進(jìn)化計算(Evolutionary Algorithms,EAs)是一種隨機搜索范疇的優(yōu)化算法,可以用來解決多個目標(biāo)且相互沖突的多目標(biāo)問題。在現(xiàn)實世界中有許多這樣的實際問題,如工業(yè)調(diào)度,控制設(shè)計等。然而,這些問題可能隨時間發(fā)生變化。這對EAs是一個挑戰(zhàn)性的問題。因此,EAs是一個重要的研究課題。有多個目標(biāo)互相沖突并且它們隨著時間發(fā)生變化,這類問題叫動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題(dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)。然而,使用EAs不能有效的解決DMOPs。因為,解決兩個或兩個以上目標(biāo)沖突的問題時,在動態(tài)環(huán)境中保持種群的多樣性和收斂性之間的平衡是一個非常大的挑戰(zhàn)。另外,當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時,EAs不能夠有效地追蹤Pareto最優(yōu)解集(POS)或者Pareto最優(yōu)面(POF)。為了使EAs適應(yīng)這種動態(tài)環(huán)境,需要在環(huán)境發(fā)生變化后引入多樣性或使用預(yù)測機制。這些方法雖然在一定程度能提高算法的性能,但是,仍然需要提出有效的方法來解決DMOPs。為了解決這種問題,本文提出了一種基于Pareto支配的動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法,該算法利用分解和修剪方法來解決DMOPs。提出的算法主要包括三個貢獻(xiàn):一個新穎的繁殖選擇策略,一個有效的環(huán)境選擇技術(shù)和一個有效的動態(tài)響應(yīng)機制。繁殖選擇策略使用基于分解的方法去選擇兩個有前途的父類,這些父類都具有良好的多樣性和收斂性。環(huán)境選擇提出了一種改進(jìn)的修剪方法,以保持整個種群的多樣性。當(dāng)檢測到環(huán)境變化時,提出的動態(tài)響應(yīng)機制可以產(chǎn)生具有良好多樣性和收斂性的解。在實驗研究中,我們進(jìn)行了一系列具有不同特征的動態(tài)多目標(biāo)測試問題來評估提出算法的性能。與動態(tài)NSGA-II,PPS,SGEA等六種最先進(jìn)的算法相比,實驗結(jié)果表明,該算法在收斂性、多樣性以及對變化的響應(yīng)速度方面具有很強的競爭力。
【學(xué)位單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18
【部分圖文】：

組合成 Q；之后，環(huán)境選擇的目的是為了擇的過程如 3-2 所示。Pareto 三維的 MOPs。當(dāng)前的 DMOP序，首先用在是用來合并子類個體互相比較找到每個個體，從 開始的每個非支配層被超過預(yù)定義的大小。
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本文編號：2859405