一种基于深度神经网络与自适应差分进化的多目标寻优算法

朱海楠; 房圣超; 武晨

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一种基于深度神经网络与自适应差分进化的多目标寻优算法

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在对多目标优化问题进行求解的过程中,采用基于数学模型进行建模计算的传统方式虽然能够较为精细地对建模仿真对象的行为特征进行刻画和描述,但同时也会带来计算资源开销高、计算时间长等劣势,不利于仿真试验计算的有效开展和多目标寻优过程的实时性.为解决此问题,提出一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的模型特征学习方法,之后采用自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution,ADE)进行多目标寻优过程的仿真验证,仿真结果表明,所提出的算法能够在满足精度需求的前提下,有效提高寻优算法的实时性.

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来源
《中国电子科学研究院学报》 |2021年第6期|548-554|共7页
作者
朱海楠; 房圣超; 武晨;
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作者单位

中国电子科学研究院北京 100041;

中国电子科学研究院北京 100041;

中国电子科学研究院北京 100041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
深度神经网络; 自适应差分进化; 多目标寻优;

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