嵌入问题信息的多目标进化算法.pdf

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1、分类号密级公开UDC学号20150713015青海师范大学硕士学位论文嵌入问题信息的多目标进化算法研究生姓名董俊杰导师姓名（职称）李和成，教授申请学位名称理学硕士学科专业名称运筹学与控制论研究方向名称最优化理论、方法及应用论文提交日期2018年3月论文答辩日期2018年5月学位授予单位青海师范大学学位授予日期2018年6月答辩委员会主席评阅人，青海师范大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导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的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得青海师

2、范大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：青海师范大学学位论文使用授权声明青海师范大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权由青海师范大学研究生部办理。研究生签名：导师签名：日期：嵌入问题信息的多目标进化算法中文摘要

3、多目标优化是指同时优化多个相互冲突的目标函数并且保持解的多样性和收敛性的最优化问题，分为无约束多目标优化问题和约束多目标优化问题.多目标优化问题的目标之间往往通过决策变量相互制约，不存在一个解可以同时使所有目标达到最优的情况.因此，合理的方案是找一个使各个子目标函数都尽可能达到最优的折衷解集.对于约束优化问题，既要考虑可行性，也要考虑最优性，挑战是要同时处理约束条件和优化目标函数.多目标优化问题在工程实践中有广泛的应用背景，但由于问题的复杂性，有效算法的设计一直是一个研究热点.本文基于问题信息，分别设计了无约束和约束多目标的进化算法.1.对于无约束多目标优化

4、问题，基于问题的信息和MOEA/D框架，设计了一个有效的多目标进化算法.首先，从目标中分离出简单的子函数，利用该子函数构造算法的近似搜索方向，提高算法找到更好点的效率；其次，MOEA/D采用了均匀权向量的方式保留非劣解，但非劣解的均匀性并不完全依赖权向量的均匀性.为了克服这个不足，且尽可能地减少计算量，周期性采用拥挤度度量方法，使得算法产生尽可能分布均匀、宽广的非劣解集；最后，将以上方案嵌入到MOEA/D中，得到一个改进的多目标进化算法.数值仿真结果表明，提出的算法是可行且有效的.2.对于约束多目标优化问题，利用个体的可行性度量，设计了求解该类问题的进化算法

5、.首先，对种群中每个个体设计与它的可行性相匹配的适应度，使得可行性高的个体尽可能地被选择到下一代；其次，利用目标子函数或约束子函数构造一个算法的近似搜索方向，加快算法收敛速度.然后，采用差分进化，使种群朝着可行区域的最优解集搜索；最后，运用类似NSGA-II的拥挤度原理，产生均匀的Pareto界面.利用上述技术，最终得到一个改进的多目标进化算法.仿真实验验证了算法的有效性.关键词：多目标最优化问题，进化算法，问题信息，非劣解.IProblem-specificmulti-objectiveevolutionaryalgorithmsAbstractMulti

6、-objectiveoptimizationproblemsareakindofproblemsoptimizingsimultaneouslyseveralconflictingobjectivesandkeepingabalancebetweenthediversityandtheconvergenceofsolutions.Theyaregenerallydividedintoconstrainedandunconstrainedproblems.Eachobjectiveisdecidedbydecisionvariables,andthereexi

7、stsnoanysolutiontosimultaneouslyoptimizeallobjectives.Therefore,it’snecessarytofindacompromisesolutionsetforallobjectives.Inaddressingtheconstrainedoptimizationprobleminthereal-worldscenario,wecansaythatobtainingafeasiblesolutiontakesprecedenceoveroptimizingtheobjectivefunction.The

8、mainchallengeinconstrained