基于启发式信息的多目标进化算法及其应用研究
发布时间：2021-08-28 22:18
多目标优化问题作为生产生活中的常见基础性问题,在近些年来吸引了各方面越来越多的关注。由于多目标优化问题的求解对于提高生产效率具有重大的意义,多目标进化算法在求解多目标优化问题时具有的快速高效的优势使其成为了一个非常受关注的研究热点。在针对具体的多目标优化问题进行求解时,算法通常面对丰富的启发性信息,并且多目标优化问题包含的各种启发性信息存在着很多的共性。与此同时,多目标进化算法的映射特征,种群的结构特征,问题间的关联特征,种群的量化特征以及决策变量的控制特征和依赖性特征与算法性能的联系很紧密。为了对这些特征所包含的启发性信息的作用进行深入研究,本文针对不同多目标优化问题的特点提出了多种基于启发性信息的多目标进化算法,并且在临地空间通信系统的多目标优化部署应用上对提出的算法进行了验证。本文的主要内容概括如下:（1）针对多目标进化算法获得的近似Pareto最优解在决策变量空间的连续性映射特征,我们结合了相邻子问题之间的相关性,在基于分解的多目标进化算法框架下,提出了一种基于Pareto前沿面局部搜索的启发式多目标进化算法。这个算法通过自适应地搜索相邻子问题解之间的差异性区域来对近似Pare...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：164 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 多目标进化算法的背景与意义
1.2 多目标进化算法的发展现状及难点
1.2.1 基于支配的多目标进化算法
1.2.2 基于指标的多目标进化算法
1.2.3 基于分解的多目标进化算法
1.3 临地空间通信系统的背景
1.4 临地空间通信系统优化部署的意义与发展现状
1.5 研究内容及章节安排
1.5.1 主要研究内容
1.5.2 章节安排
第二章 基于Pareto前沿面局部搜索的启发式多目标进化算法
2.1 引言
2.2 临地空间通信系统多目标优化部署建模
2.3 基于Pareto前沿面局部搜索的启发式多目标进化算法
2.4 实验结果与分析
2.5 本章小结
第三章 基于相似性的多目标进化算法
3.1 引言
3.2 改进的临地空间通信系统多目标优化部署建模
3.2.1 多需求类型用户层建模
3.2.2 传输路径衰减建模
3.2.3 网络路由效率建模
3.2.4 约束条件
3.3 基于相似性的多目标进化算法
3.3.1 基于启发性信息的渐进初始化
3.3.2 基于相似性的启发式交叉算子
3.3.3 基于相似性的启发式变异算子
3.4 实验结果与分析
3.4.1 针对初始化机制的实验结果与分析
3.4.2 针对生成算子的实验结果与分析
3.4.3 针对MOEA/D-SS算法性能的实验结果与分析
3.4.4 针对初始化机制和生成算子泛化性能的实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于Memetic计算的启发式协同多目标进化算法
4.1 引言
4.2 临地空间通信系统两阶段多目标优化部署建模
4.3 基于Memetic计算的启发式协同多目标进化算法
4.3.1 基于同位基因的启发式交叉算子
4.3.2 基于异位基因的启发式变异算子
4.3.3 基于异位基因的启发式局部搜索算子
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 基于非对称支配和局部增量分布估计的多目标进化算法
5.1 引言
5.2 动态临地空间通信系统多目标优化部署建模
5.3 基于非对称支配和局部增量分布估计的多目标进化算法
5.3.1 局部增量分布估计模型
5.3.2 非对称支配关系
5.3.3 计算复杂度分析
5.4 实验结果与分析
5.4.1 针对LI-EDA-ADR算法的实验结果与分析
5.4.2 针对估计代数的实验结果与分析
5.4.3 针对环境变化频率的实验结果与分析
5.4.4 针对补偿参数的实验结果与分析
5.5 本章小结
第六章 基于分布式计算的决策变量分析算法
6.1 引言
6.2 决策变量的控制特性和依赖性分析
6.3 基于分布式计算的决策变量分析
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 研究内容总结
7.2 未来研究展望
参考文献
致谢
作者简介
本文编号：3369346
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：164 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 多目标进化算法的背景与意义
1.2 多目标进化算法的发展现状及难点
1.2.1 基于支配的多目标进化算法
1.2.2 基于指标的多目标进化算法
1.2.3 基于分解的多目标进化算法
1.3 临地空间通信系统的背景
1.4 临地空间通信系统优化部署的意义与发展现状
1.5 研究内容及章节安排
1.5.1 主要研究内容
1.5.2 章节安排
第二章 基于Pareto前沿面局部搜索的启发式多目标进化算法
2.1 引言
2.2 临地空间通信系统多目标优化部署建模
2.3 基于Pareto前沿面局部搜索的启发式多目标进化算法
2.4 实验结果与分析
2.5 本章小结
第三章 基于相似性的多目标进化算法
3.1 引言
3.2 改进的临地空间通信系统多目标优化部署建模
3.2.1 多需求类型用户层建模
3.2.2 传输路径衰减建模
3.2.3 网络路由效率建模
3.2.4 约束条件
3.3 基于相似性的多目标进化算法
3.3.1 基于启发性信息的渐进初始化
3.3.2 基于相似性的启发式交叉算子
3.3.3 基于相似性的启发式变异算子
3.4 实验结果与分析
3.4.1 针对初始化机制的实验结果与分析
3.4.2 针对生成算子的实验结果与分析
3.4.3 针对MOEA/D-SS算法性能的实验结果与分析
3.4.4 针对初始化机制和生成算子泛化性能的实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于Memetic计算的启发式协同多目标进化算法
4.1 引言
4.2 临地空间通信系统两阶段多目标优化部署建模
4.3 基于Memetic计算的启发式协同多目标进化算法
4.3.1 基于同位基因的启发式交叉算子
4.3.2 基于异位基因的启发式变异算子
4.3.3 基于异位基因的启发式局部搜索算子
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 基于非对称支配和局部增量分布估计的多目标进化算法
5.1 引言
5.2 动态临地空间通信系统多目标优化部署建模
5.3 基于非对称支配和局部增量分布估计的多目标进化算法
5.3.1 局部增量分布估计模型
5.3.2 非对称支配关系
5.3.3 计算复杂度分析
5.4 实验结果与分析
5.4.1 针对LI-EDA-ADR算法的实验结果与分析
5.4.2 针对估计代数的实验结果与分析
5.4.3 针对环境变化频率的实验结果与分析
5.4.4 针对补偿参数的实验结果与分析
5.5 本章小结
第六章 基于分布式计算的决策变量分析算法
6.1 引言
6.2 决策变量的控制特性和依赖性分析
6.3 基于分布式计算的决策变量分析
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 研究内容总结
7.2 未来研究展望
参考文献
致谢
作者简介
本文编号：3369346
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3369346.html
