【摘 要】
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该文提出的求解数值多目标优化问题的新的演化算法不仅具有搜索的遍历性与收敛的单调性等特点,所求出来的解集也具有良好的分布性,是一种鲁棒的求解多目标优化问题的通用算法
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该文提出的求解数值多目标优化问题的新的演化算法不仅具有搜索的遍历性与收敛的单调性等特点,所求出来的解集也具有良好的分布性,是一种鲁棒的求解多目标优化问题的通用算法.该文首先系统地介绍演化算法的起源、发展和原理,总结演化计算的特点和描绘演化算法的应用前景.然后结合两个有代表性的组合优化问题,展示了演化算法在求解组合优化问题近似解中的成功应用.接下来该文讨论了多目标数值优化问题及其收敛性分析.首先给出了多目标优化问题中一些基本概念的严格定义,然后简要介绍了郭涛算法,并在郭涛算法的基础上进行了扩展,介绍了一个求解多目标优化问题的新算法.通过采用多父体杂交算子、better偏序关系和niche技术,该算法保持了良好的收敛性和分布性.多个数值实验均取得了很好的结果,其中包括无约束/有约束的优化问题、双目标/三目标的优化问题.实验结果既有Pareto前沿为凸函数/非凸函数的,也有连续函数/间断函数的.该文主要创新如下:1、在多目标意义下实现精英保持的淘汰策略;2、扩展了郭涛算法对better函数的定义;3、基于偏序关系的个体比较,定义了多目标意义下的Pareto排序方法;4、基于偏序关系和Markov链的算法收敛性证明,使得新的算法从流程设计、实例计算到收敛性分析构成了一个完整的整体.
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