基于冲突概率的高维目标优化算法

发布时间：2021-03-06 16:29

　　高维目标优化问题（Many-objective Optimization Problems,MaOPs）,即目标个数大于3个的目标优化问题是计算智能领域的一个研究热点。用于求解低维目标优化问题的经典多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithms,MOEAs）在处理高维目标优化问题时面临极大的挑战。因此,本论文旨在研究和设计高效的目标空间维数约简方法,进而设计求解高维目标优化问题的优化算法。本论文主要的研究工作和相关成果如下:（1）提出目标冲突性度量新方法——冲突概率。对目标冲突性的定义进行量化,提出目标在解个体间的冲突性量化定义。依据目标在解个体间的冲突性定义提出度量目标冲突性的新方法——冲突概率,冲突概率能准确度量不同目标之间的冲突性程度,适用于不同类型的高维目标优化问题。冲突概率信息构成高维目标优化问题中目标降维或目标空间划分的基础。（2）提出基于冲突概率降维的高维目标优化算法。提出基于目标冲突贡献率的目标关键性排序方法,实现目标降维,与基于分解的多目标进化算法MOEA/D结合,形成基于冲突概率降维的高维目标优化算法（MOEA/D-C... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：127 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图2.1个体123x,x,x在目标123f,f,f上的目标值平行坐标

【参考文献】：
期刊论文
[1]高维多目标优化中基于稀疏特征选择的目标降维方法[J]. 陈小红,李霞,王娜.  电子学报. 2015(07)
[2]进化多目标优化算法研究[J]. 公茂果,焦李成,杨咚咚,马文萍.  软件学报. 2009(02)

博士论文
[1]基于进化算法的高维多目标优化问题求解方法及应用[D]. 陈小红.深圳大学 2015
[2]基于局部学习与均匀分解的多目标进化算法研究[D]. 马晓亮.西安电子科技大学 2014



本文编号：3067430