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《基于混合并行遗传算法的多目标约束优化技术研究new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、沈阳农业大学学报,2006-02,37(1):125-127JournalofShenyangAgriculturalUniversity,2006-02,37(1):125-127基于混合并行遗传算法的多目标约束优化技术研究焦翠珍,戴文华(咸宁学院计算机系,湖北咸宁437005)摘要:多目标约束优化问题属于NP问题。并行遗传算法是解决该类问题的常用算法,它具有较强的全局搜索能力和并行性,但局部搜索能力差,禁忌搜索算法则比较适合于局部搜索。提出了一种基于混合并行遗传算法的多目标约束优化方法,该方法综合了并行遗传算法和禁忌搜索算法的优势,改进了并行遗传算法的性能,能有效避免局部最优解。关键
2、词:并行遗传算法;禁忌搜索算法;多目标;约束;优化中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1000-1700(2006)01-0125-03ResearchofMulti-objectivesConstraintsOptimizationTechnologyBasedonHybridParallelGeneticAlgorithmJIAOCui-zhen,DAIWen-hua(DepartmentofComputer,XianningCollege,HubeiXianning437005,China)Abstract:Themulti-objectivesconstraintsopt
3、imizationquestionbelongstotheNPquestion.Theparallelgeneticalgorithmisausualwaytosolvethiskindofquestion.Ithasthestrongoverallsituationsearchabilityandparallelism,butthepartialsearchabilityisbad.Thetabusearchalgorithmisquitesuitablyinpartialsearch.Themulti-objectivesconstraintsoptimizationarithmet
4、icbasedonhybridparallelgeneticalgorithmisproposedinthispaper.Thismethodsynthesizesthesuperiorityoftheparallelgeneticalgorithmandthetabusearchalgorithm,improvestheperformanceoftheparallelgeneticalgorithm,caneffectivelyavoidthepartialoptimalsolution.Keywords:parallelgeneticalgorithm;tabusearchalgor
5、ithm;multi-objective;constraint;optimization实际生活中,往往会遇到需要考虑多种因素的优化问题。例如在金属切削加工中,切削用量的优化可表征为在既定约束条件下,既要追求最高生产率,又要力求达到最低成本,同时还得考虑获取最大利润[1]。这类具有多个目标函数的约束优化问题称为多目标约束优化问题[2]。由于在模型中引入了多个目标,使得问题的描述更加接近实际。近期发展的逐次二次规划法、逐次线性规划法和广义简约梯度法等都是解决多目标约束优化问题较为有效的方法,但这些方法都是基于梯度寻优的方法,仅能求得局部最优解,而且要求目标函数和约束条件连续可导。并行遗传算
6、法正是一种能合理避免这些缺点的方法,在解决多目标约束优化问题中体现了较强的优越性。1并行遗传算法由美国Michigan大学的HollandJH于20世纪60年代提出的遗传算法(GA,geneticalgorithm),是模拟自然界生物进化机制的随机化搜索算法,适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂约束优化问题,但是经典遗传算法对于某些分布变化缓慢的问题,常常需要进行大量计算,而且进化初期的超常个体会使得种群过早收敛到局部最优解。为了解决这些缺陷,研究人员对遗传算法的并行性进行了深入研究,并结合自然界生物进化机理,提出了并行遗传算法(PGA,parallelgeneticalgorithm)
7、。并行遗传算法(PGA)[3~6]可分为三种类型:主从式模型、粗粒度模型和细粒度模型。其中粗粒度模型易于实现,既能在多处理机系统中运行,也能单机模拟,算法效率也较高,是适应性最强、应用最广的并行遗传算法模型。在求解多目标约束优化系统的时候,根据实际情况可选择基于“联姻”策略的并行遗传算法[7]。基于“联姻”策略的并行遗传算法模仿人类的联姻策略,尽可能防止具有相同基因结构的个体进行交配,以避免算法的早熟。由于联姻后代携带了其他种群的基
