遺傳算法及其在多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳算法是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的一種新的迭代的全局優(yōu)化搜索算法,已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到組合優(yōu)化問題求解、自適應(yīng)控制、規(guī)劃設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工生命等領(lǐng)域.由于現(xiàn)實(shí)世界中存在的問題往往呈現(xiàn)為多目標(biāo)屬性,而且需要優(yōu)化的多個(gè)目標(biāo)之間又是相互沖突的,從而多目標(biāo)遺傳算法應(yīng)運(yùn)而生,它使得進(jìn)化群體并行搜尋多個(gè)目標(biāo),并逐漸找到問題的最優(yōu)解. 本文在廣泛深入地查閱國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)遺傳算法及其面向多目標(biāo)優(yōu)化問題的基礎(chǔ)理論和基本

2、方法進(jìn)行了深入的理論研究和實(shí)驗(yàn)分析,主要內(nèi)容如下: 系統(tǒng)、詳盡地介紹了遺傳算法的一般流程和基本理論、方法,以及面向多目標(biāo)優(yōu)化問題的遺傳算法的基本理論和方法.對(duì)經(jīng)典的方法進(jìn)行了全面的分析和比較,指出其應(yīng)用范圍、不足之處,并在此基礎(chǔ)之上提出了改進(jìn)的算法. 提出了對(duì)遺傳算法的改進(jìn)策略,在具體問題中結(jié)合相應(yīng)的特點(diǎn)再作相應(yīng)的改進(jìn),通過TSP等算例的驗(yàn)證,表明算法是可行的,同時(shí)也提高了算法的效率. 介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本