【摘要】：在解決高維多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題過(guò)程中,由于非支配解的數(shù)量在種群中所占比例過(guò)大,因此不能使用Pareto支配策略將優(yōu)秀的解從解集中提取出來(lái)。當(dāng)目標(biāo)數(shù)量達(dá)到8時(shí)Pareto支配策略將完全失效,導(dǎo)致基于這個(gè)策略的經(jīng)典算法在解決高維問(wèn)題時(shí)遇到很大的阻礙。因此,本文提出一種面向權(quán)重的子種群拐點(diǎn)的算法。通過(guò)權(quán)重劃分的方法可以將整個(gè)種群劃分成多個(gè)子種群,通過(guò)每條權(quán)重上關(guān)聯(lián)的拐點(diǎn)解來(lái)引導(dǎo)種群中的其他解的進(jìn)化,進(jìn)行多角度搜索。這樣一方面可以通過(guò)子種群的拐點(diǎn)來(lái)引導(dǎo)和保持種群的收斂性,另一方面,通過(guò)均勻劃分的權(quán)重保持種群的分布性。這使得算法在處理高維多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的時(shí)候可以獲得優(yōu)秀的解集。此外,在維度高于10維的測(cè)試問(wèn)題中,算法使用了雙層式的權(quán)重分配方法,對(duì)比單層的權(quán)重分配法,不僅可以彌補(bǔ)權(quán)重?cái)?shù)量過(guò)大,影響種群大小的問(wèn)題,而且可以保證算法在求解高維問(wèn)題時(shí),能夠有一組數(shù)量合適并且分布均勻的權(quán)重向量來(lái)維持種群的分布。文中將本算法在一系列高維測(cè)試問(wèn)題(DTLZ系列,WFG系列)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并且在最高至十五個(gè)目標(biāo)數(shù)的各種情況下對(duì)比了當(dāng)前最流行的七種算法,包括SPEA2+SDE,MOEA/D,MSOPS,NSGA-III,GrEA,HypE和KnEA。從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出,本文提出的算法在高維測(cè)試問(wèn)題上具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。這主要?dú)w功于在確定子種群拐點(diǎn)的時(shí)候,需要單獨(dú)計(jì)算每個(gè)子種群所在的超平面,算法的每一次迭代都會(huì)調(diào)整超平面的位置,因此子種群中的解集可以調(diào)整進(jìn)化方向加速收斂,同時(shí)子種群中的解在收斂以后能找到更合適的位置,從而加強(qiáng)了算法的分布性,提高算法的整體性能。
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【圖文】：

第3章 算法框架與細(xì)節(jié)一般思路在于如何找到子種群的拐點(diǎn)，類(lèi)似于以定義為：義：一個(gè)具有最短的垂直距離的解被間內(nèi)解本身到超平面的垂直距離。子種群的拐點(diǎn)還具有以下性質(zhì)。解 x 是一個(gè)子種群的拐點(diǎn)，那么這個(gè)解一性。

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本文編號(hào)：2777888