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(50分钟)2024MathorCup数学建模C第三问(带约束的多目标鲸鱼优化算法)详细原理讲解和代码讲解妈妈杯(带约束的多目标鲸鱼优化算法分拣中心排班)
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视频内容: 1.C3问数学建模列写两个目标和一个约束条件 两个目标函数: 目标函数一:总人天数(o)尽可能少 目标函数二:每天的实际小时人效均衡(oo)(方差指标) 一个约束条件:每天的货量完成(员工拣货总量>每天的货量) 2.多目标鲸鱼优化算法原理讲解 3.代码和数学表达式一一对应 2024MathorCup C题第三问 C 题 物流网络分拣中心货量预测及人员排班 典型的带约束的多目标优化问题: 采用的模型:带约束的多目标鲸鱼优化算法 处理约束条件在多目标优化中是至关重要的,因为约束条件的存在会影响到搜索空间的有效性和可行解的生成。以下是处理约束条件的一些常见方法: 1. 约束处理技术:可以使用各种约束处理技术,如罚函数法、修剪法、修复法等。其中,罚函数法是最常用的方法之一,它通过在目标函数中引入罚项来惩罚违反约束的解,从而使得违反约束的解在搜索过程中变得不那么有利。 2. 约束优化方法:有一些专门用于处理带约束优化问题的算法,例如约束优化进化算法(Constrained Evolutionary Algorithm,CEA)和约束优化粒子群算法(Constrained Particle Swarm Optimization,CPSO)。这些算法在搜索过程中会考虑约束条件,并努力生成满足约束的解。 3. 约束处理与多目标优化的结合:在多目标优化中,可以将约束条件与目标函数一起考虑,形成一个统一的优化问题。这样做有助于在搜索过程中同时考虑目标优化和约束满足,从而更好地探索 Pareto 前沿。 4. 解空间修剪:有时可以通过对搜索空间进行修剪来减少无效的搜索。例如,可以根据约束条件的范围或性质来排除一些明显不可行的解,从而减少搜索的复杂度。
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