發(fā)布時間：2017-11-16 14:07

  本文關(guān)鍵詞：改進的遺傳算法求解多目標優(yōu)化問題

  更多相關(guān)文章： 多目標優(yōu)化 NSGA-Ⅱ 進化算法 擂臺賽

【摘要】：多目標優(yōu)化問題一直是科學和工程研究領(lǐng)域的難點和熱點問題。如何有效地求解多目標優(yōu)化問題也一直是學者所追求的目標。早期,求解多目標優(yōu)化常用的傳統(tǒng)的數(shù)學規(guī)劃方法。隨著進化算法的概念被提出,進化算法在最優(yōu)化領(lǐng)域的應用越來越廣泛。進化算法作為一種群體智能搜索方法在解決多目標優(yōu)化問題方面有著很多的優(yōu)勢,如何利用進化算法求解多目標優(yōu)化問題已經(jīng)成為最優(yōu)化領(lǐng)域的一個研究熱點。遺傳算法作為進化算法中的一個典型算法已經(jīng)被廣泛用于求解多目標優(yōu)化問題,它具有全局搜索能力強和不依賴于具體問題的特點。NSGA-Ⅱ是求解多目標優(yōu)化問題中發(fā)展較快,優(yōu)化效果較好的一種方法。但是NSGA-Ⅱ算法在解決多目標優(yōu)化問題是也存在一定的不足之處,例如對種群多樣性考慮不足,局部搜索能力較差,快速非支配排序的算法時間復雜度過高等。本文主要針對這些不足,對NSGA-Ⅱ做出了改進,以提高算法求解多目標問題的性能。本文主要做了以下幾個部分的工作：1.系統(tǒng)地介紹了多目標優(yōu)化問題的相關(guān)背景知識,對于求解多目標優(yōu)化問題的算法做了詳細的介紹。重點介紹了使用NSGA-Ⅱ求解多目標優(yōu)化問題的一般流程�？偨Y(jié)了NSGA-Ⅱ求解多目標優(yōu)化問題具有的優(yōu)點和存在的不足之處。2.針對NSGA-Ⅱ在求解多目標優(yōu)化問題的時候過于關(guān)注解的質(zhì)量,而對于種群的多樣性考慮不足這一不足之處,提出了一個新的選擇算子。新的選擇算子可以保證保留種群中非支配最優(yōu)解的前提下充分考慮種群的多樣性。同時針對NSGA-Ⅱ局部搜索能力較弱這一不足,改進了NSGA-Ⅱ的變異算子,使得NSGA-Ⅱ能夠具有較強的局部搜索能力。在改進的基礎(chǔ)之上提出了一種新的改進的ISMNSGA-Ⅱ算法,仿真實驗證明了算法的有效性。3.對于基于種群中個體非支配關(guān)系求解多目標優(yōu)化問題的這一類算法而言,構(gòu)造種群的非支配最優(yōu)解集是算法中關(guān)鍵的一步。準確的找到種群的非支配最優(yōu)解集是保證解的質(zhì)量的關(guān)鍵,比較具有代表性的算法是快速非支配排序算法。擂臺賽算法是一種新的構(gòu)造種群非支配最優(yōu)解集的方法,具有較優(yōu)的時間性能。本文針對擂臺賽算法存在的一些不足之處做出了改進,提出了一種改進的擂臺賽算法。改進之后的算法能夠準確地找到種群的非支配最優(yōu)解集,通過能夠有效地減少構(gòu)造種群非支配最優(yōu)解所需時間。仿真實驗證明了算法的有效性。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉淳安;王宇平;;基于新模型的動態(tài)多目標優(yōu)化進化算法[J];計算機研究與發(fā)展;2008年04期

2 徐鶴鳴;王東;;多目標優(yōu)化問題的求解框架[J];微計算機信息;2009年36期

3 郭曉東;王麗芳;;求解多目標優(yōu)化問題的分布估計算法[J];太原科技大學學報;2010年01期

4 雍龍泉;;求解一類不可微多目標優(yōu)化問題的社會認知算法[J];計算機應用研究;2010年11期

5 郭思涵;龔小勝;;正交設(shè)計的E占優(yōu)策略求解高維多目標優(yōu)化問題研究[J];計算機科學;2012年02期

6 蓋玉權(quán);何昱;張宇燕;吳憲彬;萬海同;;復方藥物劑量配比多目標優(yōu)化的方法學研究[J];微型機與應用;2012年07期

7 王杰文;;約束多目標優(yōu)化問題中約束處理方法綜述[J];現(xiàn)代計算機(專業(yè)版);2012年36期

8 賈利民,張錫第;智能多目標優(yōu)化控制及其應用[J];信息與控制;1992年01期

9 周學建;師清翔;朱永寧;;模糊相似優(yōu)先比在清選系統(tǒng)多目標優(yōu)化中的應用[J];洛陽工學院學報;1993年02期

10 吳清烈,江孝感,徐南榮;大規(guī)模含整變量多目標優(yōu)化的一種新方法[J];信息與控制;1998年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張翔;;一種無歧義性的多目標優(yōu)化數(shù)值解法[A];中國農(nóng)業(yè)機械學會成立40周年慶典暨2003年學術(shù)年會論文集[C];2003年

