多目標進化算法中非均勻問題的研究.pdf

1、近年來多目標進化算法引起了許多研究者的廣泛關注，并且先后出現(xiàn)了很多多目標進化算法。研究者認為一個真正有效的進化算法在于它能求解較難和較復雜的問題，而不只適用于求解簡單問題。為了測試進化算法的有效性，研究者們提出了很多較難的測試問題，比如多峰型優(yōu)化問題、騙問題以及最優(yōu)邊界分布不均勻的優(yōu)化問題等等。目前已經提出了一些最優(yōu)邊界分布不均勻和不連續(xù)的問題，我們稱這類問題為非均勻問題。在求解這類問題時，已有的算法所求出的解集并不能真實地反映問題解的

2、分布情況。而在多目標優(yōu)化問題中，解集有可能是非均勻分布的，如何有效處理這類問題，是具有重要理論價值和應用價值的工作。 本文針對解集分布非均勻的問題，提出一種新的多目標進化算法，即帶小生境的網格進化算法。帶小生境的網格進化算法采用了小生境技術來保持解集的局部非均勻分布，以及網格技術來保證整個解集的分布度。通過與已有的算法進行實驗比較，證明相比已有的算法，本文提出的算法所得到的解集更接近真實解的分布情況。另外該算法時間開銷不大，在解