基于双重选择机制和角度邻域惩罚机制的多目标进化算法的研究

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1、学校化码１０５３０学号２０１３３０川７３８分类号ＴＰ３０１密级公开淋渾火Ｉ硕±学位论文基于双重选择机制和角度邻域惩罚机制的多目标进化算法的研究学位申请人韩平指导教师郑仓华教挖学院名称信息工程学院学科专业计算化科学与技术研究方向智能计當二〇—六年六月四日、ｓ－ｔｕｄｏｆＭｕｌｔｉＯｂｅｃｔｉｖｅＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｊｙＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＤｏｕｂｌｅｐｇＳｅｌｅｃｔｉｏｎ

2、ＭｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄＡｎｌｅＮｅｉｈｂｏｒｇｇＰｕｎｉｓｈｍｅｎｔＭｅｃｈａｎｉｓｍＣａｎｄｉｄａｔｅＨａｎＰｉｎｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒＰｒｏｆ．ＺｈｅｎｇＪｉｎＨｕａｐＣｏＨｅｅＩｎｓｔｉｔ山ｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏ打ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｇＰｒｏｒａｍＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｇｅｃａｚａｔｉｏｎＣｏｍｕｔａｔｉｏｎａｌｌｕｔｅ化ｅ打ｃｅＳｐｉｌｉｐｇＤｅｒｅｅＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅ

3、ｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉａｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｙｇｔＤａｔｅＪｕｎｅ４ｔｈ，２０１６湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研巧所取得的研巧成果。除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研巧做出重要贡。献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。ｋｋ日作者签名；日期；＞４年月媒斗学位论文版权使用授

4、权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：曰期；年＾月ｔ曰葬手Ｗ导师签名：义日親告店月石日摘要相比单目标优化问题（ＳＯＰｓ），现实生活中，存在大量的非线性、高度复杂的工程问题，这些问题大多都是多目标

5、优化问题（ＭＯＰＳ）。多目标优化问题具有多个需要同时优化且相互冲突的目标。而针对求解多目标优化问题所对应的进化算法，称之为多目标进化算法（ＭＯＥＡ）。本文从基于分解的和基于Ｐａｒｅｔｏ支配的多目标进化算法入手，提出了下面两个算法。针对基于分解的多目标进化算法（ＭＯＥＡ／Ｄ）的改进算法ＭＯＥＡ／Ｄ－ＤＲＡ中个体和子问题的匹配选择问题，本文从分解方法的固有性质出发，理论上分析和论证其子问题性质，从而给出求解最优子问题的具体方法；然后引入竞争性选择理论，利用竞争性选择机制加强子问题内

6、部和子问题之间个体的信息交流，从而促进算法的收敛性和多样性，最后提出了基于竞争性选择和子问题选择的双重选－ＳＳ择机制的多目标分解进化算法（ＭＯＥＡ／Ｄ）。该算法从ＤＴＬＺ１测试问题上，采用算法ＳＰＥＡ一ＩＩ获取组巧匀权重向量，根据子问题固有信息及竞争性选择过。将该算法与ＭＯＥＡ／Ｄ－，寻找适合个体的最优子问题ＤＲＡ进行对比试验表明程，－－实验结果显示，ＭＯＥＡ／ＤＳＳ在收敛性和分布性上都好于ＭＯＥＡ／ＤＤＲＡ证明，了竞争性选择和子问题选择机制提高了算法的性能。针对基于Ｐａｒｅｔ

7、ｏ支配关系的多目标进化算法在处理高维问题时存在着选择一压力小，早熟收敛等不足，提出了种基于角度邻域惩罚机制的多目栋进化算法一（ＡＮＰＭＥＡ）。首先，选择个离理想点最近的个体（精英个体）；其次，设计了一种基于向量夹角的邻域形状作为惩罚区域；最后，对精英个体邻域内的其它个体进行惩罚，这样将降低与该精英个体邻近的个体进入归挡集的机会，提高解集的多样性－ＩＩ和其它两个高维多目标优化算法（ＡＲ＋ＤＭＯ和。通过与ＮＳＧＡＡＲ＋ＣＤ’）进行对比实验。实验结果显示，本文提出的基于角度邻域惩罚机制的

8、多目标进化算法在收敛性和分布性上都好于其它Ｈ个算法，且随着维数越高效果越明显。关键字！多目标优化问题；多目标优化；多目标分解；子问题选择；竞争性选择；邻域惩罚机制ＩＡｂｓｈａｃｔＣｏｍａｒｅｄｗ－ｅｃｉｔｈｔｈｅｓｉｎｇｌｅｏｂｊｔｉｖｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｏｂｌｅｍｓ（ＳＯＰｓ）ｔｈｅｒｅａｒｅａｐｐｐ，ｍｂｅｒｏｎ－ｎｅａｒａｎｄｈｃｏｍｅｘｅｎｎｅｅｒｏｂｅｍ