【摘要】：多任務(wù)優(yōu)化算法是當(dāng)前十分流行的研究方向,其核心思想是使用同一組決策變量?jī)?yōu)化多個(gè)相同或者不同的任務(wù)來(lái)并行處理多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題。這樣可以在有效信息量相對(duì)較少、已知多個(gè)任務(wù)有相互聯(lián)系但是具體的相關(guān)性函數(shù)未知的情況下,對(duì)多個(gè)任務(wù)同時(shí)優(yōu)化來(lái)加速不同任務(wù)的收斂速度從而得到各個(gè)任務(wù)的最優(yōu)解。與串行地處理多個(gè)單目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題相比,多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題不僅可以更快地求出各個(gè)任務(wù)的最優(yōu)解,而且由于任務(wù)之間隱性的相關(guān)性,使得任務(wù)種群的多樣性得到增強(qiáng),從而擺脫局部最優(yōu)陷阱的影響。多任務(wù)優(yōu)化算法比較新穎,有很多的問(wèn)題正在被研究,其中高維度多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題是多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題中的一個(gè)難點(diǎn),其具有復(fù)雜度高、收斂性慢、處理難度大等特點(diǎn)。常規(guī)的多任務(wù)優(yōu)化算法用來(lái)解決低維度的多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題,主要采用常見(jiàn)的進(jìn)化操作手段設(shè)計(jì)算法,這種方式具有設(shè)計(jì)算法簡(jiǎn)單直觀(guān)的特點(diǎn),而且能夠在種群的個(gè)體之間充分的交換信息得到改良的個(gè)體。但是,在處理高維度的多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題的時(shí)候,由于高維度決策變量導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)式增長(zhǎng),用傳統(tǒng)的多任務(wù)優(yōu)化算法無(wú)法很好的處理高維度多任務(wù)問(wèn)題,本文提出一種新的算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。本文的主要工作如下:(1)提出一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)多因子進(jìn)化算法(DMFEA)來(lái)處理多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題,將改進(jìn)的粒子群操作引入到傳統(tǒng)的多因子優(yōu)化算法中,利用粒子群操作的搜索特性提高解的收斂性與擺脫局部最優(yōu)陷阱的能力。同時(shí),為了解決搜索步長(zhǎng)過(guò)大而跨過(guò)最優(yōu)解的問(wèn)題,我們引入了自適應(yīng)因子。自適應(yīng)因子可以隨著迭代次數(shù)的增加來(lái)調(diào)節(jié)種群中粒子的搜索步長(zhǎng)。另外,針對(duì)在求解復(fù)雜多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)種群會(huì)在局部最優(yōu)解附近停滯太長(zhǎng)時(shí)間甚至陷入局部最優(yōu)陷阱的問(wèn)題,我們對(duì)自適應(yīng)因子引入動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)功能,當(dāng)停滯的種群進(jìn)化代數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值時(shí),自適應(yīng)因子會(huì)動(dòng)態(tài)地增大從而擴(kuò)大粒子的搜索范圍來(lái)降低局部最優(yōu)陷阱的影響。實(shí)驗(yàn)證明DMFEA算法在處理復(fù)雜的多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題的時(shí)候,在收斂速度和收斂最優(yōu)解的精準(zhǔn)度上有明顯的優(yōu)勢(shì)。(2)在針對(duì)Ma等人提出的決策變量分析算法(DVA)進(jìn)行研究之后,提出了一種分布式?jīng)Q策變量分析算法(DDVA)來(lái)處理復(fù)雜的高維度優(yōu)化問(wèn)題,將復(fù)雜的高維度優(yōu)化問(wèn)題分解成一組簡(jiǎn)單的低維度優(yōu)化問(wèn)題來(lái)處理。和DVA相比,我們采用通用的分布式計(jì)算框架Spark,將分布式并行計(jì)算的思想引入到了傳統(tǒng)的DVA算法中,同時(shí)對(duì)算法中決策變量分解的方式進(jìn)行改進(jìn),充分利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的多核并行計(jì)算能力來(lái)提高計(jì)算性能。實(shí)驗(yàn)表明,經(jīng)過(guò)改進(jìn)的DDVA算法和傳統(tǒng)的DVA算法相比,在對(duì)復(fù)雜高維度優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行決策變量分解的時(shí)候時(shí)間復(fù)雜度大幅度降低,同時(shí)也增強(qiáng)了處理復(fù)雜問(wèn)題的能力。在相同計(jì)算機(jī)環(huán)境下DVA無(wú)法解決的復(fù)雜高維度優(yōu)化問(wèn)題,采用DDVA算法的分布式分解處理之后變得能夠被解決。(3)針對(duì)高維度多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題,我們提出了基于分布式的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)多因子進(jìn)化算法(DDMFEA),通過(guò)決策變量分解的方式將高維度多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一組簡(jiǎn)單的低維度優(yōu)化問(wèn)題,同時(shí)利用分布式計(jì)算框架Spark進(jìn)行分布式并行計(jì)算,在處理一組低維度優(yōu)化問(wèn)題的時(shí)候,我們采用DMFEA算法來(lái)增強(qiáng)解的搜索精度和加快解的收斂速度。實(shí)驗(yàn)證明該算法可以有效地對(duì)復(fù)雜的高維度多任務(wù)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行處理,和傳統(tǒng)的MFEA算法相比能夠大幅度地提高解的求解精度和求解速度。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2752437