本文關(guān)鍵詞：基于組合優(yōu)化問(wèn)題的多目標(biāo)模因算法的研究

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【摘要】：組合優(yōu)化問(wèn)題,如旅行商問(wèn)題(TSP),車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(JSP)和軟件版本發(fā)布問(wèn)題(NRP)等在現(xiàn)實(shí)世界中具有廣泛的應(yīng)用。由于這類問(wèn)題擁有巨大的搜索空間和眾多局部最優(yōu)等因素的影響,沒(méi)有精確算法能夠保證獲得此類問(wèn)題的最優(yōu)解。模因算法(MAs)是針對(duì)此類復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的一類進(jìn)化算法,它采用了全局搜索定位好的區(qū)域,再采用局部搜索定位好的最優(yōu)解。本文主要針對(duì)組合優(yōu)化問(wèn)題,研究多目標(biāo)下的模因算法。本文包括以下幾個(gè)方面:1、分析了具有代表性的多目標(biāo)優(yōu)化算法,包括基于帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II)、基于分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法(MOEA/D)等,為后續(xù)的研究提供了支撐。2、在基于分解的多目標(biāo)優(yōu)化框架下,本文采用了基因算法(GA)作為全局搜索,并使用了模擬退火算法(SA)作為局部搜索算法,便于在可能的最優(yōu)解的區(qū)域能夠進(jìn)行更加精細(xì)化的搜索,以保證算法具備更好的收斂性能。3、本文分別使用了兩種自適應(yīng)性機(jī)制,通過(guò)分析歷史收斂性和多樣性信息,指導(dǎo)局部搜索的過(guò)程,從而進(jìn)一步提高算法的效率。這兩種自適應(yīng)機(jī)制分別為基于子問(wèn)題收斂實(shí)效信息的自適應(yīng)局部搜索和基于外部集信息的自適應(yīng)局部搜索。4、我們將算法使用于軟件版本發(fā)布問(wèn)題(NRP)和車(chē)輛路徑問(wèn)題(VRP);與其他算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,我們提出的模因算法非常具有競(jìng)爭(zhēng)力。此外,根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)的NRP模型,我們分別建立了約束條件下的單目標(biāo)NRP和2個(gè)目標(biāo)NRP優(yōu)化模型(我們將約束違反程度作為第二個(gè)目標(biāo)),再分別采用多目標(biāo)算法與state-of-art的單目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行比較,與通常我們直覺(jué)性地認(rèn)為單目標(biāo)問(wèn)題更加容易求解,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多目標(biāo)算法在真實(shí)數(shù)據(jù)的NRP問(wèn)題上要優(yōu)于單目標(biāo)算法。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：1165925