多目標(biāo)最優(yōu)化問題是工程實(shí)踐與科學(xué)研究中的主要問題形式之一,其主要特點(diǎn)為各個目標(biāo)之間可能是相互制約的,所以其結(jié)果往往是得到一組互不支配的解,一個解對于某個目標(biāo)來說是較好的,但對于其他目標(biāo)來說則是較差的。所有這些互不支配的解所構(gòu)成的集合就叫做Pareto最優(yōu)解集。傳統(tǒng)的求解多目標(biāo)優(yōu)化的方法雖然簡單高效,但也存在很多缺陷,尤其是處理復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題和高維多目標(biāo)優(yōu)化問題(目標(biāo)個數(shù)大于三個的問題)。因此,如何設(shè)計(jì)高效的優(yōu)化算法成為學(xué)者們的研究課題之一。粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是近年來發(fā)展起來的一種新型進(jìn)化算法,因其原理清晰,結(jié)構(gòu)簡單,易于實(shí)現(xiàn),自提出以來受到廣泛的關(guān)注。目前已被廣泛用于目標(biāo)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別等領(lǐng)域。本文針對粒子群算法在多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,主要研究工作和成果有:本文首先介紹了研究背景及意義,多目標(biāo)優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型與相關(guān)概念,多目標(biāo)優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀;然后詳細(xì)的介紹了粒子群算法原理及數(shù)學(xué)模型,基本粒子群算法實(shí)現(xiàn)流程和多目標(biāo)粒子群算法研究現(xiàn)狀;接著在處理低維多目標(biāo)優(yōu)化問題上提出了基于多策略的多目標(biāo)粒子群算法(M...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型及相關(guān)概念
    1.3 多目標(biāo)優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要研究工作及內(nèi)容安排
第2章 粒子群優(yōu)化算法
    2.1 引言
    2.2 算法原理及數(shù)學(xué)模型
        2.2.1 原始的粒子群模型
        2.2.2 改進(jìn)的粒子群模型
    2.3 算法流程
    2.4 多目標(biāo)粒子群算法發(fā)展研究現(xiàn)狀
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于多策略的多目標(biāo)粒子群算法
    3.1 引言
    3.2 基于多策略的改進(jìn)方法
        3.2.1 基于Pareto支配關(guān)系的局部最優(yōu)粒子選取
        3.2.2 基于兩策略的速度更新方式
        3.2.3 混合斯變異策略
        3.2.4 基于指標(biāo)的外部檔案更新和全局最優(yōu)粒子選取策略
    3.3 M-MOPSO算法的主要流程
    3.4 實(shí)驗(yàn)分析
        3.4.1 測試問題及參數(shù)設(shè)定
        3.4.2 算法性能的評價(jià)指標(biāo)
        3.4.3 對測試問題的實(shí)驗(yàn)比較
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于ε⁺指標(biāo)和方向向量的多目標(biāo)粒子群算法
    4.1 引言
    4.2 基于ε⁺指標(biāo)和方向向量的方法分析
        4.2.1 二元ε⁺指標(biāo)的定義及分析
        4.2.2 方向向量的定義及分析
    4.3 IDMOPSO算法的主要流程
    4.4 IDMOPSO算法的關(guān)鍵算子
        4.4.1 粒子跳出搜索空間的處理
        4.4.2 個體極值的選取
        4.4.3 全局極值的選取
        4.4.4 外部文檔更新和維護(hù)
    4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.5.1 測試問題
        4.5.2 所有比較算法參數(shù)的設(shè)定
        4.5.3 算法性能的評價(jià)方式
        4.5.4 求解DTLZ及DTLZ^-1系列問題的結(jié)果分析與比較
        4.5.5 求解WFG及WFG^-1系列問題的結(jié)果分析與比較
    4.6 對IDMOPSO關(guān)鍵算子的討論
        4.6.1 個體極值的選取策略討論及實(shí)驗(yàn)分析
        4.6.2 全局極值的選取策略討論及實(shí)驗(yàn)分析
        4.6.3 個外部文檔更新和維護(hù)策略討論及實(shí)驗(yàn)分析
    4.7 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3798959