两类约束优化问题的进化算法

发布时间：2021-11-05 03:24

　　约束优化问题是工程和经济管理领域中常见的优化模型,根据目标函数个数,常见的约束优化模型有单目标优化问题和多目标优化问题.约束优化问题的计算难点在于两方面:首先,涉及的函数往往是含有大量极值点且有可能是不可微的;其次,约束域可能很小,可行解不易发现.目前,设计有效的算法求解约束优化问题,一直是最优化算法研究的一个重点领域.本文针对这两类约束优化问题,通过利用启发式信息和约束处理技术,分别设计了求解单目标和多目标约束优化问题的进化算法.对于单目标约束优化问题,基于问题信息和种群分布特点,设计了一种双向信息搜索的遗传算法.首先,通过启发式信息在种群中产生至少一个可行个体.其次,对于每一个杂交父代个体,基于概率分布选择一个可行解和一个目标函数值好的个体,由这三个点的矢量和产生杂交后代.最后,仿真实验及比较结果表明,提出的进化算法是可行有效的.对于多目标约束优化问题,设计了一种新的进化算法.首先,提出了一个基于二分法的约束处理方法.其次,针对多目标非劣解的多样性和收敛性,提出了一种基于代理优化模型的局部搜索方法,使算法找到更多的优质解.最后,将约束处理后的个体和采用代理优化模型得到的个体进行外部... 

【文章来源】：青海师范大学青海省

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 约束优化问题
    1.2 进化算法简介
    1.3 研究现状
    1.4 本文的工作及创新
第二章 基于双向约束处理技术的进化算法
    2.1 引言
    2.2 算法设计
        2.2.1 种群初始化
        2.2.2 杂交算子设计
        2.2.3 变异算子
        2.2.4 提出的算法
    2.3 数值实验及比较
    2.4 小结
第三章 嵌入约束处理技术的多目标进化算法
    3.1 引言
    3.2 算法设计
        3.2.1 约束处理方法
        3.2.2 代理优化模型
        3.2.3 存档集
        3.2.4 提出的算法
    3.3 数值实验及比较
    3.4 小结
第四章 总结及展望
参考文献
致谢
个人简历
攻读硕士学位期间研究成果



本文编号：3476973