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多目标粒子群优化算法档案维护策略研究

优化问题主要包括单目标、多目标优化问题,由于现实中存在大量的多目标优化问题,因此对其进行求解的相关研究有着重要的意义。通过粒子群算法来解决多目标问题是近年来的一个热门课题,基于此,本文研究了各种环境下的优化问题,围绕改进档案维护策略,提出了多种粒子群算法用于静态、动态优化问题。本文的具体工作如下:<br>  1.概述和总结了多目标优化问题、算法,详细阐述了粒子群算法并深入研究其中的档案策略,包括经典的最近邻域法、网格法、拥挤距离法等。<br>  2.针对多目标优化中粒子群算法存在的收敛度、多样性不足等缺点,提出一种分阶段的改进多目... 优化问题主要包括单目标、多目标优化问题,由于现实中存在大量的多目标优化问题,因此对其进行求解的相关研究有着重要的意义。通过粒子群算法来解决多目标问题是近年来的一个热门课题,基于此,本文研究了各种环境下的优化问题,围绕改进档案维护策略,提出了多种粒子群算法用于静态、动态优化问题。本文的具体工作如下:
  1.概述和总结了多目标优化问题、算法,详细阐述了粒子群算法并深入研究其中的档案策略,包括经典的最近邻域法、网格法、拥挤距离法等。
  2.针对多目标优化中粒子群算法存在的收敛度、多样性不足等缺点,提出一种分阶段的改进多目标粒子群优化算法。算法在不同迭代阶段采取不同策略选取全局向导以平衡收敛速度与解集分布多样性;提出了一种改进的档案维护策略,改善算法所得解集在多维空间中的分布性。测试结果表明所提算法有着良好的性能。
  3.提出一种基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法,通过对外部档案的交叉处理,促进档案内非劣解间的信息流通,提高算法所得的非支配解集的多样性;提出一种基于欧距的快速拥挤距离计算的档案维护策略,能够在保证精度的前提下加快档案维护速度;采用了一种改进的粒子群算法模型,有效地利用档案中的非劣解。算法能够对外界的环境变化快速做出响应,包括环境检测、环境备份、快速恢复等。
  4.为减少档案维护过程中的消耗,提出一种采用投影映射的档案维护策略,基于此策略构建了基于投影距离的领导个体集,从而提出种群-领导集-档案集的三层结构。围绕该结构,提出一种改进的粒子群更新模型、环境响应策略、档案-领导集交叉策略,由此提出一种基于投影映射的动态多目标粒子群优化算法,在保证了算法所得解集的多样性的同时进一步减少了维护过程的时间复杂度。测试结果证明所提算法能够动态适应环境且解集均匀性良好。
  本文工作得到广西研究生教育创新计划资助项目(YCSZ2014157)的资助。

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