昂贵区间多目标优化决策空间及目标空间数据融合策略

发布时间：2021-11-20 13:24

　　在实际生活和工程项目中,人们经常会遇到使多个目标在给定区域同时获得最佳的优化问题,这些目标常常相互冲突,这类问题称作多目标优化问题（Multi-objective optimization problems,MOP）。从多目标优化问题被提出,进化算法一直作为解决此类问题的最有效手段,但是这类进化算法求解对象大部分为已知优化函数的确定性问题。而实际工程优化问题与此不同,优化函数经常是未知的,且评估实验成本昂贵;优化函数中经常含有可用区间表示的不确定变量。本文将以上两个问题归纳为“昂贵区间多目标优化问题”。针对该问题本文主要做如下改进:（1）在模型建模数据不充足的情况下,针对优化函数未知的昂贵区间多目标优化问题,根据决策空间数据挖掘,提出了一种基于主曲线建模的NSGA-II算法。该算法首先利用K主曲线描述决策空间种群分布数据流形。然后利用主曲线模型通过插值和延展的方法生成子代,与遗传算法的随机生成子代策略相比,通过确定性数据挖掘生成有效子代效率会更高。由于目标空间拥挤距离无法求出,为此利用K主曲线模型筛选出与待测解距离最近的前、后相邻解,实现了在决策空间对同序值待测解的筛选,进而完成了对区... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Pareto前沿示意图

图 2-1Pareto 前沿示意图离距离公式如下： 221 2,3 3rm i m jd f f D F T x ,u x ,u cm j fx ,u ， 22r rm i m jF f x ,u fx ,u ， T 集的部分，rT 表示T 的半径。群解序值相同时，计算解与其各自相邻的21 11[ ( , ), ( , )]zi i im mmSD df f x u xu挤距离的解的序号，m 代表在第m 维方向上与i最近的两个解。优化函数维数为 2 的时候，种群解ix 的区间

第 2 章 区间多目标优化问题概述序后种群前 pop 个种群解形成新的种群，并令新种群为 N(k 7 进行分支判断，如果k G，转至步骤 8 继续执行，否则，2 继续执行。 8 输出得到 Pareto 前沿。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于多目标差分进化的分子对接算法研究[D]. 徐淑坦.吉林大学 2015
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硕士论文
[1]昂贵区间多目标优化数据挖掘求解策略[D]. 白锌.燕山大学 2015
[2]基于视觉感知的行为识别方法的研究与实现[D]. 肖燕霞.电子科技大学 2014
[3]基于NSGA-II的含风电场电力系统多目标调度计划研究[D]. 罗斌.长沙理工大学 2013
[4]基于遗传算法的流域空间数据挖掘[D]. 彭晶倩.武汉理工大学 2006



本文编号：3507415