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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于AlGaAs的1.8eV肖特基太阳能电池的设计与制备

DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8980472 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 大多数优化算法控制参数的敏感性分析研究都局限于单一的目标函数评估（OFE）预算。这种限制存在问题，因为控制参数值（CPVs）的最优性不仅取决于问题的适应度景观，还取决于用于探索该景观的OFE预算。因此，在进行控制参数调优时需要考虑OFE预算。本文提出了一种新的算法调优方法——多目标粒子群优化（tMOPSO），用于在一系列OFE预算约束下调整随机优化算法的CPVs。具体而言，对于给定问题，tMOPSO旨在确定多组CPVs，每组CPVs在不同的OFE预算下都能实现最优性能。为此，将控制参数调优问题表述为一个多目标优化问题。此外，tMOPSO采用专门针对随机优化算法调优的噪声处理策略和CPV评估程序。数值实验结果表明，tMOPSO在多种OFE预算约束下的调优效果显著。
作者： Antoine S. Dymond，Andries P. Engelbrecht，Schalk Kok，P. Stephan Heyns
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种新的算法调优多目标粒子群优化（tMOPSO），用于在不同目标函数评估（OFE）预算约束下调整随机优化算法的控制参数值（CPVs）。

研究成果

数值实验验证了tMOPSO在多目标函数评估预算下调节优化算法的有效性。tMOPSO优于或可比于现有的多目标函数评估预算调节算法，且比分别针对不同单一目标函数评估预算设置多个独立调节问题更高效。该研究表明，tMOPSO是在一系列目标函数评估预算下调节优化算法的可行替代方案。

研究不足

本研究仅限于利用CEC 2005实参数优化专题会议中的问题，在多个函数评估预算下调整随机优化算法。未探讨tMOPSO在其他类型优化问题或不同计算约束条件下的有效性。

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