学网站建设 去那里做好评做销量的网站

学网站建设 去那里,做好评做销量的网站,备案中心查网站,北京中燕建设公司网站✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。#xff08;1#xff09;基于多策略协同与混合编码的单目标差分进化算法#xff08;MCDEmv擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。1基于多策略协同与混合编码的单目标差分进化算法MCDEmv针对科学研究与工程实践中普遍存在的混合变量优化问题MVOPs即决策变量同时包含连续变量如尺寸、温度和离散变量如材质类型、齿轮齿数的复杂场景传统差分进化算法DE往往因无法有效处理离散空间而失效。本研究首先提出了一种基于多策略协同的单目标差分进化算法MCDEmv。该算法的核心在于构建了一套混合变量协同进化方案。在编码层面算法采用实数编码与整数编码并存的混合染色体结构针对连续变量采用标准的差分变异操作而针对离散变量则设计了专门的取整映射与离散变异算子确保生成的解在可行域内。为了解决单一变异策略在面对复杂地形时适应性差的问题MCDEmv引入了多策略协同机制。建立了一个包含“DE/rand/1”、“DE/best/1”、“DE/current-to-best/1”等经典策略的策略池。在进化过程中种群被划分为多个子种群不同子种群尝试使用不同的策略进行搜索。通过每一代的进化反馈适应度提升幅度算法动态调整各个策略的被选概率从而在搜索初期利用随机性策略保持多样性在后期利用贪婪性策略加速收敛。此外为了进一步提升解的精度引入了基于统计信息的局部搜索方法。利用当前种群的分布特征如均值、方差构建高斯分布模型在最优解周围进行高密度的统计采样有效挖掘了潜在的全局最优解在压力容器设计等实际工程案例中展现了卓越的寻优能力。2基于Pareto支配与改进选择机制的多目标差分进化算法MO-MCDEmv现实世界中的优化问题往往不仅包含混合变量还涉及多个相互冲突的目标函数如同时追求最低成本和最大强度即多目标混合变量优化问题MO-MVOPs。在此背景下本研究在MCDEmv的基础上进行了多目标扩展提出了MO-MCDEmv算法。该算法的核心改进在于引入了Pareto支配理论来处理目标间的权衡关系。在选择操作阶段不再简单地比较单一适应度值而是采用快速非支配排序Non-dominated Sorting和拥挤距离计算Crowding Distance来筛选个体。这确保了种群能够逼近Pareto前沿并保持良好的分布性。针对多策略协同进化方法MO-MCDEmv对“最优个体”的定义进行了修正。在单目标中“最优”是唯一的而在多目标中“最优”是一组非支配解。因此算法设计了一种基于拥挤度的领导者选择机制从当前外部归档集Archive中选择分布稀疏区域的非支配解作为变异基向量引导种群向未探索区域移动。此外对局部搜索方法进行了适应性改造使其能够在多维目标空间中进行定向扰动不仅提高了收敛精度还有效修补了Pareto前沿的断点在焊接梁设计和盘式制动器设计等多目标工程问题中成功获取了分布均匀的高质量解集。3基于强化学习Q-Learning的自适应多策略多目标算法RLMMDE为了进一步提升算法在处理高难度MO-MVOPs时的通用性和鲁棒性本研究将人工智能领域的强化学习技术与进化计算进行了深度融合提出了RLMMDE算法。传统的自适应策略往往基于简单的贪婪规则容易陷入策略振荡。RLMMDE引入了经典的Q-Learning框架将进化算法的迭代过程建模为智能体Agent与环境Environment的交互过程。其中优化算法是智能体不同的差分进化策略构成动作空间Action Space种群状态如多样性指标、收敛速度构成状态空间State Space而适应度提升量或支配解的增加量则作为奖励信号Reward。通过Q表Q-table记录在特定进化状态下采取特定策略的累积期望收益算法能够自主“学习”在何种进化阶段应该使用何种变异策略实现了真正意义上的智能导航。此外针对基于分解的多目标优化框架设计了一种参考点自适应激活机制。利用强化学习的探索特性动态调整参考点的位置和激活状态。当发现某区域搜索停滞时激活附近的参考点并增大其关联权重引导种群集中力量攻克该区域。这种机制极大地增强了算法对复杂Pareto前沿形状如凹陷、断裂、退化的适应能力在多个标准测试函数及实际混合变量设计问题中RLMMDE在收敛性IGD指标和分布性HV指标上均显著优于现有的先进算法。import numpy as np import random class RL_MixedVariableDE: def __init__(self, obj_func, n_pop, dim_continuous, dim_discrete, max_iter): self.func obj_func self.n n_pop self.dim_c dim_continuous self.dim_d dim_discrete self.dim dim_continuous dim_discrete self.max_iter max_iter # Mixed variable boundaries: First part continuous, second part discrete self.lb np.array([-5.0] * self.dim_c [0] * self.dim_d) self.ub np.array([5.0] * self.dim_c [10] * self.dim_d) # Initialize population self.pop np.zeros((self.n, self.dim)) self.init_population() self.fitness np.full(self.n, float(inf)) # Q-Learning parameters self.strategies [rand_1, best_1, current_to_best_1] self.n_actions len(self.strategies) self.q_table np.zeros((1, self.n_actions)) # Simplified 1-state Q-table self.alpha 0.1 # Learning rate self.gamma 0.9 # Discount factor self.epsilon 0.1 # Exploration rate def init_population(self): # Continuous part self.pop[:, :self.dim_c] np.random.uniform( self.lb[:self.dim_c], self.ub[:self.dim_c], (self.n, self.dim_c) ) # Discrete part (Integers) self.pop[:, self.dim_c:] np.random.randint( self.lb[self.dim_c:], self.ub[self.dim_c:] 1, (self.n, self.dim_d) ) def discretize(self, vector): # Ensure discrete variables are integers and within bounds vec vector.copy() vec[self.dim_c:] np.round(vec[self.dim_c:]) return np.clip(vec, self.lb, self.ub) def select_strategy(self): if np.random.rand() self.epsilon: return np.random.randint(self.n_actions) return np.argmax(self.q_table[0]) def mutate(self, idx, strategy_idx, best_idx): idxs [i for i in range(self.n) if i ! idx] r1, r2, r3 self.pop[np.random.choice(idxs, 3, replaceFalse)] f 0.5 # Mutation Logic if self.strategies[strategy_idx] rand_1: v r1 f * (r2 - r3) elif self.strategies[strategy_idx] best_1: v self.pop[best_idx] f * (r1 - r2) elif self.strategies[strategy_idx] current_to_best_1: v self.pop[idx] f * (self.pop[best_idx] - self.pop[idx]) f * (r1 - r2) return self.discretize(v) # Handle mixed variables def crossover(self, target, mutant): cr 0.9 trial target.copy() j_rand np.random.randint(self.dim) for j in range(self.dim): if np.random.rand() cr or j j_rand: trial[j] mutant[j] return trial def run(self): # Initial evaluation for i in range(self.n): self.fitness[i] self.func(self.pop[i]) best_idx np.argmin(self.fitness) for t in range(self.max_iter): action self.select_strategy() reward_accum 0 for i in range(self.n): # Mutation Crossover mutant_vec self.mutate(i, action, best_idx) trial_vec self.crossover(self.pop[i], mutant_vec) # Selection Reward Calculation trial_fit self.func(trial_vec) if trial_fit self.fitness[i]: reward (self.fitness[i] - trial_fit) # Reward is fitness improvement self.pop[i] trial_vec self.fitness[i] trial_fit reward_accum reward if trial_fit self.fitness[best_idx]: best_idx i else: reward_accum - 1 # Penalty for no improvement # Q-Learning Update old_q self.q_table[0, action] max_future_q np.max(self.q_table[0]) new_q old_q self.alpha * (reward_accum self.gamma * max_future_q - old_q) self.q_table[0, action] new_q # Decay epsilon self.epsilon * 0.99 return self.pop[best_idx], self.fitness[best_idx] # Example Mixed Variable Problem: 2 Continuous, 2 Discrete def mixed_sphere(x): # Continuous part squared Discrete part squared return np.sum(x**2) if __name__ __main__: # 2 continuous vars, 2 discrete vars optimizer RL_MixedVariableDE(mixed_sphere, n_pop20, dim_continuous2, dim_discrete2, max_iter50) best_sol, best_val optimizer.run() print(fBest Solution: {best_sol}) print(fBest Value: {best_val}) print(fFinal Q-Table: {optimizer.q_table})完整成品运行代码数据根据难度不同50-300获取如有问题可以直接沟通