基于微粒群算法的多目標優(yōu)化問題研究

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1、中南民族大學碩士學位論文基于微粒群算法的多目標優(yōu)化問題研究姓名:楊勛申請學位級別:碩士專業(yè):計算機應用技術指導教師:王江晴20080528基于微粒群算法的多目標優(yōu)化問題研究策方案;在實驗和理論分析的基礎上我們給出了Pareto-ε動態(tài)策略的評價。4、基于PSO算法和Pareto-ε優(yōu)勝關系提出了一種新的PεPSO算法框架;基于面向對象理論提出了一種相應的數(shù)據結構,提高了算法實現(xiàn)的通用性、復用性以及兼容性;選用了經典測試函數(shù)集中的部分ZDT系列函數(shù)進行了測試,實驗顯示PεPSO算法是有效的。5、在采用動

2、態(tài)調整ε的策略后,通過動態(tài)調整ε的值,使算法開始時快速向Pareto真實前沿逼近,最終讓ε在算法運行過程中逐步回歸為0,從而更好的逼近真實Pareto前沿,不受ε的影響。既可以提高算法的搜索和收斂速度,又可以消除ε值對最終解的質量的影響。關鍵詞:計算智能;進化算法;微粒群算法;多目標優(yōu)化;Pareto-εII中南民族大學碩士學位論文AbstractItisanindispensablecapabilityforthemoderndecisionandassistancesystemtoprovided

3、ecision-makerswithscientific,properandtimelydicisionschemes.Sincemostoftheactualdecision-targetsaremulti-objective,theresearchonMulti-objectiveOptimizationProblem(MOP)hasgainedmoreandmoreattention.Forthefactthatthesub-objectivesinMOParecontradictorytoea

4、chotherandtheyhavenounifiedmeasurestandards,ithasbecomeaprincipalconcerntodefinitetheoptimalsolutionofMOPwhensolutingMOP.Thedefinitionofnon-dominancedsolution,basedontheideaofchoosingPareto,isbecomingincreasinglypeople’sgeneralconsensus.TheoptimalPareto

5、solutionofMOP,however,isnotanexclusivesolution.Sometimesthereareevennumerousones.Inthiscase,theobtainedsolutionsdonotfacilitatebuttroublethedicision-makers.Furthermore,ittakesalongtimetoobtaintheoptimalsolutions.Soitisratherimportanttoprovideproperandfe

6、asiblesolutionschemesrapidlyforthedecisionmakers.ParticleSwarmOptimization(PSO)isakindofswarmintelligentalgorithmwhichhasbeendevelopedinrecentyears.Itisanewintelligentsearchalgorithm.Thealgorithmutilizestheeffectiveinformation,whichissharedbyeverypartic

7、leinthepopulationfromitspastexperiencesandotherparticles’experiences,tosearchtheoptimalsolutionssynergically.Atpresent,thealgorithmresearchbasedonPSOhasbeenattachedmoreandmoreimportanceinthefieldofmulti-objectiveoptimizationanditisevenahottopicintherese

8、arch.TherelevantPareto-εconceptsareproposedinthepapergroundedonthedefinitionofParetooptimalsolutions.Bymeansofanalysisandexperiments,itcanbeprovedthattheprocessofoptimizationinsolutiingMOPisimprovedfortheusageofPareto-εconcepts,t

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