多目标进化算法及其在约束优化中的应用研究
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多目标进化算法及其在约束优化中的应用研究
作者:曾威 Publish: 2007-10-16 Hits:-
【中文题名】 多目标进化算法及其在约束优化中的应用研究
【英文题名】 Research on Multiobjective Evolutionary Computation and Its Application on Constrained Optimization
【学科专业】 模式识别与智能系统
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2007-10-16
【中关键词】 多目标进化算法,约束优化,ELECTRE法,差异进化,,
【英关键词】 multi-objective optimization evolutionary algorithm,constrained optimization,ELECTRE method,differential evolution,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>>
【论文摘要】  科学和工程中的很多优化问题都是多目标问题,因此,对其进行研究非常具有实际意义和科研价值。多目标优化问题中各目标之间往往相互制约,对其中一个目标优化必须以其它目标作为代价。80年代中期以来,进化算法开始应用于该问题,并行成了最近的一个热门领域,对多目标进化算法的研究也是近年来求解多目标优化的重点。 本文首先对多目标优化问题的一般定义、Pareto最优解集和Pareto最优边界等进行了讨论,对多目标优化进化算法的国内外研究现状进行了回顾,然后提出了两种多目标优化进化算法,并将多目标优化的思想用来求解约束优化问题。主要内容如下: 1、将多目标属性决策方法中的ELECTRE法引入到多目标优化进化算法中,提出了一种新的多目标优化算法。构造出一种新的超序关系对个体进行排序,并证明了该超序关系比Pareto优劣关系弱,利用此超序关系能增加进化过程中的选择压,加快收敛速度。通过数据试验,表明算法能很好地收敛到Pareto最优,有效保持解的多样性。 2、提出了一种基于差异进化的多目标优化算法,利用ε优超关系来保存进化中的非劣个体,并对ε-MOEA算法中个体存档准则进行了改进。将ε-水平比较准则...
【论文题纲】
摘要 4-5
ABSTRACT 5-9
第一章 绪论 9-12
1.1 多目标优化概述 9
1.2 进化算法及多目标进化算法 9-10
1.3 约束优化进化算法 10
1.4 本论文的主要工作 10-12
第二章 多目标进化算法综述 12-20
2.1 问题的描述 12-14
2.2 聚集函数法 14
2.3 Schaffer 的向量评估遗传算法 14-15
2.4 Fonseca 和 Fleming 的 MOGA 15
2.5 Horn 和 Nafpliotis 的 NPGA 15-16
2.6 Deb 等提出的 NSGA-H 16-17
2.7 Zitzler 等提出的 SPEA2 17-18
2.8 Corn 等提出的PESA2 18-19
2.9 理论研究方面 19-20
第三章 基于 ELECTRE 法的多目标优化进化算法 20-28
3.1 ELECTRE 法介绍 20-22
3.2 群体的多样性和分布性 22-23
3.3 算法描述 23-25
3.3.1 算法流程 23
3.3.2 交叉算子 23-24
3.3.3 适应值分配及环境选择 24-25
3.4 实验分析 25-27
3.4.1 测试函数 25-26
3.4.2 测试结果 26-27
3.5 小结 27-28
第四章 差异进化多目标优化算法 28-44
4.1 差异进化算法介绍 28-32
4.2 相关研究 32
4.3 具体算法描述 32-36
4.3.1 个体比较 33-35
4.3.2 档案群体的更新 35-36
4.4 实验结果及其比较 36-43
4.4.1 评价方法 36-37
4.4.2 测试函数及实验结果 37-43
4.5 小结 43-44
第五章 多目标优化进化算法求解约束优化问题 44-56
5.1 约束优化问题介绍 44-45
5.2 约束处理技术 45-46
5.3 基于多目标优化的进化算法 46-55
5.3.1 非劣个体替换策略 47
5.3.2 基于群体的算法发生器模型 47-49
5.3.3 不可行解存档和替换机制 49-50
5.3.4 重组算子 50-51
5.3.5 整体流程 51-54
5.3.6 实验结果分析 54-55
5.4 结论 55-56
第六章 总结与展望 56-57
6.1 论文工作总结 56
6.2 下一步的研究方向 56-57
参考文献 57-62
致谢 62-63
攻读学位期间主要的研究成果 63
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.389125
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