解决单目标和多目标优化问题的进化算法

作者：魏静萱

来源：其他, 2009.

• 进化算法
• 粒子群优化
• 约束单目标优化
• 多目标优化
• 约束多目标优化
• 惯性权重
• Pareto最优解
• 全局收敛性 Evolutionary algorithm
• Particle swarm optimization
• Constrained single-objective optimization
• Multi-objective optimization
• Constrained multi-objective optimization
• Inertia weight
• Pareto-optimal solution
• Global convergence

以进化算法为代表的仿生随机算法由于具有智能性、通用性和全局搜索能力,以成为求解复杂优化问题的重要工具。本文对于单目标和多目标优化问题进行了深入的研究,提出了几种求解不同问题的进化算法,本文主要进行了下面几个方面的工作: 1.将具有任意个约束条件的单目标优化问题转化为双目标优化问题,其中一个为原目标函数,另一个为违反约束程度最大的约束条件。采用偏好于第二个目标的粒子比较准则;为了避免算法陷入局部最优,当全局最优解连续几代不发生改变时,采用改进的多父体单形杂交算子对其进行扰动,使得产生的新点更好的继承父代的特性,将扰动后的粒子作为新的寻优方向。数值实验表明:对于某些特定函数,...