針對復(fù)雜多目標(biāo)約束問題,提出一種濾子擬態(tài)物理學(xué)算法(FAPO)。引入濾子技術(shù),將適應(yīng)度和約束違反度構(gòu)成濾子對并作為評價(jià)準(zhǔn)則。其中,適應(yīng)度函數(shù)的確定基于博弈論的思想,而約束違反度則由約束目標(biāo)決定。通過引入平均熵初始化機(jī)制,避免種群集聚,加入精英反向?qū)W習(xí)機(jī)制、高斯變異和柯西變異算子協(xié)調(diào)算法的全局搜索能力和局部搜索能力,耦合成濾子擬態(tài)物理學(xué)算法。采用測試函數(shù)對其性能仿真分析,數(shù)值結(jié)果表明算法對解決復(fù)雜多目標(biāo)約束優(yōu)化問題具有可行性和有效性。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 多目標(biāo)約束問題
3 評價(jià)函數(shù)
    3.1 基于博弈論的評價(jià)準(zhǔn)則
    3.2 基于濾子技術(shù)的約束處理和評價(jià)函數(shù)選取機(jī)制
4 基于博弈論和濾子技術(shù)的擬態(tài)度物理學(xué)算法
    4.1 基本擬態(tài)度物理學(xué)算法
    4.2 改進(jìn)擬態(tài)度物理學(xué)算法
        4.2.1 種群初始化
        4.2.2 雙方向速度
        4.2.3 雙變異算子
    4.3 濾子擬態(tài)物理學(xué)算法
5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
6 結(jié)論



本文編號：3766006