基于ε支配的MOGA及其在求解MOKP中的應(yīng)用.pdf

1、多目標(biāo)遺傳算法(MOGA)擅長(zhǎng)于求解高度復(fù)雜的非線性問(wèn)題且通過(guò)一次運(yùn)行可以搜索到一組Pareto平衡解。因此引起許多研究者的興趣，提出了不少多目標(biāo)遺傳算法，并且得到了廣泛的應(yīng)用。由于多目標(biāo)0/1背包問(wèn)題（MOKP）是經(jīng)典的組合優(yōu)化問(wèn)題（NP難問(wèn)題），其研究具有很重要的實(shí)踐意義。近幾年來(lái)，許多研究者把MOGA應(yīng)用到該類(lèi)問(wèn)題當(dāng)中。但是這些算法在求解該類(lèi)問(wèn)題時(shí)存在一些問(wèn)題，主要是很難收斂，同時(shí)要么花費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)取得好的分布度，要么運(yùn)行速度較

2、快但分布度不太好。 本文針對(duì)現(xiàn)有算法在求解MOKP時(shí)的運(yùn)行效率不高，我們首先提出基于快速排序的MOGA，該算法采用基于快速排序的構(gòu)造非支配集的方法來(lái)提高算法的運(yùn)行效率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法比現(xiàn)有算法在運(yùn)行效率方面有了很大的提高，但在分布度方面和收斂性方面還有待于進(jìn)一步改進(jìn)。于是我們?cè)诖嘶A(chǔ)上提出一種基于?支配的MOGA，該算法通過(guò)把?支配概念與基于快速排序的構(gòu)造支配集的方法相結(jié)合，來(lái)提高運(yùn)行效率和加速收斂；并采用網(wǎng)格技術(shù)的思想，將