進(jìn)化計(jì)算(Evolutionary Algorithms,EAs)是一種隨機(jī)搜索范疇的優(yōu)化算法,可以用來解決多個(gè)目標(biāo)且相互沖突的多目標(biāo)問題。在現(xiàn)實(shí)世界中有許多這樣的實(shí)際問題,如工業(yè)調(diào)度,控制設(shè)計(jì)等。然而,這些問題可能隨時(shí)間發(fā)生變化。這對(duì)EAs是一個(gè)挑戰(zhàn)性的問題。因此,EAs是一個(gè)重要的研究課題。有多個(gè)目標(biāo)互相沖突并且它們隨著時(shí)間發(fā)生變化,這類問題叫動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題(dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)。然而,使用EAs不能有效的解決DMOPs。因?yàn)?解決兩個(gè)或兩個(gè)以上目標(biāo)沖突的問題時(shí),在動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持種群的多樣性和收斂性之間的平衡是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。另外,當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí),EAs不能夠有效地追蹤Pareto最優(yōu)解集(POS)或者Pareto最優(yōu)面(POF)。為了使EAs適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)環(huán)境,需要在環(huán)境發(fā)生變化后引入多樣性或使用預(yù)測(cè)機(jī)制。這些方法雖然在一定程度能提高算法的性能,但是,仍然需要提出有效的方法來解決DMOPs。為了解決這種問題,本文提出了一種基于Pareto支配的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法,該算法利用分解和修剪方法來解決DMOPs。提出的算法主要包括三個(gè)貢獻(xiàn):一個(gè)新穎的繁殖選擇策略,一個(gè)有效的環(huán)境選擇技術(shù)和一個(gè)有效的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制。繁殖選擇策略使用基于分解的方法去選擇兩個(gè)有前途的父類,這些父類都具有良好的多樣性和收斂性。環(huán)境選擇提出了一種改進(jìn)的修剪方法,以保持整個(gè)種群的多樣性。當(dāng)檢測(cè)到環(huán)境變化時(shí),提出的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制可以產(chǎn)生具有良好多樣性和收斂性的解。在實(shí)驗(yàn)研究中,我們進(jìn)行了一系列具有不同特征的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)測(cè)試問題來評(píng)估提出算法的性能。與動(dòng)態(tài)NSGA-II,PPS,SGEA等六種最先進(jìn)的算法相比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在收斂性、多樣性以及對(duì)變化的響應(yīng)速度方面具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。
【學(xué)位單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18
【部分圖文】：

組合成 Q；之后，環(huán)境選擇的目的是為了擇的過程如 3-2 所示。Pareto 三維的 MOPs。當(dāng)前的 DMOP序，首先用在是用來合并子類個(gè)體互相比較找到每個(gè)個(gè)體，從 開始的每個(gè)非支配層被超過預(yù)定義的大小。
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本文編號(hào)：2859405