简介:为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。
简介:摘要为满足经济与社会发展需要,智能电网建设在我国各地快速推进,智能电网条件下的多目标输电网规划问题也开始成为各界关注的焦点,基于此,本文简单介绍了余弦排序理论,并结合该理论就智能电网条件下的多目标输电网规划模型开展了详细论述,希望由此能够为我国智能电网的建设带来一定帮助。
简介:以电子政务和移动政务环境下的城市群多政府博弈为例,基于多智能体系统的建模框架,展开系统运行机理分析、因果关系图设计和数学建模,基于进化博弈理论构建微观决策主体(即各城市政府决策者)的行为互动机制,并基于小世界网络模型构建宏观社会网络(即各决策者之间交互关系)的拓扑演化规则。且在模型构建中考虑了博弈主体之间的差异性和非对称性、收益受合作水平影响的动态性、以及设计了与惩罚措施配套的补偿机制。本文为基于智能体的城市群政府博弈模拟和政策实验研究奠定了模型基础。是复杂性科学理论和建模方法在政治学与公共行政领域的一次积极拓展,尝试了新的研究视角与方法集合。