22、子空间设计的q-模拟:探索与挑战

子空间设计的q-模拟:探索与挑战

1. 简单子空间设计

在子空间设计领域,Itoh引理为我们提供了一系列简单子空间设计。这些设计具有特定的参数 (t-(v, k, \lambda)_q) 以及对应的自同构群,如下表所示:
| (t-(v, k, \lambda)_q) | 参数 | 自同构群 |
| — | — | — |
| (2-(8m, 3, 42)_2) | (m \geq 3) | (SL(m, 2^8)) |
| (2-(9m, 3, 42s)_2) | (m \geq 3, 1 \leq s \leq 2) | (SL(m, 2^9)) |
| (2-(10m, 3, 210)_2) | (m \geq 3) | (SL(m, 2^{10})) |
| (2-(13m, 3, 42s)_2) | (m \geq 3, 1 \leq s \leq 2) | (SL(m, 2^{13})) |
| (2-(8m, 3, 312)_2) | (m \geq 3) | (SL(m, 3^8)) |

其中,相关设计的自同构群都包含Singer循环群 (S(\ell, q)) 作为子群。通过一些组合操作,我们可以得到新的设计。例如,将三个不相交的 (N(8, 2)) - 不变的 (2-(8, 3, 21)_2) 设计中的两个组合,可得到 (N(8, 2)) - 不变的 (2-(8, 3, 42)_2) 设计。利用Itoh引理,这些设计能立即转化为新的无限系列子空间设计。

2. q - 斯坦纳系统

在子空间设计中,(\lambda = 1) 的情况特别引人关注,这样的设计被称为q - 斯

### NSGA-III模拟退火结合的遗传算法 #### 背景介绍 NSGA-II 是一种广泛应用的多目标优化算法,通过引入非支配排序和拥挤度计算来维持种群多样性并促进收敛于 Pareto 前沿[^3]。然而,随着问题复杂性的增加以及决策变量维度的增长,传统 NSGA-II 可能在高维空间中表现不佳。 为解决这一挑战,Deb 和 Jain 提出了 NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III),该版本不仅继承了前代的优点,还特别针对具有多个甚至几十个目标函数的情况进行了增强设计。它利用参考点引导搜索方向,并采用基于分解的方法处理大规模多目标优化问题[^4]。 另一方面,模拟退火(Simulated Annealing, SA)作为一种全局随机搜索技术,在逃离局部最优方面表现出色。其核心思想来源于金属热处理过程中的冷却机制——即系统温度逐渐降低的同时允许一定概率接受较差解以探索更广阔的空间,最终趋向全局最优点附近稳定下来[^2]。 #### 混合模型概述 当考虑将这两种强大工具结合起来时,可以构建一个融合框架: 1. **初始化阶段**:创建初始种群 P_0 ,设定最大迭代次数 T_max 以及其他必要参数; 2. **评估适应度**:对于每一个体 i ∈ P_t 计算对应的目标向量 f(i),并已知参考点集 R 进行对比分析; 3. **选择操作**:执行非支配排序得到不同等级 L_k 的集合 S={S_1,...,S_K} 。接着应用拥挤距离衡量个体间差异程度,选取部分优秀成员组成临时父本池 Q ; 4. **交叉变异**:依照经典 GA 中定义的概率 p_c ,p_m 对选定父母对实施重组生成后代 O ; 5. **融入SA特性** - 设定当前“温度”T=T_init; - 随机挑选一对父子 o,f∈Q∪O 并交换它们的位置形成新配置 C'; - 如果 ΔF=C'-C<0 则无条件接收此变动; 否则依据 Metropolis 准则决定是否采纳: \[ exp(-\frac{\Delta F}{T}) \] 更新温度 T=α*T (其中 α 属(0,1)区间内的衰减因子) 6. **更新种群**:合并亲代子代群体 M=P_t ∪ O 继续重复上述流程直至满足终止条件为止; 7. **结果输出**:筛选出所有非劣解构成近似帕累托前沿 PF*. ```python import numpy as np from scipy.optimize import differential_evolution def nsga_sa_hybrid(pop_size, num_generations, crossover_prob, mutation_factor, init_temperature, cooling_rate, objectives_func): # 初始化种群和其他设置... for gen in range(num_generations): offspring = generate_offspring(parents, pop_size, crossover_prob, mutation_factor) combined_population = parents + offspring non_dominated_sorted_pop = fast_non_dom_sorting(combined_population) selected_individuals = select_by_crowding_distance(non_dominated_sorted_pop) temperature = update_temperature(init_temperature, cooling_rate, gen) sa_enhanced_selection(selected_individuals, temperature, objectives_func) parents = next_generation_parents(selected_individuals) return extract_pareto_frontier(final_population) def sa_enhanced_selection(individuals, temp, obj_func): """Apply Simulated Annealing to enhance selection process.""" pass def update_temperature(initial_temp, rate, generation): return initial_temp * pow(rate, generation) ```
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