分散搜索算法求解多目标优化问题[1]

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1、662008．44(33)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用分散搜索算法求解多目标优化问题刘强，周育人LIUQiang，ZHOUYu—ren华南理工大学计算机科学与工程学院，广州510640DepartmentofComputerScienceandEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，ChinaE—mail：phap20@hotmail．cornLIUQiang，ZHOUYu-ren．Scattersearchformulti-objectiveoptim

2、izationproblem．ComputerEngineeringandAppfications，2008．44(33)：66—68．Abstract：Scattersearchalgorithmcansolvethemulti—objectiveoptimizationproblemwhichenhancingit'sperformancebyusinggeneticalgorithmcrossoverandmutationoperator．Operatingstrategyofscattersearchisnotbasedontheprincipleofstochastic．Itis

3、basedon“distributing—convergencecollecting”toinerativemechanism．Thispaperanalyzesthescattersearchinmulti—objectiveoptimizationproblemregionandfindstheParetooptimalsolutions．Theexperimentresultsshowthatthisalgorithmiseffective．Keywords：scattersearchalgorithm；geneticalgorithm；Paretooptimalsolution摘要

4、：最近涌现了各种进化方法来解决多目标优化问题，分散搜索也是一种可以解决多目标问题的算法。该算法的结构引用进化算法的杂交和变异算子来增强它的性能，但该算法与其他进化算法的不同在于一系列操作策略不再基于随机性原理，而是运用“分散一收敛集聚”的迭代机制。论文在多目标优化问题区域讨论分散搜索算法，寻找多目标的非支配集或Pareto最优解。实验表明，分散搜索算法具有很好的收敛性和分布性。关键词：分散搜索算法；遗传算法；Pareto最优解DOI：10．3778~．issn．1002—8331．2008．33．021文章编号：1002—8331(2008)33—0066—03文献标识码：A中图分类号：T

5、P301．6在最近几年以来，很多人关注的优化问题不只是单个目标l1m，1l是目标函数空间。函数，现实世界中的优化问题通常是多属性的，一般是对多个目标的同时优化。如一个国家的最优良性发展，涉及到经济的定义2给定一个多目标优化问题minf(X)，它的Pareto快速增长，社会秩序的稳定等多方面。经济快速增长和社会秩最优解集定义为序的稳定这两个优化目标是相辅相成的，互相促进的。在多数=)=∈1~1-3XEa,f／x)≤()，q=l，2，⋯，r)}情况下，被同时优化的多目标之间是相互冲突的，如在企业生定义3(支配关系)设P和q是进化体Pop中的任意两个产活动中，产品质量与生产成本是两个相互冲突的目

6、标。为了不同的个体，称P支配(dominate)口，则必须满足两条件：第一是对所有的子目标，P不比q差，即(P)≤(g)，(k=l，2，⋯，r)；达到总目标的最优化，一般需要对相互冲突的子目标进行综合．第二是至少存在一个子目标，使P比g好。即f∈{1，2，⋯，r}，考虑，即对各子目标进行折衷(tradeoffs)。由此，针对多目标的使．(P)≤(g)。其中r为子目标的数量。因此称P为非支配的，优化问题，出现了多目标进化算法(Multi—ObjectiveEvolution—和q为被支配的。aryAlgorithm，MOEA)，如我们所知的NSGA—II，SPEA2，PESA分散搜索算法(s

7、cattersearch简称ss算法)思想扩展到元等进化算法。多目标优化通常称为Pareto最优解，它是由Vil—启发式算法(meta—heuristic)概念。因此，分散搜索算法具有很fredoPareto在1896年提出的，因此被命名为Pareto最优解多不同的算法组成而只需要稍加修改就可以应用于不同优化(Paretooptimalsolution)。一般地，可以描述如下[31：问题的通用算法框架。ss算法是一种基于