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基于单目标拟合度的高维多目标可视化: 2013年; 针对现有可视化技术不能有效显示高维多目标优化问题这一难题,提出了一种以单目标拟合为绘图基准的子图表可视化技术。该方法以与目标数相同的子图表形式显示Pareto标准解集,并在子图表中通过拟合位置绘制Pareto近似集。其图形有效地显示了Pareto近似集的收敛性和分布性,同时对单个解各维目标上性能的相对优劣性及不同解在同一目标上性能的对比情况都达到了有效的可视化显示。基于此思想设计了可视化模型并通过试验加以分析,达到了方便决策者对多目标优化问题进行分析和决策的目的。; 毕晓君李博; 关键词：PARETO前沿

基于交互式决策的旋转基多目标可视化技术被引量：3: 2014年; 为解决高维多目标优化问题中Pareto最优解集不能有效可视化这一难题,提出一种基于交互式决策的旋转基多目标可视化技术.首先利用基向量的旋转角度反映Pareto最优解中各目标的优劣程度;然后以绘制基点为初始位置,依次叠加旋转后的基向量;最终将Pareto最优解以一条独立路径映射为二维空间平面上的一条折线,得到旋转基可视化图形.基于此思想设计了高维多目标可视化模型并进行实验,结果表明,该技术有效地反映了Pareto最优解中各目标的性能、波动性以及综合性能优劣等属性情况,达到了方便决策者对Pareto最优解集进行分析和决策的目的.; 毕晓君李博苍岩

基于决策偏好信息的n维Pareto前沿可视化被引量：1: 2013年; 针对现有可视化技术不能有效显示高维多目标优化问题的难题,提出了一种基于决策偏好信息的n维图表可视化技术。首先,针对两种不同的决策情况分别提出对应的目标信息共享机制;然后,根据目标共享信息将分层后的Pareto前沿,通过子图表进行绘制,有效显示了各维目标数据信息、性能优劣变化趋势和决策者的偏好信息。基于此思想设计了可视化模型并通过实验加以分析,达到了方便决策者对Pareto最优解集进行分析和决策的目的。; 毕晓君李博; 关键词：偏好信息

基于混合生物地理学优化的多目标优化算法被引量：7: 2014年; 提出一种基于混合生物地理学优化算法的多目标进化算法(multi-objective optimization based on hybrid biogeography-based optimization,MOBBO)。针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)自身的机制,建立适用于BBO的多目标进化模型。在模型中,结合栖息地个体间的Pareto支配关系对栖息地适应度指数进行了重新定义;为了保持栖息地种群的分布性,提出一种新的基于动态距离矩阵的分布性保持机制;同时,根据多目标优化的特点,提出了新的自适应迁入迁出率确定方式,动态迁移策略及分段logistic混沌变异策略。通过对测试函数ZDT和DTLZ的仿真实验表明,与现有多种多目标优化算法相比,MOBBO在解集的收敛性和分布的均匀性上均有明显改善,能够有效且高效地进行复杂多目标优化问题的求解。; 毕晓君王珏李博; 关键词：多目标优化

基于特征解选取的高维多目标可视化研究被引量：2: 2013年; 为了解决高维多目标优化问题中有效可视化Pareto最优解集这一难题,提出了一种基于特征解选取的n维图表可视化技术.首先,针对多目标优化问题的特性,提取Pareto最优解集中特征性明显的特征解;然后,针对不同的决策需求提出2种目标信息共享机制,将特征解各目标信息共享后进行有效排序分层;最后,以子图表形式进行绘制.该方法有效去除Pareto最优解集中性能相近的冗余解,对特征解各目标数据信息、性能优劣变化趋势及决策者的决策信息进行可视化.基于此思想设计的高维多目标可视化模型,方便决策者对Pareto最优解集的分析和决策.; 毕晓君李博王珏; 关键词：可视化技术

基于动态迁移的ε约束生物地理学优化算法被引量：12: 2014年; 提出基于动态迁移的ε约束生物地理学优化算法(εBBO-dm).首先,利用ε约束方法来处理约束条件,并根据群体约束违反度的优劣程度对水平参数ε进行自适应调整,充分利用较优不可行个体的有效信息,有效提高对可行域的搜索效率.其次,采用新的ε约束排序机制确定迁入率和迁出率,较好地平衡可行个体与不可行个体之间的关系.再次,为了增强迁移机制的搜索能力,提出新的动态迁移策略.最后,采用分段logistic混沌映射改进物种变异机制,提高了算法的收敛精度.通过对13个标准测试函数的仿真实验表明,εBBO-dm较其他算法在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,尤其适合于复杂单目标约束优化问题的求解.; 毕晓君王珏李博李吉成

基于生物地理学优化的雷达正交波形设计算法被引量：3: 2014年; 为了提高MIMO雷达发射信号多相序列的正交性能,提出了基于改进生物地理学优化的雷达正交波形设计算法(POBBO)。该算法首先对生物地理学优化算法(BBO)进行改进,直接采用个体的栖息地适宜度指数(HSI)值来确定迁入迁出率,对其原始确定机制进行大幅简化,在实时反映个体优劣程度的同时,缩短由排序带来的时间损耗。另外,引入分段Logistic混沌映射改进原变异机制,实现对新个体的有效开采。POBBO算法利用改进后BBO算法的栖息地间物种迁移和变异进行信息交互,改善栖息地的HSI值,从而得到具有较好正交性能的多相序列波形。仿真试验结果表明:POBBO算法比其他多相序列波形设计算法在整体上具有明显优势,可以有效地兼顾搜索精度和速度。; 毕晓君王珏李博; 关键词：信息处理技术

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李博