本文關(guān)鍵詞：隨機性動態(tài)多目標(biāo)測試問題的設(shè)計及其優(yōu)化方法

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【摘要】：在過去的幾十年間,進化算法(EA,Evolutionary Algorithm)作為一種優(yōu)化技術(shù)而廣泛用于求解多目標(biāo)優(yōu)化問題(MOP,Multi-objective Optimization Problem)。這些問題中的多個目標(biāo)往往是相互沖突的,因此需要平衡各個目標(biāo),并獲得一組折衷解供決策者選擇。多目標(biāo)進化算法(MOEA,Multi-objective Evolutionary Algorithm)能夠出色地解決這類問題,并且在有限時間內(nèi)通過單次執(zhí)行即可獲得一個收斂性好,分布均勻、廣泛的解集。隨著多目標(biāo)領(lǐng)域的發(fā)展,出現(xiàn)了一類特殊的MOP,它們的參數(shù)和目標(biāo)都是隨時間動態(tài)變化的。為了解決這一類問題,研究者們提出了一系列動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法(dMOEA,dynamic MOEA)的相關(guān)理論和技術(shù)方法。而近幾年,這一領(lǐng)域的發(fā)展受到了極大限制,其原因是動態(tài)多目標(biāo)測試問題的缺乏。研究者們迫切地需要一組既能全面地檢測算法各方面性能,又可以充分反映實際應(yīng)用問題特性的動態(tài)多目標(biāo)測試問題。在分析了現(xiàn)有測試問題存在的缺陷之后,本文提出了動態(tài)多目標(biāo)測試問題的設(shè)計原則。在此基礎(chǔ)之上,設(shè)計并提出了一個隨機性變化動態(tài)多目標(biāo)測試問題集(Stochastic Benchmark Suit)。該測試問題集在引入隨機性變化的同時,結(jié)合了欺騙、多模、偏轉(zhuǎn)等多種問題特性,以及包含了凹凸混合型、非連通型等多種復(fù)雜幾何形狀。通過引入多樣的問題特性,算法一些重要性能得到了一定的檢測:算法的收斂能力、保持良好分布性的能力、全局搜索能力,以及處理欺騙和非連續(xù)性問題的能力等等。對這些問題特性進行實驗分析之后,進一步證實了它們能夠全面地反映算法各個方面性能的優(yōu)點。為了能有效地處理隨機性變化問題,本文提出了一種中心點匹配策略(CMS,Center Matching Strategy)。該算法充分利用了歷史優(yōu)秀個體所反映的全局性信息,在環(huán)境變化發(fā)生之后,通過這些信息來產(chǎn)生預(yù)測中心點,加速種群收斂過程。本文將CMS與其他3個算法進行了對比實驗,實驗結(jié)果表明CMS具備了一定的處理隨機性變化問題的能力,同時表現(xiàn)出了較強的收斂能力和保持良好分布性的能力。
【關(guān)鍵詞】：進化多目標(biāo)優(yōu)化 隨機性變化 動態(tài)多目標(biāo)測試問題 記憶策略 中心點匹配策略
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 緒論7-17
• 1.1 進化多目標(biāo)優(yōu)化7
• 1.2 動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化7-8
• 1.3 動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法8-10
• 1.4 動態(tài)多目標(biāo)測試問題10-15
• 1.4.1 FDA測試問題集11-13
• 1.4.2 非線性測試問題集13-15
• 1.4.3 UDF測試問題集15
• 1.5 本章小結(jié)15-17
• 第2章 隨機性動態(tài)多目標(biāo)測試問題17-29
• 2.1 問題設(shè)計原則17-20
• 2.2 隨機變化特性20-23
• 2.3 隨機性測試問題集23-29
• 第3章 中心點匹配策略29-41
• 3.1 CMS算法介紹29-33
• 3.2 實驗設(shè)置33
• 3.2.1 評價指標(biāo)33
• 3.2.2 實驗參數(shù)設(shè)定33
• 3.3 實驗結(jié)果分析33-38
• 3.3.1 SDP2、SDP6、SDP8的實驗結(jié)果34-36
• 3.3.2 SDP3、SDP7的實驗結(jié)果36-37
• 3.3.3 SDP1、SDP4、SDP5的實驗結(jié)果37-38
• 3.4 測試問題特性分析38-41
• 第4章 總結(jié)與展望41-43
• 4.1 本文工作總結(jié)41-42
• 4.2 后續(xù)工作展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-47
• 致謝47-48
• 附錄A48-49
• 附錄B49

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本文編號：561062