2 羅亞中;;航天器軌跡多目標優(yōu)化研究評述[A];The 5th 全國動力學與控制青年學者研討會論文摘要集[C];2011年

3 耿玉磊;張翔;;多目標優(yōu)化的求解方法與發(fā)展[A];福建省科協(xié)第四屆學術(shù)年會——提升福建制造業(yè)競爭力的戰(zhàn)略思考專題學術(shù)年會論文集[C];2004年

4 耿玉磊;張翔;;多目標優(yōu)化的求解方法與發(fā)展[A];福建省科協(xié)第四屆學術(shù)年會提升福建制造業(yè)競爭力的戰(zhàn)略思考專題學術(shù)年會論文集[C];2004年

5 程鵬;唐雁;鄒顯春;;約束多目標優(yōu)化試驗函數(shù)產(chǎn)生器[A];2008年計算機應用技術(shù)交流會論文集[C];2008年

6 賈小平;韓方煜;;多目標優(yōu)化及其在過程工程中的應用[A];過程系統(tǒng)工程2001年會論文集[C];2001年

7 邢志祥;;滅火救援力量調(diào)集的多目標優(yōu)化[A];第一屆全國安全科學理論研討會論文集[C];2007年

8 孫力;樊希山;姚平經(jīng);;化工過程多目標優(yōu)化適宜解的模糊確定[A];第二屆全國傳遞過程學術(shù)研討會論文集[C];2003年

9 李穎t;昝建明;周建文;;多目標形貌優(yōu)化方法研究[A];結(jié)構(gòu)及多學科優(yōu)化工程應用與理論研討會’2009（CSMO-2009）論文集[C];2009年

10 許碧霞;李兆江;;基于循環(huán)經(jīng)濟的城市污水多目標優(yōu)化配置分析[A];中國地理學會2007年學術(shù)年會論文摘要集[C];2007年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王晗丁;復雜問題的多目標進化優(yōu)化算法研究[D];西安電子科技大學;2015年

2 董寧;求解約束優(yōu)化和多目標優(yōu)化問題的進化算法研究[D];西安電子科技大學;2015年

3 鄒娟;高維多目標進化優(yōu)化及降維評價的方法研究[D];湘潭大學;2014年

4 楊光;求解多目標優(yōu)化問題的NWSA研究及其工程應用[D];吉林大學;2015年

5 王超;裝載與車輛路徑聯(lián)合多目標優(yōu)化問題研究[D];大連理工大學;2016年

6 葉承晉;計算智能在電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化中的應用研究[D];浙江大學;2015年

7 過曉芳;超多目標優(yōu)化問題的幾種進化算法研究[D];西安電子科技大學;2015年

8 左益;基于全局優(yōu)化和局部學習的進化多目標優(yōu)化算法[D];西安電子科技大學;2016年

9 盧芳;多目標優(yōu)化及隨機變分不等式問題的若干研究[D];重慶大學;2016年

10 徐志丹;基于生物地理算法的多目標優(yōu)化理論與應用研究[D];哈爾濱工程大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 何素素;基于改進的粒子群算法的鉆進參數(shù)多目標優(yōu)化研究[D];西安石油大學;2015年

2 黃怡;基于藥效綜合評價的中藥組分配伍優(yōu)化方法研究[D];浙江大學;2015年

3 韓偉;基于混合智能算法在造紙廢水厭氧消化處理過程多目標優(yōu)化中的研究[D];華南理工大學;2015年

4 彭清風;基于魯棒性的船體中橫剖面多目標優(yōu)化[D];上海交通大學;2015年

5 崔華;面向個性化需求的服務(wù)組合優(yōu)化方法[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

6 章姍捷;基于遺傳算法的電力工程多目標優(yōu)化研究[D];華北電力大學;2015年

7 高敏;基于協(xié)同論的風電建設(shè)項目多目標優(yōu)化模型研究[D];華北電力大學;2015年

8 劉培根;基于多目標優(yōu)化和壓縮感知的航拍目標檢測[D];電子科技大學;2015年

9 楊凱;基于多目標優(yōu)化的貴州工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整研究[D];貴州師范大學;2015年

10 陳振興;基于空間擁擠控制策略的進化多目標優(yōu)化[D];福建師范大學;2015年

，

本文編號：1192582