本文關(guān)鍵詞：基于分解的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用

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【摘要】：提出了一種基于分解的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法(MODE/D).該算法使用差分進(jìn)化算法替代遺傳算法作為搜索引擎,采用混料均勻設(shè)計(jì)方法確定種群的權(quán)重向量,使用循環(huán)式擁擠距離排序策略維護(hù)外部檔案的多樣性.另外,為了改善MODE/D的收斂性能,將局部搜索的思想融入到MODE/D算法中.該算法采用聚合函數(shù)作為局部搜索的優(yōu)化函數(shù),并使用SQP(sequential quadratic programming)方法進(jìn)行求解.實(shí)驗(yàn)研究表明,相對(duì)于MOEA/D與NSGA-II,MODE/D的收斂性與多樣性能均得到了改善,驗(yàn)證了MODE/D的有效性.最后將MODE/D算法應(yīng)用到熱軋帶鋼竄輥策略的多目標(biāo)優(yōu)化中,工業(yè)生產(chǎn)證明,優(yōu)化竄輥策略顯著延長(zhǎng)了同寬軋制公里數(shù),改善了帶鋼斷面輪廓與板形質(zhì)量.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;寶鋼股份研究院自動(dòng)化所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50974039)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言(Introduction)基于種群的多目標(biāo)進(jìn)化算法具有隱含的并行特征,可以在一次模擬計(jì)算中得到多個(gè)解,是解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的有效方法之一,近年來(lái)得到了廣泛的研究[1-5].此外,一些新的智能算法如分布估計(jì)算法[6]、人工免疫算法[7]、粒子群算法[8]、蟻群算法[9]等亦被用于求解

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