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时间:2019-05-16
《单目标、多目标优化进化算法及其应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、武汉理l:大学硕士学位论文摘要在科学技术和工程实践等诸多领域,许多问题都可归结为某种函数的最优化这类数学模型。进化算法作为处理复杂函数最优化、多目标最优化问题的一种有效算法,正日益受到人们的重视。本文对带约束的单目标、多目标进化算法进行了研究。提出了一种新的约束处理算法。该算法既利用不可行解扩大搜索范围,又不引入惩罚因子。新算法引入两个种群:可行种群和不可行种群。通过可行解和不可行解混合交叉的方法扩大解空间的搜索范围。对可行种群和不可行种群分别进行选择操作。选择操作实现对个体适应值的评估,通过优胜劣态的进化原理最终收敛到最优解。
2、避免了惩罚策略中选取惩罚因子的困难,使得约束处理问题简单化。本文从常用的测试函数集中选择十个问题,采用新算法求解这些问题,并与不同的算法得到的结果进行比较。实验结果表明,新算法得到的最优解优于其它算法的结果,且该算法具有一定的稳定性。改进了一种多目标进化算法。新算法对NSGA.n的改进主要有两方面:第一,将新的约束处理方法应用到该算法中;第二,不采用原算法中的拥挤度比较算子而采用变种群策略。由于拥挤比较算子在NSGA.Ⅱ算法中的作用是,通过对非支配集F中个体进行比较选择一定个体使新的父代种群规模保持不变。本文采用了种群规模动态变
3、化的策略,则不要拥挤比较算子。在实际的工程应用中,由于变量的扰动是不可避免的,需要的是具有鲁棒性的解,即那些当自变量发生微小变化不敏感的解。本文采用改进的NSGA-B算法求解微机电系统设计中问题的鲁棒解。通过对两个谐振器参数的求解,得到的P鲫eto前沿分布均匀、具有一致性,说明该改进算法是可行的。关键词:进化算法,约束处理,多目标优化,鲁棒解,微机电系统;丛堡墨王查兰堡主堂堡堡塞ABSTRACTInmanyfieldsofscienceandteelmology,industriesandpracticee蛾therealeal
4、otofproblems啪beconvertedintothekindofmathematicalmodel曲outcertainfunctionoptimization.Evolutionaryalgorithmsareoneoftheeffectivealgorithmsforhardoptimizationandmultiobjectiveoptimizationproblems,whichlilteattachedmoreandlllOreimportanceto.Thispaperstudiesevolutionary
5、algorithmsforsingleobjectiveandmultiobjeetiveoptimization.Anovelconsll劬handlingalgorithmisproposed.Thisalgorithmuseinfeasibleindividualstoincreasesearchspaceandavoidtochoosepenaltyfactor.Ithastwopopulations.which躺feasiblepopulationandinfeasiblepopulation.Thismethodse
6、archesthesolutionspacethroughthemixturecl'OSSoveroffeasibleandinfeasiblesolutions,anddoestheselectionoperationOnfeasibleandinfeasiblepopulations,respectively.Selectionoperationevaluatesfitnessfunctionofindividualsandnconvergestooptimumsolutionaccordingtoevolutiontheo
7、ryof“survivalofthefittest".Itavoidsthedif6eultyofselectingthepenaltyfactorinpenaltystrategyandmakesthehandlingconstrainsimplify.Thispaperchoosestenproblemsfrombenchmarkproblems.Theproblemshavebeensolvedbynewalgorithmandtheresultshavebeeneamparedwithotheralgorithms.Th
8、eresultsindic,atetheproposedalgorithmisbetterthanothersandithasacertainstability.Amultiobjeetiveevolutionaryalgorithmisimprovedinth
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