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《武汉理工大学》 2006年
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基于遗传算法的多目标优化算法研究

王鲁  
【摘要】:解决现实世界中的许多问题会遇到两种类型的难度:Ⅰ)多个相互冲突的目标,Ⅱ)高维复杂的搜索空间。就第一点而言,与单目标优化不同的是,多个相互竞争目标的优化结果是得到一组可行解,一般被称作Pareto最优解集。由于缺少喜好信息,在折中解中找不到一个解比另一个解更好。就第二点而言,若使用精确的方法解决多目标优化问题,搜索空间太大而且很复杂。因此,需要设计高效的优化策略来解决这两个问题。非劣分类算法Ⅱ(NSGA Ⅱ)是近几年发展起来的一种多目标遗传算法。它采用了非劣分类算法以及精英策略。它具有很多优点:(1)将时间复杂度降低到(GMN~2),其中G是代数,M是目标个数,N是种群规模;(2)采用精英策略,使得先前各代中搜索到的精英解得以保留;(3)不需要确定共享参数,因此算法对于用户来说是透明的。 本文对遗传算法进行了介绍,讨论了多目标演化算法的相关重要策略,并介绍了SPEA2算法和NSGAⅡ算法。在对NSGAⅡ实验发现,大概在20代以后,种群中的所有解都是精英,随后各代的操作都将在精英解中进行,非精英解无法参与其中,当前种群也就不能再接纳一些新的解参与下一代的操作,降低了解的多样性。搜索过程将中止并过早的收敛到局部的Pareto解。为了确保搜索向全局Pareto优解收敛,一种确保解的多样性的改进精英策略的多目标遗传算法(IENSGAⅡ)被提出,在改进的多目标优化算法中,精英策略保存从上一代至今最优的非劣解,使得精英解的作用代数得以延续。同时提出一种分布函数,通过调节参数,以及改进精英策略的应用代数gener在遗传操作中控制精英解的选取范围,使得一部分非精英解按照等级的不同公平参与到遗传操作中,增加了解的多样性。 将IENSGAⅡ算法和NSGAⅡ算法在六个多目标测试问题(ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT6,KUR)上作了比较,并引入Deb所提出的两个性能度量值r和△进行测试。通过性能度量值及最终优化后的Pareto优解的组成图示均可看出在所有的六个测试问题上改进的多目标演化算法无论在解的多样性还是解的收敛性方面都有较大改观,在多样性及收敛性之间达到了一个较好的平衡,避免了解过早收敛到局部Pareto解集。性能明显优于NSGAⅡ算法。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18

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【引证文献】
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4 杨洋;薛晓中;;遗传算法辅助下的粒子滤波及其在GPS/SINS深组合中的应用[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2011年04期
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【参考文献】
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【共引文献】
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4 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张志华;王莉;刘洪;;最大化网络广告收入的投放决策[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 赵瑞艳;李树荣;张晓东;苗荣;;基于混合遗传算法的热传导系统最优控制问题求解[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 王清;宋年年;王佳庆;姚菁;;优化自抗扰控制器在主汽温控制系统中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 康忠健;徐丽;勾松波;金华蓉;李瑞生;;考虑分布电容的神经网络单相接地故障测距算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 姜封国;;基于小生境技术的混合遗传算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 刘桂臣;蒋白懿;代进;;基于遗传算法城市供水系统优化调度研究[A];科学发展与社会责任(A卷)——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年
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2 张亚娟;适应性企业战略协同机制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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7 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
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9 王德才;基于能量分析的地震动输入选择及能量谱研究[D];合肥工业大学;2010年
10 黄林峰;多目标进化算法研究[D];中国科学技术大学;2009年
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1 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
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7 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
8 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
9 马宗梅;遗传算法在考试系统组卷中的应用与研究[D];郑州大学;2009年
10 雷明杰;神经网络和遗传算法在中厚板轧机中的应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 谢芝林;谭其敏;;加强设备维护管理减少编组站驼峰撞车事故[A];2004年自动化驼峰研讨会论文集[C];2004年
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1 王晓理;地理信息数据结构处理优化应用研究[D];解放军信息工程大学;2010年
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10 杨志轶;飞轮电池储能关键技术研究[D];合肥工业大学;2002年
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1 张晓丽;NSGA-Ⅱ在多目标药物提取条件优化分析中的应用[D];山西医科大学;2011年
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【二级引证文献】
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4 曾昭贤;谢勇君;左孔天;向湘林;;微电容加速度计多目标结构拓扑优化设计[J];广西工学院学报;2012年04期
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10 崔金平;马亮;;单承载面下承式钢管混凝土拱桥吊杆张拉控制技术研究[J];北方交通;2011年08期
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1 田毅;电动汽车运行状态识别及HEV控制策略研究[D];北京交通大学;2010年
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5 羊英;基于动态过程的制造型企业经营决策方案综合分析与优化[D];东华大学;2011年
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7 马爱清;GIS电场及其逆问题数值计算方法研究[D];上海交通大学;2009年
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4 王军;导波板切削参数优化研究[D];长春理工大学;2011年
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【相似文献】
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