面向复杂Pareto Front问题的进化多目标算法及应用研究

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1、面向复杂ParetoFront问题的进化多目标算法及应用研究作者姓名张青赛指导教师姓名、职称戚玉涛副教授申请学位类别工学硕士学校代码10701学号1403121700分类号TP301密级公开西安电子科技大学硕士学位论文面向复杂ParetoFront问题的进化多目标算法及应用研究作者姓名：张青赛一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机应用技术学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：戚玉涛副教授学院：计算机学院提交日期：2017年6月Multi-objectiveEvolutionaryAlgorithmforComplexPareto

2、FrontProblemandItsApplicationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerApplicationTechnologyByZhangQingsaiSupervisor:QiYutaoAssociateProfessorJune2017西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导

3、下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件

4、，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要随着科技的发展和社会的进步，现实世界中的各种系统越来越复杂，传统的数学方法已经满足不了我们现实世界复杂系统中对多目标优化问题的求解要求。进化算法作为一种模拟自然界的启发式全局搜索方法，它以一次运行就能得到问题的所有近似解集的优点而得到广泛的应用。近年来，基于分解的多目标进

5、化算法（MOEA/D）在众多多目标进化算法中脱颖而出，它采用分解的方法将一个多目标优化问题分解为多个单目标优化子问题同时进化聚合得到最优解。但是，MOEA/D算法在求复杂问题上仍存在多样性的损失，收敛速度慢等缺点。复杂多目标优化问题的研究仍是多目标进化算法的一大难点，而复杂问题常包括目标空间的复杂性和决策空间的复杂性，针对以上复杂问题的分析以及对MOEA/D算法的深入研究，本文主要做了以下三个工作：1.针对MOEA/D算法的改进，提出了一种面向复杂ParetoFront问题的进化多目标算法。首先从理论上分析了MOEA/D算法解决复杂

6、ParetoFront问题时解的分布性受PF形状影响的原因是权向量和解映射向量的非线性关系以及参考点的取值方法。并针对以上问题使用倒数Tchebycheff方法解决权向量和解映射向量的非线性关系；其次采用乌托邦点代替参考点的方法削弱PF形状对解的分布性的影响，并给出乌托邦点的计算方法；最后，针对乌托邦点的取值方法给出了相应的权向量映射策略以及目标函数归一化方法。通过大量实验证明了改进算法的有效性并给出了乌托邦系数的建议取值范围。2.针对水库防洪调度问题，将面向复杂ParetoFront问题的进化多目标算法应用于水库防洪调度问题。首先

7、给出了水库防洪调度模型，并从理论上分析了水库调度多目标优化问题在目标空间和决策空间的复杂性。通过对比实验进一步证明了该算法解决复杂实际问题的优越性。3.针对水库调度模型的复杂问题，本文提出了一种大规模多目标水库防洪调度算法。首先，分析了水库问题的复杂性以及现有大规模问题的解决方案。水库防洪调度模型中决策变量之间相互依赖的关系进行分析，采用了一种基于调度周期转换的大规模水库防洪调度算法。该算法采用调度周期互相转换的方法实现对父子种群之间的变量维数的互相转换，从而实现多个父子种群之间的协同进化。本文提出一种“最近距离插值法”的变换策略对

8、父子种群之间的决策变量进行维度映射，实现父子种群之间的协同进化。最后，通过多个父子种群的协同进化使算法在解决维度较高的复杂问题时得到多样性更好的解并取得较好的收敛速度。关键词：多目标优化，复杂问题，水库调度，大规模，协同进化I西安电子