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| 1 | 基于在线感知Pareto前沿划分目标空间的多目标进化优化显示文摘多目标进化优化是求解多目标优化问题的可行方法.但是,由于没有准确感知并充分利用问题的Pareto前沿,已有方法难以高效求解复杂的多目标优化问题.本文提出一种基于在线感知Pareto前沿划分目标空间的多目标进化优化方法,以利用感知的结果,采用有针对性的进化优化方法求解多目标优化问题.首先,根据个体之间的拥挤距离与给定阈值的关系感知优化问题的Pareto前沿上的间断点,并基于此将目标空间划分为若干子空间;然后,在每一子空间中采用MOEA/D(Multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)得到一个外部保存集;最后,基于所有外部保存集生成问题的Pareto解集.将提出的方法应用于15个基准数值函数优化问题,并与NSGA-Ⅱ、RPEA、MOEA/D、MOEA/D-PBI、MOEA/D-STM和MOEA/D-ACD等比较.结果表明,提出的方法能够产生收敛和分布性更优的Pareto解集,是一种非常有竞争力的方法. | 封文清 巩敦卫 | 2020 | 自动化学报2020，46，8： | 15 |
| 2 | 基于多目标蚁群优化的知识即服务动态组合策略显示文摘为了以Web服务方式实现云计算环境下的知识共享和知识融合,提出了一种基于多目标蚁群优化的知识即服务组合策略.该策略中,结合云计算环境的动态性和知识即服务的质量规则,从知识服务提供者的角度构建了知识即服务动态组合模型;同时,为了利用问题的特征信息引导蚂蚁的搜索行为,设计了蚁群算法相应的信息素和启发信息,从而实现多目标优化.在云计算平台下使用真实的Web服务实例进行仿真实验,将该策略与基于遗传算法和协同进化算法的策略进行比较,结果表明,文中策略的性能和解的质量均明显较优. | 贾瑞玉 伍章俊 张以文 | 2012 | 华南理工大学学报(自然科学版)2012，40，6： | 7 |
| 3 | Solving resource availability cost problem in project scheduling by pseudo particle swarm optimization显示文摘This paper considers a project scheduling problem with the objective of minimizing resource availability costs appealed to finish all activities before the deadline. There are finishstart type precedence relations among the activities which require some kinds of renewable resources. We predigest the process of solving the resource availability cost problem(RACP) by using start time of each activity to code the schedule. Then, a novel heuristic algorithm is proposed to make the process of looking for the best solution efficiently. And then pseudo particle swarm optimization(PPSO) combined with PSO and path relinking procedure is presented to solve the RACP. Finally, comparative computational experiments are designed and the computational results show that the proposed method is very effective to solve RACP. | Jianjun Qi Bo Guo Hongtao Lei Tao Zhang | 2014 | Journal of Systems Engineering and Electronics2014，25，1： | 4 |
| 4 | Human resource allocation for multiple scientific research projects via improved pigeon-inspired optimization algorithm显示文摘Aiming at the complex and restrictive characteristics of human resource allocation in multiple scientific university research projects, an improved pigeon-inspired optimization(IPIO) algorithm is proposed wherein loss minimization and the shortest project delay time are considered as optimization goals. Firstly, mathematical modelling of the problem is carried out, and the multi-objective optimization problem is transformed into a single-objective optimization problem by means of a weighted solution. In the second step, the traditional pigeon-inspired optimization(PIO) algorithm is discretized, and an adaptive parameter strategy is adopted to improve the shortcomings of the algorithm itself. Finally, by comparing the simulation results with the original algorithm and the genetic algorithm in the optimization of human resource allocation in multiple projects, the feasibility and superiority of the proposed algorithm in the optimization of human resource allocation in multi-scientific research projects is verified. | LIU ChuanBin MA YongHong YIN Hang YU LeAn | 2021 | Science China(Technological Sciences)2021，64，1： | 3 |
