基于擂臺賽法則和小生境技術的進化多目標優(yōu)化算法的研究及應用.pdf

1、多目標優(yōu)化不論是在算法的理論研究中，還是在運用算法解決問題的實際應用中，都是一個非常值得研究的重要課題。因為現實世界中的許多問題都要涉及到多個目標的同時優(yōu)化，所以多目標優(yōu)化的研究越來越受到廣泛的重視。進化算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優(yōu)化算法，它在解決復雜優(yōu)化問題時所表現出來的優(yōu)越性和魯棒性，使其日益成為解決多目標優(yōu)化問題的一種非常有效的手段。
　　 本文介紹了多目標優(yōu)化的發(fā)展情況及研究現狀、基

2、本原理和進化算法的數學理論和實現技術等。通過對算法運行效率和群體多樣性的研究，提出了基于擂臺賽法則和小生境技術的多目標進化算法。數值實驗表明：改進后的算法不僅保持了擂臺賽算法運行效率高的特點，而且具有較佳的分布度。將其應用于多準則運輸問題，取得了比較理想的效果。
　　 本文主要做了以下幾個方面的工作：
　　 1．簡要介紹了多目標進化算法的發(fā)展情況及研究現狀。
　　 2．簡要介紹了多目標優(yōu)化問題的數學模型和目前比較

3、典型的多目標進化算法。
　　 3．簡要介紹了遺傳算法的基本原理及利用計算機實現算法的技術。
　　 4．為了進一步提高算法的運行效率并且能使解集具有很好的分布性，利用個體相互之間的支配關系，提出了一種新的采用小生境技術來實現的算法，構造非支配集時采用擂臺賽法則，很好地保持了算法的運行效率，不僅很好地保持了解集的分布性，而且能很快地達到收斂。
　　 5．將改進的算法應用于多準則運輸問題中，取得了比較理想的效果。