基于外部集指引的自適應(yīng)多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究.pdf

1、現(xiàn)實世界中存在許多的多目標(biāo)優(yōu)化問題，即需要同時對多個相互沖突的目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。多目標(biāo)優(yōu)化問題存在一組表示目標(biāo)間權(quán)衡信息的解的集合。進(jìn)化算法是一類通過模擬自然界生物進(jìn)化過程而建立起來的智能優(yōu)化算法。比起傳統(tǒng)的確定性算法，進(jìn)化算法在解決復(fù)雜的NP難問題更具有優(yōu)勢。本文主要從多目標(biāo)進(jìn)化算法的最新研究成果出發(fā)，提出了一種基于外部集指導(dǎo)的自適應(yīng)多目標(biāo)進(jìn)化算法，用來求解多目標(biāo)優(yōu)化問題。具體來說，本文的研究工作包含以下幾個部分：
　　1、對已有的

2、多目標(biāo)進(jìn)化算法進(jìn)行分類、分析和比較，重點闡述了基于分解的和基于非支配排序的多目標(biāo)進(jìn)化算法，分析它們的工作機(jī)制以及優(yōu)缺點。
　　2、提出了一種基于外部集的混合多目標(biāo)進(jìn)化算法的新框架。將框架采用了兩個集合：一個為工作集，另一個為外部集。并將基于分解的和非支配排序的進(jìn)化算法分別作用于兩個集合。比較實驗顯示了該混合算法比單一使用算法具有更好的性能。
　　3、本文進(jìn)一步提出了一種基于外部集指引的自適應(yīng)多目標(biāo)進(jìn)化算法，即通過外部集中獲取