在許多實(shí)際工程中存在一類多目標(biāo)優(yōu)化問題,它的帕累托解集對(duì)應(yīng)同一個(gè)帕累托前沿,這類問題被稱為多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化算法解決這類問題時(shí)通常提高目標(biāo)空間中帕累托前沿的分布,這樣往往會(huì)導(dǎo)致獲得帕累托解集的多樣性較差,因而不能很好的解決多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題。因此需要對(duì)傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)從而達(dá)到提高決策空間中帕累托解集的分布性�；ǘ涫诜鬯惴āⅡ鹚惴ê秃吐曀阉魉惴軌蚝芎玫奶峁┧惴ㄇ捌趦A向于全局勘探和后期注重于局部開采,且具有良好的收斂速度和搜索效率,因而被廣泛應(yīng)用到多目標(biāo)優(yōu)化問題中。綜上所述,本文提出三種多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法用于解決多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題。多模態(tài)多目標(biāo)花朵授粉算法采用特殊擁擠距離的策略,用于保證決策空間中解的多樣性。小生境多目標(biāo)蝙蝠算法采用動(dòng)態(tài)環(huán)形拓?fù)涞乃枷?增強(qiáng)算法的局部開采能力。小生境和聲搜索算法利用動(dòng)態(tài)領(lǐng)域的策略,能夠提高算法的收斂速度。通過將所提算法與當(dāng)前最新的六個(gè)多目標(biāo)算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法是一種有效且可行的多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法,其性能明顯優(yōu)于其他算法。本文的主要內(nèi)容如下:首先,闡述了多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究背景,闡述了花朵授粉算法、蝙蝠算法和和聲搜索算法的研究現(xiàn)狀,并對(duì)多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)闡述。其次,提出一種自適應(yīng)多策略花朵授粉算法求解單目標(biāo)優(yōu)化問題。該算法利用佳點(diǎn)集構(gòu)造初始化種群以提高種群的多樣性;采用自適應(yīng)的轉(zhuǎn)換概率平衡算法的全局勘探能力和局部開采能力;使用步長(zhǎng)調(diào)整策略以提高全局勘探能力,同時(shí)借鑒全局最優(yōu)的信息以提升算法局部深度開采能力。并將改進(jìn)的花朵授粉算法對(duì)多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行求解。再次,提出一種小生境多目標(biāo)蝙蝠算法。該算法結(jié)合動(dòng)態(tài)環(huán)形拓?fù)浜屯䴔z測(cè)策略。動(dòng)態(tài)環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)利用鄰域信息形成穩(wěn)定的小生境。并將小生境多目標(biāo)蝙蝠算法在測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行測(cè)試,包括所提算法與其他算法的測(cè)試結(jié)果對(duì)比。接著,提出一種小生境和聲搜索算法。該算法采用鄰域信息來增強(qiáng)種群多樣性;應(yīng)用和聲庫(kù)考慮規(guī)則以防止算法的過早收斂;通過動(dòng)態(tài)參數(shù)自適應(yīng)來實(shí)現(xiàn)全局和局部搜索能力之間的良好平衡。并將所提算法在12個(gè)測(cè)試函數(shù)上與其他多目標(biāo)算法進(jìn)行對(duì)比,以驗(yàn)證算法的有效性。最后,對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)和展望,并指出了進(jìn)一步完善的方向。
【學(xué)位單位】：中原工學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18
【部分圖文】：

[25]。圖1.1 非支配解在決策空間和目標(biāo)空間分布情況也就是說，在多目標(biāo)優(yōu)化問題中，可能存在兩個(gè)或更多不同的帕累托解集對(duì)應(yīng)于相同的帕累托前沿[26]�？梢哉f，找到這些多個(gè) PS 中的一個(gè)可能就足夠解決某些問題[27]。然而，不能找到更多的 PS 解可能會(huì)阻止決策者考慮更好的選擇方案�，F(xiàn)實(shí)世界中一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，比如路徑規(guī)劃問題(如圖 1.2)[29]，在最短的時(shí)間和最少的交叉點(diǎn)條件下，旅客從起點(diǎn)有六個(gè)選擇。已知{方案 1，方案 2

圖 1.2 路徑規(guī)劃問題面對(duì)這樣的一類問題，在多目標(biāo)優(yōu)化中，其最優(yōu)解在決策空間位置不同但是標(biāo)空間位置相同或接近。這些解在目標(biāo)空間對(duì)應(yīng)的解擁擠度很高，但是在決策是相當(dāng)分散的[14]。如圖1.3所示，決策空間中有兩個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)目標(biāo)空間同一個(gè)托前沿，決策空間的點(diǎn)A對(duì)應(yīng)目標(biāo)空間的點(diǎn)A'，決策空間的點(diǎn)B對(duì)應(yīng)目標(biāo)空間

間是相當(dāng)分散的[14]。如圖1.3所示，決策空間中有兩個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)目標(biāo)空間同一個(gè)帕累托前沿，決策空間的點(diǎn)A對(duì)應(yīng)目標(biāo)空間的點(diǎn)A'，決策空間的點(diǎn)B對(duì)應(yīng)目標(biāo)空間點(diǎn)B'。由圖可知，目標(biāo)空間點(diǎn)A'與點(diǎn)B'之間的距離2d 非常小，即目標(biāo)空間點(diǎn)A和點(diǎn)B相當(dāng)擁擠，但是決策空間點(diǎn)A和點(diǎn)B之間的距離1d 相對(duì)而言非常大，即決策空間點(diǎn)A點(diǎn)B相當(dāng)分散。常規(guī)的多目標(biāo)優(yōu)化算法往往只能保留其中的一個(gè)或一部分解

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2 劉f迢

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