【摘要】： 演化算法是一類模擬生物自然選擇與自然進(jìn)化的隨機(jī)搜索算法。該類算法不需要所求函數(shù)的其它輔助信息,且能夠達(dá)到很高的精度要求,尤其適用于求解復(fù)雜的非線性優(yōu)化問(wèn)題。差異演化算法(Differemial Evolution,DE)是一種基于種群差異的演化算法,是由Rainer Store和Kenneth Price于1996年提出,它具有并行快速搜索的特點(diǎn),并且易編程實(shí)現(xiàn),隨后在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。鑒于差異演化算法存在的易早熟等問(wèn)題及其在多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用潛能,本文主要開(kāi)展了以下兩個(gè)方面的研究工作。 首先,本文認(rèn)為差異演化算法在演化過(guò)程中沒(méi)有較好地體現(xiàn)群體合作演化的思想,并鑒于此,引入了群體中心點(diǎn)的概念,分別提出了群體中心點(diǎn)參與最優(yōu)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)的修正的差異演化算法、群體中心點(diǎn)參與變異過(guò)程的中心差異演化算法和群體中心點(diǎn)既參與競(jìng)爭(zhēng)又參與變異過(guò)程的修正的中心差異演化算法,并通過(guò)對(duì)算法參數(shù)的研究,引入了自適應(yīng)交叉率的概念。 其次,鑒于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的廣泛性和差異演化算法所具有的求解多目標(biāo)優(yōu)化的潛能,本文在所提出的中心差異演化算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于動(dòng)態(tài)Pareto解集的多目標(biāo)差異演化算法。通過(guò)采用一個(gè)“外部檔案”來(lái)存儲(chǔ)當(dāng)前所得到的Pareto最優(yōu)解,在檔案文件達(dá)到預(yù)設(shè)值后,對(duì)檔案文件中的Pareto解按照NSGA-Ⅱ擁擠操作方法進(jìn)行比較、淘汰,最終得到一個(gè)完整的Pareto最優(yōu)解集;對(duì)于有約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,采用演化算法常用的直接求解法進(jìn)行求解。 典型測(cè)試函數(shù)的仿真和工程優(yōu)化設(shè)計(jì)實(shí)例的求解結(jié)果都表明本文提出的算法是行之有效的。
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH122
【圖文】：

(l)H鄧er一Sphere函數(shù)眾x)=藝尸對(duì)，一100‘共‘100而n以卜關(guān)(0)=0，其二維圖形(。=2)見(jiàn)圖2.3(2)廣義Rastrigin函數(shù)刀兒(x)一藝(對(duì)一‘ocos(2二x，)+‘0)，一5·‘2“:三5·‘2min(九卜人(0)=0，其二維圖形(。=2)見(jiàn)圖2.4(3)廣義Griewangk函數(shù)人(x)min(兒)=五(0)=0，(4)Rosenbroek函數(shù)=1、寸二一六。。s}牛)，一10。:::10。廿4000廿戈訪)其二維圖形(n二2)見(jiàn)圖2.5人(x)一藝[，00(戈+，一對(duì))2+(戈一1)2]

刀兒(x)一藝(對(duì)一‘ocos(2二x，)+‘0)，一5·‘2“:三5·‘2min(九卜人(0)=0，其二維圖形(。=2)見(jiàn)圖2.4(3)廣義Griewangk函數(shù)人(x)min(兒)=五(0)=0，(4)Rosenbroek函數(shù)=1、寸二一六。。s}牛)，一10。:::10。廿4000廿戈訪)其二維圖形(n二2)見(jiàn)圖2.5人(x)一藝[，00(戈+，一對(duì))2+(戈一1)2]，xiE[一，00，100]min(人卜人(l)=0

(4)Rosenbroek函數(shù)=1、寸二一六。。s}牛)，一10。:::10。廿4000廿戈訪)其二維圖形(n二2)見(jiàn)圖2.5人(x)一藝[，00(戈+，一對(duì))2+(戈一1)2]，xiE[一，00，100]min(人卜人(l)=0，其二維圖形(n=2)見(jiàn)圖24.6淺悶飛，轟:

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本文編號(hào)：2750118