動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法是近幾年來(lái)在國(guó)內(nèi)外較為熱門(mén)的研究方向，是一種可以自適應(yīng)迭代的智能優(yōu)化算法，該算法是在進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上再進(jìn)行動(dòng)態(tài)約束的多目標(biāo)智能優(yōu)化算法。在解決決策變量隨著時(shí)間（環(huán)境）的變化而動(dòng)態(tài)變化的問(wèn)題上有較好的智能性。不僅可以保證原有算法的整體收斂性外還可以有效的避免算法盲目的陷入局部收斂以至于無(wú)法找到最優(yōu)解。動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法還在一定程度上解決了智能優(yōu)化算法中無(wú)法自適應(yīng)解決決策變量跟隨時(shí)間（環(huán)境）變化而動(dòng)態(tài)變化的棘手問(wèn)題

2、。至少在解決方向上有了一個(gè)很好的思路，這就為廣大該方向的學(xué)者們帶來(lái)了一個(gè)很大的福音。本文就在學(xué)習(xí)了一些動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究成果上又給出了一些創(chuàng)新，例如在尋找區(qū)間分割非均勻變異算子的情況中，要用參數(shù)λ來(lái)控制均勻變異程度，而此處的λ的取值如果是人為主觀取值為0.5是不具有科學(xué)性的，因此本文在此處有一些改進(jìn)。另外就是在初始劃分群體情況中，提出一種基于種群分類(lèi)的動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也對(duì)兩處改進(jìn)進(jìn)行了具體數(shù)值實(shí)驗(yàn)并評(píng)價(jià)。

3、>　　本文所做工作如下:
　　1.簡(jiǎn)要介紹了動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的研究歷程和研究現(xiàn)狀的研究，總結(jié)了研究的意義和論文的主要內(nèi)容。
　　2.分析了進(jìn)化算法的結(jié)構(gòu)，包括進(jìn)化算法的基本原理、算法流程和參數(shù)設(shè)置以及算法的優(yōu)缺點(diǎn)等。
　　3.概要介紹了動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的基本思想、給出算法步驟。
　　4.詳細(xì)介紹了對(duì)于動(dòng)態(tài)約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的改進(jìn)之處，然后給出了詳盡的算法步驟和算法流程，最后用于數(shù)值實(shí)驗(yàn)并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)