张永建
- 作品数：3 被引量：23H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 船舶主尺度设计的高维多目标多方向进化算法被引量：2
- 2014年
- 针对现有船舶主尺度优化模型往往只考虑经济性能,而忽略安全性能的问题,引入初稳性作为安全性指标,建立了4目标优化模型,并提出一种高维多目标多方向进化算法对其进行优化求解。通过一组方向向量将搜索空间分解成多个寻优方向,并利用改进的方向角差分算法结合SBX算子加强各方向上的寻优能力和方向间的信息交互;最后,以改进的模糊支配和密度估计因子构造精英保留策略,提高种群的先进性和分布性。实验结果表明,高维多目标多方向进化算法能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择,为船舶初步设计提供了一种简单、高效的新方法。
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- 关键词：船舶主尺度
- 高维多目标多方向协同进化算法被引量：8
- 2014年
- 提出一种高维多目标多方向协同进化算法(HMMCA).该算法利用目标空间内的一组方向向量将多目标优化问题分解成多个方向进行寻优,并提出一种混合变异策略以加强算法在每个方向上的收敛能力;同时,该算法采用改进的交互式模糊支配和拥挤度估计因子来维护外部归档集的规模,增强种群的收敛性和分布性.将该算法与目前性能最好的3种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比实验,所得结果表明HMMCA与其他算法相比具有更好的收敛性和分布性.
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- 基于模糊支配的高维多目标进化算法MFEA被引量：13
- 2014年
- 为提高高维复杂多目标优化算法的收敛性和解集分布性,提出一种基于模糊支配的高维多目标进化算法MFEA.在第二代Pareto支配类高维多目标进化算法模型基础上,利用模糊理论对模型中的环境选择进行改进,提出基于模糊隶属度的支配关系,并结合Harmonic、k邻域法和小生境技术对其中的拥挤密度估计方法进行改进,最后根据高维多目标的特点并结合模糊理论α-截集的思想提出了新的环境选择策略.将该算法与目前性能最好的5种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比试验,结果表明本文算法与其他算法相比具有明显的优势,不仅提高了算法的收敛性能,而且保证了Pareto最优解的均匀分布性.
- 毕晓君张永建陈春雨
