發(fā)布時間：2022-08-10 19:33

　　組合優(yōu)化問題在金融投資、資源分配等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用,其求解方法一直是人們研究的重點(diǎn)。實(shí)際工程應(yīng)用中的組合優(yōu)化問題往往具有多個約束條件且在很多情況下問題規(guī)模較大,傳統(tǒng)的優(yōu)化算法由于需要遍歷整個解空間,因此無法在多項(xiàng)式時間內(nèi)完成求解。元啟發(fā)式算法將隨機(jī)搜索算法與局部搜索算法相結(jié)合,同時從目標(biāo)空間中的多個位置開始搜索,且目標(biāo)是盡可能獲得更好的解,被認(rèn)為更適合用來求解具有多個約束的組合優(yōu)化問題。遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等都是常見的元啟發(fā)式算法。其中粒子群優(yōu)化算法通過種群中個體之間的相互協(xié)作使得整個種群逐漸向問題的最優(yōu)解靠近并最終收斂,其由分散到集中的尋優(yōu)方式以及參數(shù)設(shè)置少、收斂快等特點(diǎn)使得該算法在解決多約束組合優(yōu)化問題方面得到了廣泛的應(yīng)用。在解決多約束組合優(yōu)化問題的過程中,如何妥善處理約束條件也是一個需要我們重點(diǎn)關(guān)注的問題。根據(jù)對已有約束處理方法優(yōu)缺點(diǎn)的分析,本文采用約束轉(zhuǎn)目標(biāo)的方法將多約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為具有三個以上目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問題,并結(jié)合粒子群算法對其進(jìn)行求解。為了搜索到質(zhì)量更高的最優(yōu)解,本文提出一種改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法IMaOPSO,以違反約束度來維護(hù)外部檔案,以擁擠度和... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1.雙目標(biāo)空間中的支配關(guān)系

Pareto解集的優(yōu)劣比較情況

PSO粒子飛行示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于alpha支配的高維目標(biāo)進(jìn)化算法研究[J]. 林夢嫚,周歡,王麗萍.  計算機(jī)科學(xué). 2017(01)
[2]基于有約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的冷軋負(fù)荷分配分析[J]. 孫浩,肖宏,胡慶軍.  中國機(jī)械工程. 2017(01)
[3]基于全局排序的高維多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 肖婧,畢曉君,王科俊.  軟件學(xué)報. 2015(07)
[4]基于模糊支配的高維多目標(biāo)進(jìn)化算法MFEA[J]. 畢曉君,張永建,陳春雨.  電子學(xué)報. 2014(08)
[5]帶修復(fù)操作整型編碼遺傳算法求解大規(guī)模機(jī)組組合問題[J]. 張偉,趙進(jìn)慧,王寧.  化工學(xué)報. 2012(09)
[6]粒子群優(yōu)化算法慣量權(quán)重控制方法的研究[J]. 劉楊,田學(xué)鋒,詹志輝.  南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(04)
[7]高維多目標(biāo)進(jìn)化算法研究綜述[J]. 孔維健,丁進(jìn)良,柴天佑.  控制與決策. 2010(03)
[8]解0-1背包問題的混合編碼貪婪DE算法[J]. 鄧長壽,梁昌勇.  計算機(jī)工程. 2009(23)
[9]基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)優(yōu)化模型研究[J]. 李可,馬孝義,邢化玲,林向陽.  水力發(fā)電. 2009(07)
[10]離散粒子群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀綜述[J]. 沈林成,霍霄華,牛軼峰.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(10)

博士論文
[1]超多目標(biāo)優(yōu)化問題的幾種進(jìn)化算法研究[D]. 過曉芳.西安電子科技大學(xué) 2015

碩士論文
[1]粒子群算法在組合優(yōu)化問題上的應(yīng)用研究[D]. 彭芃.西安理工大學(xué) 2009



本文編號：3674230