21679.帶有權重偏好的進化多目標算法

1、分類號：029UDC：密級：學校代號：11845學號：2111214015廣東工業(yè)大學碩士學位論文(理學碩士)帶有權重偏好的進化多目標算法江珊指導教師姓名、職稱：塞』篷撻麴援學科(專業(yè))或領域名稱：麴堂學生所屬學院：廛旦麴堂論文答辯日期：壘Q!墨生墨旦圣Q目摘要摘要在求解多目標優(yōu)化問題的時候，一般采用進化多目標算法，進化多目標算法是一種模擬生物自然選擇與自然進化的隨機搜索算法，由于它適應用于求解高度復雜的非線性問題而得到非常廣泛的應用采

2、用進化算法解決多目標優(yōu)化問題時，往往會求出一組Dareto最優(yōu)解，這些解已經沒有好壞之分，那么對于決策者來說，要選擇滿意的最優(yōu)解就有一定的難度，這時引入決策者的偏好就是最好的打破這種平衡的關鍵偏好信息的目的在于使決策者通過其對具體問題的認識，參與到優(yōu)化過程，使算法搜索集中于決策空間和目標空間的理想子區(qū)域，從而使得算法搜索更有效率本文對已有的偏好進化多目標算法做了簡單的總結，研究者們已研究的偏好方式包括參考點、參考方向、偏好區(qū)域、模糊偏好

3、以及隨機偏好等等，本文詳細的總結了在偏好區(qū)域、模糊偏好和隨機偏好這三種偏好形式下，研究者們所作出的具體的研究成果對每一種偏好方式，本文總結了各個研究者所提出的偏好處理方式，以及所采用的進化多目標算法，并且對其中的幾種偏好方式進行了優(yōu)缺點的分析，有利于后來學者的研究對于現實生活中的一些多目標優(yōu)化問題，往往存在著多個決策者的偏好本文在總結了己有偏好方式的前提下，提出了一種新的偏好方式，決策者對目標函數的權重偏好，該方法在Delphi法下由決