文档介绍：中文摘要关键词:多目标优化问题一直是决策科学中的难点和热点问题,在遗传算法被应用于多目标优化问题以前,已经产生了许多传统的经典方法,这些传统方法在解决多目标优化问题时存在许多问题。遗传算法具有处理大问题空间的能力,并可以得到多个最优解,对问题的先验知识没有要求,这些是传统算法所不具备的。然而,遗传算法解决问题时,未成熟收敛和收敛速度慢一直是不可调和的矛盾,因此在解决高维数,多模态等复杂多目标优化问题时存在不足。协同进化算法是世纪年代兴起的一种进化算法,能够很好的解决未成熟收敛和收敛速度慢的矛盾,因此应用协同进化算法解决多目标优化问题,是这一领域发展的趋势。本文在广泛深入地查阅文献的基础上,对协同进化和多目标优化问题进行了深入的研究和分析,主要内容如下:对多目标优化问题进行了简单的回顾,并简单介绍了传统解决多目标优化问题的方法,同时指出了这些传统方法存在的问题,简单回顾了遗传算法的产生与发展,并对遗传算法的基础知识和理论进行了详细介绍。评述了传统遗传算法解决多目标优化问题的方法,对这些算法作了简单的评价和比较,并提出这些传统遗传算法对其他算法的启示。分析了协同进化算法的产生与发展,及合作型和竞争型协同进化算法的思想。给出了合作型和竞争型两种协同进化算法解决多目标优化问题,并且根据算法运行过程中出现的问题,提出了相应的改进策略。使用两种协同进化算法和算法,对霾馐院辛瞬馐裕⒋恿礁鲋副晟隙运惴ㄐ阅芙辛吮较,实验结果表明,协同进化算法较传统的遗传算法有更好的搜索能力。多目标优化遗传算法协同进化解
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锨学位论文作者签名:习騣冲岔年厂月学位论文作者签名:动九签字日期:力川彩年夕月签字日期:沙留年/月,日独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,也不包含为获得苤鲞盘堂或其他教育机构的学位或证本学位论文作者完全了解:苤鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨鲞盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检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究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表书而使用过的材料。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作了明确的说明并表示了谢意。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得导师签名:签字日期:
第一章绪论多目标优化问题面为“解”从行Ы。同年,>蒙缁嵘钪屑负跛械木霾呶侍舛家T诳悸遣煌际耐时处理若干目标的冲突,如何处理这些冲突,同时为决策这提供尽可能多的备选方案【浚窍低撤治鋈嗽币?悸堑氖虑椋庑┚蜕婕暗蕉嗄勘暧呕侍狻6嗄勘优化问题中的目标并不是独立存在的,它们往往是耦合在一起且相互冲突,此消彼长的,每一个目标可能有不同的意义和量纲,它们的竞争和复杂性使得其优化变得十分困难。在现实生活中,人类改造自然的方案规划与设计过程总体上反映了“最大化效益,最小化成本”,这一基本原则,合作对策问题中如何求解最优策略以获得共赢目标,在非合作对策问题中如何使自己的利益实现最大,对方的受损最大等实际上都是多目标优化问题,这样一个普遍和复杂的问题在近几十年来,受到越来越多的研究者关注,并逐渐发展成为一门重要的学科。自上个世纪年代以来,对于多目标优化问题的研究,理论探索不但深入,应用范围日益广泛,研究队伍迅速壮大,同时随着对社会经济和工程设计与建设中大型复杂系统的研究深入,多目标优化的理论和方法不断地受到严峻挑战。近年来,遗传算法也珿逐渐的应用到多目标优化问题,并逐渐的成为多目标优化问题的研究热点。多目标优化又称为多目标规划口】,其思想萌芽于年经济学中的效用理论。年法国经济学家首先在经济理论的研究中提出了多目标优化问题。年,,并首次提出了多目标最优化问题的解的概念,。年,加热硕酝辜岢隽擞行У的概念,从此多目标优化逐渐收到人们的关注。年,。
.嗄勘暧呕侍獾幕靖拍頪表示目标向量少形成的目标空间,约束条件躉确定决策向量的可行的取值定义尚薪饧::年,甁系统地提出了关于多目标优化模型的研究报告,这是多目标优化学科开始发展的一个转折点。多目标优化问题从