基于人工鱼群算法的多目标背包问题研究

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1、广东工业大学硕±学位论文Ｃ理学硕±）基于人工鱼群算法的多目标背包问题研究黄美华二〇—六年六月分类号：学校代号：Ｕ８４５ＵＤＣ：密级：学号：２１１１３１４０１２广东工业大学硕±学位论文（理学硕±）基于人工鱼群算法的多目标背包问题研究黄美华指导教师姓名、职称：温洁備教授学科：数学（专业）或领域名称学生所属学院：应用数学学院论文答辩日期：２０１６年６月１日ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉ

2、ｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒｇｙｇｙｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒ（ＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅ）ｔ－ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｕｉｏｂｅｃｖｅＫｎａｌｔｉｓａｃｋＰｒｏｂｌｅｍＢａｓｅｄｊｐｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＦｉｓｈＳｗａｒｍＡｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＨｕａｎＭｅｉｈｕａｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＷｅｎＪｉｅｃｈａｎｐｇＪｕｎｅ２０化ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｂｓＧｕａ

3、ｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要摘要一多目标优化问题和背包问题直是科学和工程研巧领域的难点和热点问．与单目标背包问题相比一，多目标背包问题般包括两个或两个１＾上的优化目标，因此问题复杂度更高．动态规划么类的经典优化算法很难用可行的计算成本和计算时间捜索到比较满意的高质量解，需要研巧更加高效的算法结构Ｗ快速找到Ｐａｒｅｔｏ最优解．论文首先总结归纳了求解多目标背

4、包问题常用的两种群智能方法：遗传算法和粒子群算法．遗传算法计算简单，容易实现编程，但容易出现早熟现象Ｗ及接近最优解时在最优解附近左右摆动：粒子群算法计算速度快，但求解精度低．然后详细介绍了人工鱼群算法，归纳了化种常用距离及人工鱼群算法常用的编码方式，并对人工鱼群算法求解目标背包问题进行重点研巧；最后在全局人工鱼群算法的基础上，针对人工鱼编码方一、人工鱼移动策略设计了．式种改进的人工鱼群算法求解多目标背包问题化人工鱼群算法存在盲目搜索、求解复杂度髙、求解精度不高和求解后期收敛

5、速度慢等问题包问题一般采用二进制编码进行问题求解使用；背，但二进制编码需频繁进行编码和解码会大大增加算法计算量；在人工鱼群算法中，两条鱼的距离实际使用的是欧氏距离．，具有盲目性和随机性针对运些问题，本文的主要工作一是提出种改进的人工鱼群算法．论文在设计改进的人工鱼群算法时，首先针对本文多目标背包问题的数学模型，定一义了个实数编码，对人工鱼位置进行实数编码；接着在全局人工鱼群算法的基础上，修改人工鱼的移动策略一，去掉欧式距离加入个依赖迭代次数的自适应因子，降低人，工鱼盲目搜索

6、的机率，从而降低算法的搜索复杂度；最后针对背包问题的离散性和多目标优化问题的特性，采用将搜索到的所有非劣解到原点的距离算术平均值来评价算法的求解精度．，用距离算术平均值的变化趋势来评价算法的收敛性论文对改进的人工鱼群算法进行了实验分析．结果表明，改进的算法在求解多目标背包问题时明显提高了算法的收敛速度和求解精度．同时，与经典的群智能优化算法遗传算法和粒子群算法相比，本文改进的算法在求解质量、高质量解的数量、解分布的均匀性都表现出明显的优势．随着多目标背包问题规模的増加，本文改进的

7、算法优势更加突出．关键字：多目标优化；背包问题人工鱼群算法自适应实数编码；：；Ｉ广东工业大学巧去学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＭｕｔ－ｔｔｔｌｉｏｂｅｃｉｖｅｏｉｍｉｚａｉｏｎｒｏｂｌｅｍａｎｄｋｎａｓａｃｋｒｏｂｌｅｍｈａｖｅｂｅｅｎａｄｉｆｆｉｃｕｌｔｊｐｐｐｐｍｉｄｈｏｔｓｓｕｅｓｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｓｃｉｅ打ｃｅａｎｄｅｎｉｎｅｅｒｉｎｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｉｎｌｅｉｉｇｇｐｇｔ－ｏｂｅｃｉｖｅ

8、ｋｎａｓａｃｋｒｏＷｅｍｓｍｕｌｔｉｏｌ）ｅｃｔｉｖｅｋｎａｓａｃｋｒｏｂｌｅｍｅ打ｅｒａｌｌｉｎｃｌｕｄｅｔｗｏｏｒｊｐｐ，ｊｐｐｇｙｍｏｒｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｔｅｃｔｉｖｅｓｓｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｗｉｌｌｂｅｍｏｒｅＣｏｍｌｉｃａｔｅｄ－Ｃｌａｓｓｉｃａｌｐｊ，ｐｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ过Ｉｇｏｒｉｔｈｍｓｕｃｈａｓｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉ打ｇｉｓｄｉｆｉｃｕｌｔｔｏ