偏好集驅(qū)動的多目標協(xié)同進化算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、多目標優(yōu)化問題因其具有較強的全局優(yōu)化能力而成為科學研究和工程應(yīng)用領(lǐng)域中非常重要的研究課題。然而,高維目標進化算法在求解復雜的實際問題時,卻普遍存在既要快速收斂又要維持群體多樣性的矛盾。一方面,隨著目標維度的增加,非支配解的比例迅速增加,從而種群的搜索能力顯著下降,導致算法無法收斂;另一方面,在目標個數(shù)的急劇擴張下,要求逼近整個Pareto前沿的解集個體數(shù)必然呈指數(shù)型增長,解集個體數(shù)的嚴重不足會阻滯算法的進程向Pareto前沿逼近;同時,

2、高額的計算復雜度使得解集分布在整個Pareto前沿增加一定的困難。協(xié)同進化機制強調(diào)種群與種群之間和種群與環(huán)境之間相互競爭和相互協(xié)作,在解決高維目標優(yōu)化問題時,該機制能夠有效的加快種群收斂又能提高種群多樣性。針對以上難點問題,本文從協(xié)同機制的研究角度出發(fā),引入膝蓋點作為決策者偏好引導種群求解決策者感興趣的區(qū)域。同時,提出種群自適應(yīng)偏好集策略,進一步降低算法計算復雜度。本文的主要研究內(nèi)容如下:
  1:提出了一種膝蓋點引導的偏好集協(xié)同

3、多目標進化算法。首先利用多個隨機偏好引導種群進化,然后利用進化后的種群來選擇偏好,這兩個過程循環(huán)交替,實現(xiàn)偏好與種群協(xié)同進化。進一步,為了提高決策者在未知偏好情況下對解集的選擇能力,提出膝蓋點引導的偏好集協(xié)同多目標進化算法,即通過膝蓋點引導種群向決策者感興趣的區(qū)域逼近。在算法性能評價實驗中,將所提算法應(yīng)用到求解ZDT與DTLZ測試函數(shù),實驗結(jié)果表明該算法具有更好的收斂性。
  2:提出了一種基于偏好集自適應(yīng)協(xié)同的高維目標進化算法。

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