基于非線性選擇的多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、進(jìn)化算法是一種人工智能技術(shù)，該算法主要是通過模擬生物自然選擇與進(jìn)化過程來求解問題，它是建立在達(dá)爾文的進(jìn)化論思想的基礎(chǔ)上。因其具有很高的魯棒性，使其在求解高度復(fù)雜的非線性問題中能夠得到比較好的有效解。它在處理問題時(shí)是將問題的整個(gè)參數(shù)空間進(jìn)行編碼，從一組節(jié)點(diǎn)開始搜索。在搜索過程中，不需要使用求導(dǎo)或者其它方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)值的信息進(jìn)行修正。進(jìn)化算法具有較好的通用性，高度的非線性性，并行性等特點(diǎn)，使其能夠快速有效的求得多目標(biāo)問題的Pareto最優(yōu)解

2、。作為一類啟發(fā)式的搜索算法，進(jìn)化算法已經(jīng)被成功應(yīng)用在了多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域。進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化(EMO)正在發(fā)展成為當(dāng)前一個(gè)相對(duì)較熱的研究方向。
　　本文對(duì)多目標(biāo)進(jìn)化算法中的Pareto排序方法進(jìn)行了研究與改進(jìn)，提出了一種基于非線性選擇的多目標(biāo)進(jìn)化算法的思想。數(shù)值分析和實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)后的新算法對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化的解具有更好的分布性和選取的質(zhì)量，而且提高了算法的運(yùn)行速度。將新算法應(yīng)用于車輛路徑問題中，新算法的優(yōu)越性得到驗(yàn)證。
　　本文主要做了

3、以下幾個(gè)方面的工作:
　　1.簡要介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問題的產(chǎn)生背景及研究意義，介紹了多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究現(xiàn)狀。
　　2.簡要介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問題、進(jìn)化算法的基本概念，介紹了多目標(biāo)進(jìn)化算法最優(yōu)解集的構(gòu)造、解的分布性以及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
　　3.簡要介紹了求解多目標(biāo)進(jìn)化算法中線性選擇方法的缺陷，提出了基于非線性選擇的方法，通過實(shí)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)說明了算法的有效性。
　　4.將改進(jìn)的基于非線性選擇的多目標(biāo)進(jìn)化算法應(yīng)用于車輛路徑問題中