| 5 | 航天器发射多任务并行调度模型及算法显示文摘航天器发射高频度常态化和航天产品可靠度的增加,客观上要求航天器发射采用并行调度模式以提高发射资源利用率。针对工序迭代可能引发的航天器发射系统死锁,构建了死锁预测和损失评价机制,建立了最小化任务时间和最小化加权滞后时间综合的目标函数,设计了多任务并行调度模型,开发了多类agent协同工作的优化算法,并使用调度实例验证了模型和算法的可行性和有效性。模型和算法在'天宫一号'和'神舟八号'发射任务中得到初步应用,效果较好。 | 董学军 邢立宁 陈英武 | 2013 | 系统工程与电子技术2013，35，7： | 3 |
| 6 | 高土石坝施工进度综合优化及其遗传和声算法显示文摘高土石坝施工进度优化是一个复杂的非线性多目标综合优化问题,不仅需考虑施工资源投入及生产效率,更需要顾及大坝填筑质量和安全对施工进度的影响.在定量分析土石坝填筑质量、安全和进度相互关系的基础上,建立了高土石坝填筑质量-安全-进度综合优化模型,并针对传统优化方法的局限性,提出了该优化模型求解的遗传和声算法,实现了高土石坝填筑质量、大坝安全和施工进度的均衡安排.实例应用表明了本文方法的可行性,可为高土石坝施工进度计划优化与实时控制提供一条新的途径. | 刘东海 高歌 | 2013 | 水利水运工程学报2013，，5： | 2 |
| 7 | 基于混沌加速果蝇优化算法的航电枢纽施工进度研究显示文摘针对季节性冰冻河流航电枢纽施工进度优化问题,以工期为优化目标,计入季节性冰冻因素,以施工强度和工程资源为约束条件,建立了施工进度优化模型(CSOM);为了获得CSOM优化模型更优解,基于果蝇优化算法,设计自适应加速搜索机制和全局混沌扰动机制,建立混沌加速果蝇优化算法(CAFOA);利用CAFOA算法求解CSOM优化模型,得到一种混沌加速果蝇季节性冰冻河流航电枢纽施工进度优化方法;基于依兰航电枢纽工程施工组织数据,开展数值实验。结果表明:建立的方法用于解决季节性冰冻河流航电枢纽施工优化问题是可行的,并获得了较满意的结果。 | 耿敬 张洋 李明伟 徐前 张立东 | 2019 | 重庆交通大学学报(自然科学版)2019，38，1： | 2 |
| 8 | 基于布谷鸟算法的压缩机装配调度项目优化方法显示文摘针对制造型企业生产项目调度优化,提出一种基于自适应布谷鸟算法的调度策略。该策略采用全局搜索能力强的布谷鸟算法为框架模型,以任务调度顺序优先级编码,对影响算法性能的重要参数——步长因子设定动态自适应策略,提升算法的运算性能和全局收敛速度。以跨国S公司大型空气压缩机装配项目为例进行调度优化,结果表明该调度方案拥有更短的工期和平衡的资源利用率。此外,通过自动生成的人力配置甘特图,项目经理能够动态调整人员配置以减少人力资源的浪费。 | 曹圣武 陈再良 | 2020 | 机械制造与自动化2020，49，4： | 1 |
| 9 | Success probability orientated optimization model for resource allocation of the technological innovation multi-project system显示文摘A success probability orientated optimization model for resource allocation of the technological innovation multi-project system is studied. Based on the definition of the technological innovation multi-project system, the leveling optimization of cost and success probability is set as the objective of resource allocation.The cost function and the probability function of the optimization model are constructed. Then the objective function of the model is constructed and the solving process is explained. The model is applied to the resource allocation of an enterprise's technological innovation multi-project system. The results show that the proposed model is more effective in rational resource allocation, and is more applicable in maximizing the utility of the technological innovation multi-project system. | Weixu Dai Weiwei Wu Bo Yu Yunhao Zhu | 2016 | Journal of Systems Engineering and Electronics2016，27，6： | 1 |
| 10 | 人工蜂群算法求解资源受限项目调度问题显示文摘针对资源受限项目调度问题,提出了一种基于人工蜂群算法的优化方法。人工蜂群算法中每个食物源的位置代表一种项目任务的优先权序列,每个食物源的位置通过扩展串行调度机制转换成可行的调度方案,迭代中由三种人工蜂执行不同的操作来实现全局最优解的更新。实验结果表明,人工蜂群算法是求解资源受限项目调度问题的有效方法,同时扩展调度机制的引入可以加速迭代收敛的进程。 | 孙晓雅 | 2011 | 微型机与应用2011，30，19： | 0 |
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