优秀研究生学位论文题录展示

演化多目标优化理论方法及应用

专 业: 电力电子与电力传动
关键词: 演化算法 多目标优化 人工智能
分类号: TP301
形 态: 共 65 页 约 42,575 个字 约 2.037 M内容
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内容摘要


几乎大多数优化问题都有多个目标,以往的多目标被合成一标量目标函数。

通常使用线性组合多个目标或者把目标转换成约束的方法。

这些方法获得的解对权重非常敏感,并且要求具有问题的先验知识。

而且实际的多目标问题的最优解是一Pareto最优解集而不是一个点。

演化计算来源于自然界演化过程的灵感和演化思想的观点。

它的潜在并行性及自组织、自适应、自学习的智能特性对于求解多目标优化问题具有巨大的潜力。

近年来演化多目标优化已成为演化计算的一个重要研究方向。

该文介绍了传统多目标优化和国内外在演化多目标优化方面的研究进展。

在此基础上用演化计算的方法来研究多目标优化问题。

文中研究了向量评估算法、非劣分层算法,通过实验对其算法性能、收敛性、种群的分布特性、参数选择、等方面作了具体分析,并在此基础上对算法作了一些改进,提出一种新的多目标演化算法—稳态淘汰演化算法。

该算法利用稳态淘汰策略,能够在不需要额外计算量和存储空间的情况下,自发地保存精英个体。

试验结果表明该算法优于当前的多目标演化算法,具有一定的创新性。

并将该算法应用到多目标选址问题和网络中的组播路由优化问题,获得良好的实验结果。

该论文的研究对于研制新型人工智能系统具有重要的理论意义和应用前景……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1多目标优化的基本概念
1.2传统的多目标优化方法
1.2.1加权法
1.2.2约束法
1.2.3 古典方法的局限性
1.3演化算法
1.4本文的研究目的和内容
第二章 多目标演化算法
2.1演化计算的基本理论
2.2演化算法的基本结构
2.3演化计算的主要分支
2.3.1遗传算法
2.3.2演化策略
2.3.3演化规划
2.3.4遗传程序设计
2.4演化算法的设计
2.5演化计算的主要特点
2.6演化计算的研究现状
2.7多目标搜索的关键问题
2.7.1 适应度赋值和选择
2.7.2群体多样性
2.8多目标演化算法回顾
2.9本章小结
第三章 向量评估与非劣分层算法
3.1向量评估遗传算法VEGA
3.2非劣分层遗传算法NSGA
3.3 VEGA与NSGA的测试比较研究
3.3.1测试实验
3.3.2性能度量
3.4小结
第四章 一种新的多目标演化算法
4.1解决数值优化问题的稳态淘汰演化算法
4.1.1 SEEA的流程
4.1.2 better函数
4.1.3 rank值的计算
4.1.4 niche值的计算
4.2 SEEA的特点和优势
4.2.1采用多父体杂交
4.2.2采用稳态淘汰策略
4.2.3新的适应值分配策略
4.3实验和分析
4.4求解多目标选址问题
4.4.1数学模型
4.4.2计算实例
4.5结束语
第五章 多目标演化算法解组播路由优化问题
5.1组播路由问题的数学描述
5.2有算法与MOEA的优势
5.3算法描述
5.3.1 算法的主要思想
5.3.2个体的表示
5.3.3 初始化及遗传算子
5.4问题仿真
5.5结束语
第六章 结束语
6.1本文研究总结
6.2进一步的研究方向
附录
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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