【摘 要】
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该文以模糊数学的理论为基础研究演化算法求解模糊多目标优化问题.该文首先为多目标优化问题的演化求解作了一些理论上的准备工作,将可行性、最优性、占优的概念拓宽到模糊数
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该文以模糊数学的理论为基础研究演化算法求解模糊多目标优化问题.该文首先为多目标优化问题的演化求解作了一些理论上的准备工作,将可行性、最优性、占优的概念拓宽到模糊数学领域,提出了基于截集的模糊可行性、模糊最优性、模糊占优概念,同时提出了模糊支配集等概念;随后提出了一种基于模糊Pareto集的演化算法,算法采用了non-dominated策略和保持种群多样性的策略,能很好解决常见的模糊多目标优化问题;为保持在非劣解的数目减少时,解的分布仍然具有多样性和代表性,进一步提出了二分模糊聚类法,它能很快找到合适的截集水平,使得模糊聚类后的非劣解类别数接近或等于算法的要求,解的分布也较为合理;算法还采用了外部集合存储非支配解,在适应度指定过程中兼顾了支配解和非支配解,维持了种群的多样性,避免了早熟收敛,在外部集中根据解之间的距离来聚类,使得不管是在每一代,解的群体都是尽量均匀地逼近最优,有效防止了局部最优.计算机实验表明,该文提出的算法能使解的数量和质量达到较为满意的程度.
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