現(xiàn)實(shí)世界中的工程項(xiàng)目,科學(xué)問(wèn)題研究以及日常生活中都存在各種各樣的優(yōu)化問(wèn)題,而多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題（MOOP）則更廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。旅行商問(wèn)題和社團(tuán)挖掘問(wèn)題分別是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題應(yīng)用于圖論和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的代表性應(yīng)用實(shí)例之一。（1）針對(duì)基于遺傳算法求解多目標(biāo)旅行商問(wèn)題時(shí),存在容易早熟,缺乏多樣性,且獲得的解分布不均勻等問(wèn)題,本文提出了一種基于遺傳算法的多頭絨泡菌自然啟發(fā)式計(jì)算模型。首先,利用多頭絨泡菌計(jì)算模型（PCM）的先驗(yàn)知識(shí),即能夠找到兩個(gè)源點(diǎn)之間的最短路徑,將其模型的結(jié)果作為求解旅行商問(wèn)題的先驗(yàn)知識(shí),應(yīng)用于遺傳算法的種群初始化優(yōu)化中以提高潛在解的比例,從而增加初始種群質(zhì)量。該策略可以有效提高收斂速度和改善解的分布,從而使算法盡快達(dá)到最優(yōu)解。然后,為了有效地平衡帕累托解集的收斂性和多樣性,在遺傳操作中添加爬山法作為局部算子,從而增加個(gè)體多樣性,擴(kuò)展解的探索空間以避免算法陷入局部最優(yōu)。最后,在不同的人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法與其他算法能夠得到更優(yōu)的帕累托前沿面,且解的分布范圍更廣、質(zhì)量更優(yōu)。本文所提算法能夠表現(xiàn)出更好的收斂速度、多樣性保留和局部搜索能... 

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題
        2.1.1 多目標(biāo)問(wèn)題的相關(guān)定義
        2.1.2 基于進(jìn)化計(jì)算的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解
    2.2 旅行商問(wèn)題
        2.2.1 旅行商問(wèn)題定義
        2.2.2 基于多目標(biāo)的旅行商問(wèn)題求解
    2.3 多層網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)挖掘問(wèn)題
        2.3.1 多層網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)挖掘定義
        2.3.2 基于多目標(biāo)的多層網(wǎng)絡(luò)挖掘
第3章 基于多目標(biāo)優(yōu)化的旅行商問(wèn)題求解
    3.1 基于多頭絨泡菌啟發(fā)式NSGA-II求解BTSP
        3.1.1 基于GA的 BTSP求解框架
        3.1.2 pNSGA-Ⅱ的算法描述
    3.2 實(shí)驗(yàn)分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)指標(biāo)
        3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.2.4 統(tǒng)計(jì)分析
        3.2.5 計(jì)算復(fù)雜度分析
        3.2.6 參數(shù)分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于多目標(biāo)的多層網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)挖掘
    4.1 NSGAMOF算法框架
        4.1.1 編碼方案
        4.1.2 遺傳操作
        4.1.3 局部搜索操作
        4.1.4 最優(yōu)選擇策略
    4.2 實(shí)驗(yàn)分析
        4.2.1 數(shù)據(jù)集
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)指標(biāo)
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.2.4 復(fù)雜度分析
        4.2.5 收斂性分析
        4.2.6 擴(kuò)展性分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間發(fā)表的論文和參與的課題


【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]抽水蓄能電站建設(shè)期多目標(biāo)優(yōu)化研究[D]. 史怡珂.西安理工大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3701783