高維多目標進化優化算法研究

發布時間:2020-10-30瀏覽次數:4

 

講座題目:高維多目標進化優化算法研究

講座時間:2020年11月4日(周三)下午13:30

講座地點:科研樓322室

主講人:鮑春騰博士

       鮑春騰博士目前就職於意昂体育注册意昂体育,主要從事多目標優化和新能源船舶動力系統的控製與優化等方面的研究。已在《Information Sciences》、《Expert Systems with Applications》和《Journal of Computational Science》等SCI檢索期刊發表論文數篇。

內容摘要:

       多目標進化算法是一類基於種群的自然啟發的優化算法,具有單次運行可輸出問題解集的優點,其已成為求解多目標優化問題的主流算法。然而,高維多目標優化問題和復雜多目標優化問題仍是多目標進化算法的挑戰。針對高維多目標優化中收斂性和多樣性之間的平衡問題,本研究提出了一種基於分解的雙檔案高維多目標進化算法,將兩種不同的選擇方案分別應用到兩個檔案中,分別用來促進種群的收斂性和維持種群的多樣性;針對一些具有復雜Pareto前沿的多目標優化問題,本研究提出了一種基於自適應分解的多目標進化算法,將候選解本身作為權重向量,在進化過程中使權重向量自動調整為Pareto前沿的形狀。

       歡迎廣大師生前來交流。

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