膜系统下的一种多目标优化算法

发布时间：2018-08-24 10:45

【摘要】：提出一种基于膜优化理论的多目标优化算法,该算法受膜计算的启发,结合膜结构、多重集和反应规则来求解多目标优化问题。为了增强算法的适应能力,采用了遗传算法中的交叉与变异机制,同时在膜中引入外部档案集,并采用非支配排序和拥挤距离方法对外部档案集进行更新操作来提高搜索解的多样性。仿真实验采用标准的KUR和ZDT系列多目标问题对所提出的算法进行测试,通过该算法得出的非支配解集能够较好地逼近真实的Pareto前沿,说明所提算法在求解多目标优化问题上具有可行性和有效性。
[Abstract]:A multi-objective optimization algorithm based on membrane optimization theory is proposed. The algorithm is inspired by membrane computation and combines membrane structure, multi-multiple sets and response rules to solve multi-objective optimization problems. In order to enhance the adaptability of the algorithm, the crossover and mutation mechanism of genetic algorithm is adopted, and the external file set is introduced into the membrane. In order to improve the diversity of search solutions, the methods of undominated sorting and crowding distance are used to update the external file set. The proposed algorithm is tested by using standard KUR and ZDT series of multi-objective problems in simulation experiments. The non-dominated solution set obtained by the algorithm can approach the real Pareto frontier well. The results show that the proposed algorithm is feasible and effective in solving multi-objective optimization problems.
【作者单位】： 云南财经大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61461051,71462036) 云南省教育厅一般项目(2015Y278)
【分类号】：TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 曹先彬,李金龙,王煦法;基于生态协同的多目标优化研究(英文)[J];软件学报;2001年04期

2 刘淳安;王宇平;;基于新模型的动态多目标优化进化算法[J];计算机研究与发展;2008年04期

3 徐鹤鸣;王东;;多目标优化问题的求解框架[J];微计算机信息;2009年36期

4 郭晓东;王丽芳;;求解多目标优化问题的分布估计算法[J];太原科技大学学报;2010年01期

5 雍龙泉;;求解一类不可微多目标优化问题的社会认知算法[J];计算机应用研究;2010年11期

6 郭思涵;龚小胜;;正交设计的E占优策略求解高维多目标优化问题研究[J];计算机科学;2012年02期

7 盖玉权;何昱;张宇燕;吴宪彬;万海同;;复方药物剂量配比多目标优化的方法学研究[J];微型机与应用;2012年07期

8 王杰文;;约束多目标优化问题中约束处理方法综述[J];现代计算机(专业版);2012年36期

9 贾利民,张锡第;智能多目标优化控制及其应用[J];信息与控制;1992年01期

10 周学建;师清翔;朱永宁;;模糊相似优先比在清选系统多目标优化中的应用[J];洛阳工学院学报;1993年02期

相关会议论文 前4条

1 刘桂萍;于瑞贞;;动态环境下的柴油机调速系统PID控制参数的多目标优化[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年

2 韩肖清;刘海龙;;基于遗传算法的微电网多目标优化控制研究[A];2011中国电工技术学会学术年会论文集[C];2011年

3 曹瑞芬;吴宜灿;景佳;李国丽;裴曦;程梦云;林辉;FDS团队;;快速非支配排序多目标遗传算法在放疗逆向计划优化中的应用[A];第二届全国核技术及应用研究学术研讨会大会论文摘要集[C];2009年

4 王小刚;童振;王福利;张清知;;一种支持向量回归模型参数多目标寻优方法[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

相关博士学位论文 前10条

1 王晗丁;复杂问题的多目标进化优化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

2 董宁;求解约束优化和多目标优化问题的进化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

3 过晓芳;超多目标优化问题的几种进化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

4 左益;基于全局优化和局部学习的进化多目标优化算法[D];西安电子科技大学;2016年

5 徐志丹;基于生物地理算法的多目标优化理论与应用研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

6 蒋庆;地下水时空变化及监测网多目标优化研究[D];华中科技大学;2008年

7 陈琼;演化多目标优化多样性保持策略及其应用研究[D];武汉理工大学;2010年

8 陈小红;基于进化算法的高维多目标优化问题求解方法及应用[D];深圳大学;2015年

9 刘鎏;多目标优化进化算法及应用研究[D];天津大学;2010年

10 魏静萱;解决单目标和多目标优化问题的进化算法[D];西安电子科技大学;2009年

相关硕士学位论文 前10条

1 何素素;基于改进的粒子群算法的钻进参数多目标优化研究[D];西安石油大学;2015年

2 崔华;面向个性化需求的服务组合优化方法[D];哈尔滨工业大学;2015年

3 章姗捷;基于遗传算法的电力工程多目标优化研究[D];华北电力大学;2015年

4 高敏;基于协同论的风电建设项目多目标优化模型研究[D];华北电力大学;2015年

5 陈振兴;基于空间拥挤控制策略的进化多目标优化[D];福建师范大学;2015年

6 田野;高维多目标优化算法的若干关键问题研究[D];安徽大学;2015年

7 姜守勇;多目标电体搜索优化算法的研究[D];东北大学;2013年

8 杨迪;一种求解多目标优化问题的改进遗传算法研究[D];东北大学;2013年

9 徐豪;基于合作型免疫克隆协同进化和量子粒子群的约束多目标优化问题研究[D];西安电子科技大学;2014年

10 张永晓;基于分解和自适应参考点偏好的进化多目标优化方法研究[D];西安电子科技大学;2014年

，

本文编号：2200569