差分進(jìn)化算法在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究.pdf

1、在工程實(shí)踐和科學(xué)研究中存在著大量的組合優(yōu)化問題,且大多帶有約束條件,采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法將很難求解。差分進(jìn)化算法是近年提出的一種新的自然計(jì)算方法,也是基于種群迭代的群智能優(yōu)化方法,雖在求解帶約束的組合優(yōu)化問題中得到較好應(yīng)用,但在算法的精度和求解效率上仍存在著瓶頸。因此針對具體優(yōu)化問題,研究并設(shè)計(jì)高效的差分進(jìn)化算法正受到國內(nèi)外研究者的普遍關(guān)注,也正逐步成為進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　 本研究緊緊圍繞經(jīng)典的背包問題和等圓Pack

2、ing問題,它們是兩類具有代表性的組合優(yōu)化問題,進(jìn)行較深入的探索研究,并取得相應(yīng)的研究成果:
　　 (1)針對離散空間的組合優(yōu)化問題,提出了一種基于置換策略的離散差分進(jìn)化算法。主要的工作有:一是將置換策略和差分進(jìn)化算法相結(jié)合,提出一種基于置換策略的單目標(biāo)差分進(jìn)化算法,并將該算法應(yīng)用于求解單目標(biāo)背包問題；二是結(jié)合NSGA-Ⅱ的精英保留機(jī)制,在差分進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上,給出多目標(biāo)差分進(jìn)化算法；三是給出基于置換策略的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法,應(yīng)

3、用該算法求解多目標(biāo)背包問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析表明,該算法能夠有效地解決背包問題,特別是在大規(guī)模問題的求解上,算法優(yōu)化性能明顯優(yōu)于NSGA-Ⅱ。
　　 (2)針對連續(xù)空間的大規(guī)模約束的組合優(yōu)化問題,設(shè)計(jì)出求解問題的差分進(jìn)化算法,并驗(yàn)證算法的可行性。本文選取其中的等圓Packing問題進(jìn)行研究,將等圓Packing問題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)問題,設(shè)計(jì)出適合求解等圓Packing問題的差分進(jìn)化算法,并通過大量實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證文中所設(shè)計(jì)算法的可行性。