在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中存在著大量多目標(biāo)優(yōu)化問題,多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)能夠使相互沖突的多個(gè)待優(yōu)化目標(biāo)之間根據(jù)特定要求達(dá)到相互妥協(xié)的最優(yōu)狀態(tài),在一些復(fù)雜的科學(xué)研究和工程實(shí)踐問題中發(fā)揮著重要作用。因此,研究多目標(biāo)優(yōu)化算法具有重要意義。本文以離散多目標(biāo)優(yōu)化問題為研究對(duì)象完成了以下工作:改進(jìn)得到了一種性能更優(yōu)的遺傳算法。針對(duì)第二代非支配遺傳算法在收斂性,分布性和計(jì)算效率三個(gè)方面存在的不足,改進(jìn)得到了一種新型遺傳算法。其中,在收斂性方面,引入了基于密度的局部搜索策略;在分布性方面,引入了循環(huán)擁擠度排序策略;在計(jì)算效率方面,引入了帕累托前沿按需分層策略。有效改善了算法的收斂性、分布性和計(jì)算效率。提出了一種能夠處理決策變量為離散點(diǎn)集形式的多目標(biāo)離散遺傳算法。針對(duì)決策變量為離散點(diǎn)集合形式的離散型多目標(biāo)優(yōu)化問題做了研究,得到了一種基于最小歐式距離取值策略的離散變量處理方法,使得算法可以真正在離散解空間中尋優(yōu),在一定程度上克服了傳統(tǒng)算法的缺點(diǎn),有效提高了算法的優(yōu)化效率。提出了一種能夠處理決策變量為離散區(qū)間集形式的多目標(biāo)離散遺傳算法。針對(duì)等式約束下決策變量為離散區(qū)間集形式的離散型多目標(biāo)優(yōu)化問題做了研究,得到了一種基...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀
    1.3 離散多目標(biāo)優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀
    1.4 本文結(jié)構(gòu)和研究內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
第2章 離散優(yōu)化算法及其相關(guān)內(nèi)容
    2.1 引言
    2.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本概念
    2.3 經(jīng)典離散優(yōu)化算法簡(jiǎn)介
    2.4 測(cè)試函數(shù)和性能測(cè)度指標(biāo)
        2.4.1 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)
        2.4.2 性能測(cè)度指標(biāo)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于NSGA2 的改進(jìn)遺傳算法研究
    3.1 引言
    3.2 NSGA2 算法簡(jiǎn)介
        3.2.1 NSGA2 算法的優(yōu)點(diǎn)
        3.2.2 NSGA2 算法的局限性分析
    3.3 基于局部搜索和帕累托前沿按需分層的改進(jìn)NSGA2 算法
        3.3.1 算法思想
        3.3.2 算法核心
        3.3.3 算法框架
    3.4 算法測(cè)試和分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)NSGA2 的離散多目標(biāo)優(yōu)化問題研究
    4.1 引言
    4.2 基于NSGA2-NCDLS的決策變量為離散點(diǎn)集的離散多目標(biāo)優(yōu)化問題研究
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 DP-NSGA2-NCDLS算法思想
        4.2.3 DP-NSGA2-NCDLS算法核心
        4.2.4 DP-NSGA2-NCDLS算法框架
        4.2.5 算法測(cè)試和分析
    4.3 基于NSGA2-NCDLS的決策變量為離散區(qū)間集的離散多目標(biāo)優(yōu)化問題研究
        4.3.1 問題描述
        4.3.2 DI-NSGA2-NCDLS算法思想
        4.3.3 DI-NSGA2-NCDLS算法核心
        4.3.4 DI-NSGA2-NCDLS算法框架
        4.3.5 算法測(cè)試和分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 離散遺傳算法在實(shí)際工程中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)
        5.2.1 問題描述
        5.2.2 數(shù)學(xué)模型
        5.2.3 算法設(shè)計(jì)
        5.2.4 參數(shù)設(shè)置
        5.2.5 優(yōu)化結(jié)果
    5.3 考慮脫硫處理的廠級(jí)負(fù)荷優(yōu)化設(shè)計(jì)
        5.3.1 問題描述
        5.3.2 數(shù)學(xué)模型
        5.3.3 算法設(shè)計(jì)
        5.3.4 參數(shù)設(shè)置
        5.3.5 優(yōu)化結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號(hào)：3796242