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求解多目标约束优化问题的方法及其存储介质

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本发明公开了一种求解多目标约束优化问题的方法及其存储介质。该方法包括步骤：生成初始种群，然后分别计算目标函数值、约束值；使用深度强化学习的策略网络自适应生成新的差分因子和约束放松因子；使用差分因子进化生成新的个体，再将新的个体与上一代种群组成临时种群；基于分解的多目标进化算法MOEA/D得到临时种群中个体的切比雪夫值、约束值，然后更新到新一代种群；若达到最大迭代次数则将最后更新的种群作为多目标约束优化问题的最优解，否则计算反馈奖励返回深度强化学习的策略网络中更新损失函数然后继续迭代。本发明能够自适应调整进化算法中的敏感参数，实现进化过程中收敛性与分布性的平衡。

著录项

公开/公告号CN115081323A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-20

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN202210688940.9
发明设计人何克晶;黄秋越;
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申请日2022-06-17
分类号G06F30/27;G06N3/12;G06F111/06;
代理机构广州市华学知识产权代理有限公司;
代理人郑秋松
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号
入库时间 2023-06-19 16:53:15

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法律状态
2022-09-20

公开

发明专利申请公布

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