【摘 要】
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在现实世界中的众多工程问题与研究都可以描述为多目标优化问题,即需要同时对多个目标进行优化,解决这类问题的多目标优化算法也因此得到了广泛应用。进化算法是通过模拟生物自然选择和进化的随机搜索算法,因具有较强的求解能力和通用性而受到越来越多学者们的关注。经典的多目标进化算法,可以高效地处理2~3个目标的优化问题,但是这些算法在遇到超过3个目标的高维多目标优化问题时,几乎都会遇到算法性能急剧下降的问题。针
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在现实世界中的众多工程问题与研究都可以描述为多目标优化问题,即需要同时对多个目标进行优化,解决这类问题的多目标优化算法也因此得到了广泛应用。进化算法是通过模拟生物自然选择和进化的随机搜索算法,因具有较强的求解能力和通用性而受到越来越多学者们的关注。经典的多目标进化算法,可以高效地处理2~3个目标的优化问题,但是这些算法在遇到超过3个目标的高维多目标优化问题时,几乎都会遇到算法性能急剧下降的问题。针对高维多目标问题,本文结合国内外研究热点,提出了一种结合两种不同方法的高维多目标降维优化算法,主要工作内容如下。基于目标降维的优化思想,提出了改进聚合树算法。聚合树算法是一种可以快速计算目标间的冲突关系的目标降维算法,本文基于聚合树算法的冲突度计算方法,针对原聚合树算法鲁棒性较差以及后续优化方法缺失的问题,提出了数组叠加机制,并定义了冲突趋势和冲突度误差,改善了算法稳定性与准确性;并采用种群合并降维的方法,定义降维截止冲突度,减少目标信息丢失,保证后续算法的求解能力,也支持直接嵌入到其他MOEA框架中。基于平衡种群分布性和收敛性的优化思想,针对二代双档案算法环境选择压力不足以及种群分布性易丢失的问题,本文提出了一种基于ε支配关系的改进二代双档案算法。该算法采用ε支配关系选择分布性种群中的个体,扩大个体的分布范围;随后,采用基于!"指标的边界保护策略更新收敛性种群,提高算法收敛效率和性能;此外,本文提出了快速更新策略作为算法框架,更好地维护种群大小和提高算法搜索效率。为了评价本文所提算法,将与NSGA-III、Hype、MOEA/D、SPEA2等典型算法在不同维数的DTLZ和WFG测试函数集上进行对比数值实验,并对阵列天线和微带八木天线的方向性、回波损耗等优化目标进行对比优化分析。通过实验证明,在绝大多数的测试函数和两个天线优化实例中,本文所提算法均具有良好的综合性能。
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