混合差分和细菌觅食的多目标优化算法

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1、：１中图分类号ＴＰ３９密级：公开ＵＤＣ：校编号：本續Ｗ交適乂攀工程硕±学位论文论城目混合差分和细菌宽食的：多目标化化算法研究生姓；包敏学号：０６１３０１６３学校指导教师姓名：李巧职称：副教授企业指导教师姓名：张明曠职称：高级工程师计算机技术申请学位工程领域名称：论文提交日期２０６．０４２０１６．０６：＿＿＿Ｊ论文答辩日期：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研巧工作和取得的研巧成果，

2、除了文中特别加ＵＵ示注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志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。学位论文作者签名：签字日期：从年／月之日＿＾学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州巧通大学可＾＾＾？将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编

3、供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论文在解密后适用本授权说（明）学位论文作者签名；导师签名签字日：：期月日签日期？日如八年《字扣＾年＾月／与工程硕士学位论文混合差分和细菌觅食的多目标优化算法Multiobjectiveoptimizationalgorithmbasedonhybriddifferentialandbacterialforagingalgorithm作者姓名：包敏工程领域：计算机技术研究方向：多目标优化算法学号：06130163校

4、内导师：李珺企业导师：张明曦完成日期：2016.04兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学工程硕士学位论文摘要随着社会的飞速发展，人们需要解决的问题越来越复杂，尤其是在大型工程、交通运输、工业设计等生产活动中，人们往往希望让一个问题的多个方面同时得到优化，这就是多目标优化问题。在解决多目标优化问题时，由于多个目标之间相互牵制甚至矛盾，很难找到一个对各个目标都是最优的解，多目标优化问题的解是对各个目标来说都不坏的解，称之为Pareto最优解或者非劣解。对于一个多目标优化问题，

5、需要求得大量分布均匀的Pareto最优解，即一个Pareto最优解集，供决策者根据实际需求进行选择。本文采用一种新型的群体智能优化算法——细菌觅食优化算法（BacteriaForagingOptimization，BFO）来求解多目标优化问题。具体包括以下研究内容：(1)研究标准细菌觅食优化算法，分析其算法机理中存在的缺陷，寻找改进方向。(2)将细菌觅食优化算法应用于多目标优化问题的求解中，针对多目标优化问题的特征，对算法进行了改进：①对于趋向性操作中，固定步长可能导致算法难以找到最优解影响收敛速度和精度的问

6、题，提出一种变化的步长。②针对多目标优化问题中无法使用某一个目标的优劣来判断整体解决方案的优劣的问题，提出了改进的择优策略，即使用Pareto支配关系来判断个体间的优劣，并对拥有不同量纲的解进行归一化处理，来统一判断解的优劣。③在复制操作中，简单的使用较好的一半个体取代较差一半个体的复制方式会使种群的多样性迅速减少，这会使算法容易陷入局部最优。针对这个问题，运用差分进化思想利用较差的细菌个体与较优个体生成新的个体，在不损失种群多样性的同时，最大限度的提高种群的收敛速度。④引入外部集存储机制，制定外部集存放策略

7、，使用外部集来存储在寻优过程中找到的非劣解，防止非劣解丢失。⑤在迁徙操作中，基于概率的迁徙方式有可能将种群中的优秀个体迁徙掉，使得算法的收敛速度降低。在多目标优化问题中，要求所求得的解尽量分布均匀。因此，本文中将迁徙操作与解的分散性相结合，提出一种栅格划分的迁徙方法。这种有目的的迁徙方式既保留了种群中的优秀个体，也使所得解的分布更加均匀。(3)使用改进的细菌觅食优化算法求解车辆路径问题，寻找运输费用最少且客户平均等待时间最短的最优解。根据车辆路径问题的模型，对算法中的细菌个体进行编码，使其可以适用于模型的求解

8、；当算法运行结束时，对所求结果进行解码，使得结果更加直观易懂。-I-混合差分和细菌觅食的多目标优化算法本文使用改进的细菌觅食算法对多目标优化问题的标准测试函数进行测试，并将算法应用于车辆路径问题的求解中。实验证明，改进算法在解的收敛性和分散性两方面都优于对比算法，是一种有效的解决多目标优化问题的新方法。关键词:细菌觅食算法；多目标优化；收敛性；差分进化算法；车辆路径问题论文类型：应用研究-II-兰州