發(fā)布時間：2017-03-30 11:18

  本文關鍵詞：基于差分進化算法的多目標優(yōu)化問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多目標優(yōu)化問題在現實生活中到處可見,對它的研究更符合實際發(fā)展,具有重要的研究意義。在多目標優(yōu)化問題中,所要優(yōu)化的問題往往有多個目標,這些優(yōu)化目標之間又相互沖突,因而多個目標很難同時達到最優(yōu)。利用傳統的多目標優(yōu)化的方法來解決這類問題存在著很多缺點。近些年來,多目標進化算法逐漸成為解決多目標優(yōu)化問題的一種熱門方法,用進化算法求解多目標優(yōu)化問題得到了廣泛的應用。其中差分進化算法作為進化算法中的一種,具有結構簡單、魯棒性強等優(yōu)點,易于與其它算法相結合構造有效的混合算法來求解實際的多目標優(yōu)化問題。本文旨在基于差分進化算法對多目標優(yōu)化問題的求解來進行研究,主要的內容如下:首先,針對傳統的多目標差分進化算法中使用單一的變異算子容易使得算法陷入局部最優(yōu),出現早熟收斂的現象,為此提出了一種自適應變異操作,它能夠根據算法搜索過程的進展情況自適應地確定變異率的大小。同時算法還采用了一個外部存檔集合來保存迭代過程中所搜索到的非劣解,這樣可以防止優(yōu)秀個體的流失,加快解的收斂,使種群的非支配解集不斷地逼近最優(yōu)邊界,算法迭代終止時輸出最終的外部存檔中的解。最后算法通過對標準的測試函數進行了反復測試及比較,表明改進后的算法在五個測試函數上相比其它幾種多目標算法具有一定的優(yōu)勢。其次,將差分進化算應用于多目標作業(yè)車間調度問題的求解。為了將它成功地運用在實際工程優(yōu)化問題的求解中,對差分進化算法先進行離散化操作,改變它的編碼方式使其適合求解離散問題。離散差分進化操作采用差分進化算法的框架,具有快速收斂的優(yōu)點,但是在解決作業(yè)車間調度問題時容易陷入局部最優(yōu),它相比克隆選擇算法局部搜索能力較差,為此提出了一種基于離散差分進化算法和克隆選擇算法相混合的多目標差分進化算法,算法中加入克隆選擇操作用以提高算法的局部搜索性能,充分利用各自的優(yōu)點。將改進后的算法用于多目標作業(yè)車間兩目標調度問題的求解,通過大量車間調度實例的仿真實驗,驗證了算法的有效性,而且取得了較好的非支配解。最后,對本論文的研究工作進行了總結,提出了展望。
【關鍵詞】：多目標優(yōu)化 差分進化 自適應變異 克隆選擇算法 車間調度
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTARACT6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 多目標優(yōu)化問題的基本描述12-13
• 1.3 多目標優(yōu)化的研究現狀13-15
• 1.3.1 多目標優(yōu)化的傳統方法14-15
• 1.3.2 多目標進化算法15
• 1.4 本文的主要內容與章節(jié)安排15-19
• 1.4.1 主要研究內容15-16
• 1.4.2 章節(jié)安排16-19
• 第二章 差分進化算法19-25
• 2.1 引言19
• 2.2 標準的差分進化算法19-21
• 2.2.1 算法的原理與基本流程19-21
• 2.2.2 差分進化算法優(yōu)缺點21
• 2.3 差分進化算法的研究與改進21-22
• 2.3.1 參數的改進22
• 2.3.2 操作方法的改進22
• 2.3.3 種群的改進22
• 2.4 差分進化算法的研究現狀22-23
• 2.5 本章小結23-25
• 第三章 基于自適應變異的多目標差分進化算法25-37
• 3.1 引言25
• 3.2 多目標差分進化算法的研究現狀25-26
• 3.3 自適應變異多目標差分進化算法的設計26-29
• 3.3.1 初始種群的產生26-27
• 3.3.2 自適應變異操作27
• 3.3.3 混合選擇機制27-28
• 3.3.4 Archive群體更新28
• 3.3.5 算法的具體步驟和流程28-29
• 3.4 仿真實驗結果與分析29-34
• 3.5 本章小結34-37
• 第四章 改進多目標差分進化算法在車間調度中的應用37-57
• 4.1 引言37
• 4.2 車間調度問題37-41
• 4.2.1 車間調度問題的概述38-39
• 4.2.2 車間調度問題的評價指標39-40
• 4.2.3 車間調度問題的優(yōu)化方法40-41
• 4.3 多目標作業(yè)車間調度問題41-42
• 4.3.1 多目標作業(yè)車間調度問題概述41
• 4.3.2 多目標作業(yè)車間調度問題的研究現狀41-42
• 4.4 基于改進的多目標差分進化算法求解作業(yè)車間調度問題42-47
• 4.4.1 MDDE算法的設計思想42-43
• 4.4.2 編碼與解碼設計43-44
• 4.4.3 目標函數及適應度設計44
• 4.4.4 離散差分進化操作44-46
• 4.4.5 克隆增殖和變異操作46
• 4.4.6 算法的具體步驟和流程46-47
• 4.5 實驗仿真及結果47-55
• 4.6 本章小結55-57
• 第五章 總結與展望57-59
• 5.1 本文結論57-58
• 5.2 展望58-59
• 參考文獻59-65
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文65-67
• 致謝67

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