进化算法的研究及其设计

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1、广东工业大学硕±学位论文（理学硕±）进化算法的研究及其设计郑哲二〇—六年六月／：１１８４５分类号：０２９学校代号１１ＵＤＣ：２１３１４００３：学号广东工业大学硕±学位论文（理学硕±）进化算法的研究及其设计郑哲指导教师姓名、职称：刘海袜教授专业或领域名称：数学学生所属学院：数学学院论文答辩日期：２０１６．０６．０１ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｇｙｇｙｆｏｒ化ｅＤｅｒｅｅｏｆＭ

2、ａｓｔｅｒｇ（ＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅ）ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｓｉｎｏｆＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｇｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓＣａｎｄｉｄａｔｅ：Ｚｈｅ孔ｅｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．Ｈａ＾ＬｉｎＬｉｕＪｕｎｅ２０化ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ５１０５２０ｇ，ｇｇ，，摘要摘要大量的优化问题存在于现实生活和生产管

3、理之中。近些年来，智能计算己成为一个研巧热点求解优化问题的，特别是进化计算。进化计算由最初的生物计算发展到各种类型的自然计算算法及技术，包括神经计算、生态计算Ｗ及经济计算等等，在科学研究、工程实践Ｗ及生产管理取得了显著的发展。本文对进化算法进行探讨，其中分别对单目标类型和多目标类型的优化问题进行算法设计，主要工作内容和创新么处有：在单目标最优化方面一，提出了个基于协方差学习机制和捜索偏好的算法ＣＭＬＳＰＷ及采用了切换开关算法框架把ＣＭＬＳＰ与ＣＭＡＥＳ结合为算法ＣＭ－ＬＳＰ／ＡＥＳ。其基本目的是在良好的解的附近

4、投入更多的搜索资源寻找更好的解。为一一了达到这目的，我们巧弃了进化算法中传统的杂交变异方式，而设计了个基于协方差矩阵学习的方法来产生更商质量的解Ｍ－ＬＳＰ／ＡＥＳ的设计包含了两个部分。Ｃ，一是ＣＭＬＳＰ基于协方差学习机制Ｗ及基于高斯分布变异的搜索偏好设计；二是基－于开关切换框架下结合了ＣＭＬＳＰ和ＣＭＡＥＳ，使得两个算法相辅相成。ＣＭＬＳＰ／ＡＥＳＣＭＡＥＳ和ＣｏＢ瓜ＥＣＭ－ＬＳＰＡＥＳ与经典的进化算法进行实验对比。实验仿真表明，／一是个能解决复杂问题（包括大部分黑箱问题）全局优化的有效方法。一在多目标最优化方面，

5、提出了个基于种群分解及种群参考距离的超多目标－ＲＤ进化算法，命名为ＥＡＰＤ。该算法的设计目的主要是为了解决高维多目标最优化－问题中出现的维数灾难问题带来的弱收敛性、弱捜索能力及弱多样性。ＥＡＰＤＲＤ，保证了进化过程中种群的多样性Ｌ义及降低了计算量，引用了种群分解技术；其次利用了种群的距离信息实现了二次判断使得传统的非支配关系在高维空间中的效用性増强；最后，采用小生态技术来衡量种群之间的拥挤程度并且作为选择更好解的－ＲＤ与ＭＯＥＡＤ－依据，保证了种群的多样性。ＥＡＰＤ／、ＮＳＧＡＩＩＩＷ及ＧｒＥＡＨ个算法对六个测试问题

6、在Ｈ个不同维度下进行实验仿真。通过实验仿真分析，证明了一ＥＡＰＤ－ＲＤ在处理高维多目标问题具有定的优势，平衡了收敛性、多样性Ｗ及计算速度。：单目标最优化；协方差学习；多目标最优化关键词；种群分解；参考距离Ｉ广东王业大学巧壬学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｒｅａｒｅａｌｏｔｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｏｕｒｌｉｆｅａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅ打ｔｃｏｍｐｕｔｉ打ｇｆｏｒｓｏｌｖｉ打ｇ

7、ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｓｏｔｏｆｉｎｔｅｍａｔｉｏ打ａｉａｃａｄｅｍｉａｗｈｅｒｅｅｖｏｌｕｔｉｏ打ａｒｃｏｍｕｔａｔｉｏ打ｉｓａｂｒｉｈｔｐ，ｙｐｇｐｒｏｓｐｅｃｔｗｉｔｈｍａｎｙｉｍｐｏｒｔａｎｔａｒｅａｓ．ＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏ打ｈａｓｍａｄｅｒｅｍａｒｋａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｍｅ打ｔｉｎ化ｅｏｒｅｔｃａａ打ａｌｓｓａｎｉ打ｓｔｒｉａｌａｃａｔｏ打ｓ．Ｉｔｈａｓｂｅｅ打ｔｈｅｉｒｓｔｐｉｌｙｉｄ

8、ｄｕｐｐｌｉｉｆｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ巧ｅｌｄｉｔｒｅｌａｔｅｓ化化ｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆ化ｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｖａｒ