【摘 要】
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针对多目标规划进化算法中测试函数的Pareto最优解集模式单一、种群多样性与算法收敛速度相互牵制的问题,本文采用深度卷积神经网络（convolutional neural networks,简称CNN）设计了一种多目标规划问题的机器学习方法,利用CNN进行特定边缘提取实现了Pareto最优前沿的“瞬间”提取。为测试算法的效率和普适性,将5个经典多目标规划问题进行了改进,不仅增加了测试模型的最优Pa
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针对多目标规划进化算法中测试函数的Pareto最优解集模式单一、种群多样性与算法收敛速度相互牵制的问题,本文采用深度卷积神经网络（convolutional neural networks,简称CNN）设计了一种多目标规划问题的机器学习方法,利用CNN进行特定边缘提取实现了Pareto最优前沿的“瞬间”提取。为测试算法的效率和普适性,将5个经典多目标规划问题进行了改进,不仅增加了测试模型的最优Pareto解集的随机性,还增加了测试模型维度。然后利用文算法对5个改进模型进行仿真试验,结果表明,该算法对求解多目标规划问题具有可行性且具有较高的计算效率。本文的主要研究工作和创新点如下:（1）重新构造了5个改进测试模型,R-ZDT1～R-ZDT5。为了测试算法求解多目标规划问题的效率和普适性,将5个经典多目标规划问题进行了如下改进:1)使测试模型的最优Pareto解集具有随机性;2)增加了测试模型的维度;（2）在原像空间中,提出了基于“部分精英集的Gauss采样+部分拉丁超立方采样”的混合采样新方法,其中,智能采样中的高斯采样用于局部搜索,超立方拉丁采样用于全局搜索。部分样本以精英集中的Pareto最优解为中心进行Gauss采样来保证所获Pareto前沿不差于上一代,部分样本利用拉丁超立方采样以保证样本的多样性;（3）设计了一种深度CNN的多目标规划机器学习算法。利用卷积神经网络特定边缘提取实现最优Pareto最优前沿的“瞬间”提取。最后,对5个改进多目标规划问题进行仿真试验,结果表明,该算法对求解多目标规划问题具有可行性且具有较高的计算效率。
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