林思颖
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：浙江工业大学经贸管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学理学更多>>
- 基于双极偏好占优的阵列天线优化方法
- 2015年
- 传统进化算法在解决4个或4个以上目标的阵列天线综合问题时,出现了选择压力不足的难题。给出了一种基于双极偏好占优的阵列天线优化设计方法,该方法借助决策者根据解决实际问题的经验给出的目标值偏好,采用TOPSIS方法,比较Pareto解之间的相对贴近度值,建立了严格的非支配关系,引导种群向高的定向辐射方向图及低的零陷值靠近。为了可视化高维空间中的解集,用高维空间对角技术法对高维空间上的解进行可视化,并将该方法与现有的3种多目标优化方法进行解集质量优劣的比较与分析。仿真结果显示,该方法在解决4个以上目标的阵列天线综合问题时具有更好的收敛性以及更多的优秀解个数。
- 王丽萍林思颖邱飞岳
- 关键词：进化算法阵列天线综合
- 基于多偏好的高维目标进化算法研究及应用
- 进化算法是一类模拟生物进化机制的种群式优化算法,因其具有较强的全局优化能力而受到广泛应用。近年来,利用进化算法求解多目标优化问题成为多目标优化研究领域的一个研究热点。然而,一方面,现有的多目标进化算法大多以Pareto支...
- 林思颖
- 关键词：协同进化
- 文献传递
- 基于侧步爬山策略的混合多目标粒子群算法研究被引量：2
- 2012年
- 为提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性与解集多样性,提出一种基于侧步爬山策略的混合多目标粒子群算法(H-MOPSO).通过建立局部搜索与粒子群优化的混合模型,在该模型中后期引入基于侧步爬山策略的局部搜索,周期性代替粒子群搜索并优化混合参数,使粒子根据距离前沿的远近朝下降或非支配方向搜索,加快粒子群收敛并改善其分布.同时采用非均匀变异算子和线性递减的惯性权重策略,避免算法早熟.通过标准测试函数的对比实验表明,该算法整体上比MOPSO、NSGA-II和MOEA/D具有更好的多样性与收敛性.
- 王丽萍吴秋花邱飞岳吴裕市林思颖
- 关键词：多目标优化粒子群算法混合算法
