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文檔簡介
1、優(yōu)化問題多種多樣,為了盡可能高效的求得不同特點的優(yōu)化問題的高質(zhì)量全局最優(yōu)解,人們陸續(xù)提出了各種不同的優(yōu)化算法,其中智能優(yōu)化的機(jī)制不斷被引入多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究。進(jìn)化算法較好的通用性、高度的非線性性、并行性等特點,從而能夠快速有效的求得多目標(biāo)問題的Pareto最優(yōu)解集。進(jìn)化算法作為一種模擬自然界生物自然選擇進(jìn)化的啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法,已經(jīng)成功應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域,并且也已經(jīng)發(fā)展成為一個熱點研究方向。
本文根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化算法的特點和
2、分布估計的優(yōu)點,提出了基于分布估計的多目標(biāo)進(jìn)化算法?;诜植脊烙嬎惴ㄊ諗啃缘膬?yōu)缺點,將差分進(jìn)化算法與分布估計算法有機(jī)的結(jié)合以取長補(bǔ)短,提出了一種自適應(yīng)的混合多目標(biāo)分布估計進(jìn)化算法。其基本思想是:在多目標(biāo)分布估計算法中引入全局收斂性較強(qiáng)的差分進(jìn)化算法,當(dāng)函數(shù)變化率較大時,用分布估計算法產(chǎn)生新種群;當(dāng)函數(shù)變化率較小即算法可能陷入局部收斂時,用差分進(jìn)化算法產(chǎn)生新種群。理論分析和數(shù)值實驗表明:改進(jìn)后的新算法不僅具有良好的全局收斂性,而且解的分布
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