Feb, 2024

JCLEC-MO：解决多目标优化工程问题的 Java 套件

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TL;DRJCLEC-MO 是一个 Java 框架，用于多目标优化，它使工程师能够在很少的编程工作下应用或改进大量多目标算法。
metaheuristicsoptimizationframeworksalgorithmsmulti-objective
发现论文，激发创造
  • 基于多目标优化的基础设施即代码部署配置分析

    通过比较九种基于进化计算的多目标算法的结果，使用 Friedman 的非参数测试，本文创建了一个多算法系统，根据用户需求能够应用不同的技术，以优化和改进基础设施即代码部署配置的多目标问题。

    Jan, 2024

  • 多目标组合优化的高效元神经启发式算法

    我们提出了一种高效的元神经启发式方法（EMNH），通过使用基于深度强化学习的神经启发式方法来解决多目标组合优化问题，以提高学习效率和解决质量。

    Oct, 2023

  • 一个易于使用的实际多目标优化问题套件

    提供一个包括 16 个实际边界约束的多目标优化问题的集合，其中有 4 个混合整数优化问题，它们可以用来评估进化多目标优化算法的性能，并提供了 Java、C 和 Matlab 的源代码，同时提供了 8 个约束多目标实际问题。

    Sep, 2020

  • 大型语言模型用于多目标进化优化

    使用预训练的大型语言模型（LLM）设计的多目标进化算法（MOEA）运算符显示出潜在的优势，并能在不同模式和设置下具有稳健的泛化性能。

    Oct, 2023

  • CLP 能源政策多标准最优规划

    通过强调 Strategic Environmental Assessment（战略环境评估）、Constraint Logic Programming（约束逻辑编程）等方法，开发了一个具有多目标优化功能的决策支持系统，可以提供可行的政策计划并进行环境评估及对比。

    May, 2014

  • 神经多目标组合优化增强多样性

    通过提出一种新的具有多样性增强的神经启发式方法，我们能够从多目标组合优化问题的不同视角产生更多的 Pareto 解，并在经典的多目标组合优化问题上取得了更高的多样性 Pareto 前沿和卓越的整体性能。

    Oct, 2023

  • 多目标进化算法中组件效应对算法行为的影响

    研究使用自动设计的算法对多目标进化算法进行了效果评估，通过比较搜索轨迹网络、种群的多样性和任意时刻的超体积值，发现算法组件对于不同问题具有不同的影响。

    Jul, 2023

  • 带约束的多目标贝叶斯优化不确定性搜索框架

    用代理模型进行不确定度感知的搜索，以在减小函数计算的前提下，近似求出满足一组约束条件的真实 Pareto 解集，将其应用于昂贵的电路优化实验中，实现了 90% 以上的计算次数减少。

    Aug, 2020

  • 多目标组合优化的新核心引导和命中集算法

    本文提出了两种基于不可满足性的算法，即核引导多目标组合优化解算器和命中集多目标组合优化解算器，实验证明这些算法可以优于现有的基于 SAT 的算法。

    Apr, 2022

  • 多目标优化问题中实现目标空间的多样性，以实现高效率搜索

    该论文提出了一种利用 LMS 指标和多目标优化方法来寻找符合用户性能标准的智能设计方案的方法，并在多个问题上进行了验证与分析。

    Jun, 2023