刊：《郑州大学学报（工学版）》 | 2019 年第 005 期
关键词：多目标优化；电力系统；能源系统；帕累托最优解；启发式优化算法
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8.【期刊论文】高维多目标优化算法研究综述
期刊：《科技视界》 | 2015 年第 015 期
摘要：当遇到目标数目多于4个或4个以上的高维多目标优化问题时,基于Pareto支配排序的多目标进化算法很难求出近似的Pareto最优解集合,因此,高维多目标优化问题的进化算法研究成为进化算法领域的一个难点问题.本文在分析了高维多目标优化问题研究难点的基础上,概括了高维多目标优化问题的类型,并介绍了含有冗余目标的高维多目标优化问题的目标缩减算法,最后指出了今后该领域的研究方向.
关键词：高维多目标优化问题；进化算法；冗余目标；目标缩减算法
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9.【期刊论文】多目标优化算法研究综述
期刊：《科技信息》 | 2010 年第 032 期
摘要：近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点.多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域.该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上,介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果.此外,指出并阐释了值得进一步研究的相关问题.
关键词：多目标优化；演化计算；Pareto最优
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10.【期刊论文】多目标微粒群优化算法综述
期刊：《智能系统学报》 | 2010 年第 005 期
摘要：作为一种有效的多目标优化工具,微粒群优化(PSO)算法已经得到广泛研究与认可.首先对多目标优化问题进行了形式化描述,介绍了微粒群优化算法与遗传算法的区别,并将多目标微粒群优化算法(MOPSO)分为以下几类:聚集函数法、基于目标函数排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法,分析了各类算法的主要思想、特点及其代表性算法.其次,针对非支配解的选择、外部档案集的修剪、解集多样性的保持以及微粒个体历史最优解和群体最优解的选取等热点问题进行了论述,并在此基础上对各类典型算法进行了比较.最后,根据当前MOPSO算法的研究状况,提出了该领域的发展方向.
关键词：多目标优化；微粒群优化算法；非支配解；外部档案；多样性
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