【摘 要】
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多目标优化问题广泛存在于科学和工程领域,不同于单目标问题,多目标优化问题的解是由一些代表各个目标之间平衡优化的解组成.传统优化方法由于每次只能求得一个解等而具有局
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多目标优化问题广泛存在于科学和工程领域,不同于单目标问题,多目标优化问题的解是由一些代表各个目标之间平衡优化的解组成.传统优化方法由于每次只能求得一个解等而具有局限性,而进化算法由于其原理简单、易于执行、鲁棒性高等成为研究热点.尽管经典的多目标进化算法,如NSGA-Ⅱ,MOEA/D,SPEA2等能够解决多目标优化问题,但存在解的多样性和分布性差等缺点.多目标免疫算法和粒子群算法在解决多目标优化问题时具有搜索效率高,群体优化,自适应等优点.结合差分进化算子的优良特性,本文提出一种改进的多目标免疫算法和一种改进的多目标粒子群算法.1.考虑到支配解可能携带有利于算法搜索到最优解的信息,提出一种基于个体强度的自适应差分多目标免疫算法.该算法在克隆阶段选择一部分非支配个体和支配个体克隆以提高种群多样性和避免算法早熟收敛.在进化阶段,先采用自适应差分算子交叉变异,然后用多项式变异算子进行扰动以有效地平衡算法的全局搜索和局部搜索.基于个体强度建立外部文档储存一定数量的较好解,并让这些较好解在每次迭代中参与进化并被更新.最终输出外部文档作为算法最优解集.2.提出了一种具有分层排序Maximin选择的聚类多目标粒子群算法.为避免种群朝着同一方向进化,引入K-均值聚类方法将种群分成若干子种群,并用粒子群速度更新公式分别进化每个子种群.其次,将子种群合并采用自适应差分进化算子进化种群以缩小种群间的差异.最后,提出了改进的Maximin选择策略在父代种群和子代种群中选择一定数量的较好解进入下一代,并将此策略选择的精英解放入外部文档,同时更新外部文档.当达到最大迭代次数时,输出外部文档作为算法最优解.数值实验结果说明提出的算法在收敛性和分布性方面均表现出明显优势.
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