改进的基于分解的进化多目标优化算法及其应用

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基于分解的进化多目标优化算法(MOEA/D)作为进化算法中的一个典型算法,具有搜索能力强和不依赖于具体问题的特点,是求解多目标优化问题中发展较快,优化效果较好的一种方法。然而现有的MOEA/D算法及其变种普遍存在如下问题:(1)算法的全局和局部搜索能力低下;(2)解的分布不均匀;(3)处理离散问题性能差。针对这些问题,本文提出了基于蒙特卡洛和自适应差分算子的分解进化多目标优化算法(MOEA/D-MC-SA),并将其进一步改进并用来处理背包问题。本文针对基于分解的进化多目标优化算法存在全局和局部搜索能力低下、解的分布不均匀以及处理离散问题性能差等问题,提出了相应的改进方法,主要完成了以下的工作内容:1.提出基于蒙特卡洛和自适应差分算子的分解进化多目标优化算法(MOEA/D-MC-SA)。该算法的主要创新点如下:(1)采用蒙特卡洛方法来产生初始种群,避免了大多数进化算法的随机初始化种群带来的解的分布不均匀而导致算法搜索能力低下的问题。(2)设计了一种自适应策略差分进化操作,能实现在进化过程中动态调整缩放因子F和交叉概率CR以提高局部搜索能力。对该算法通过多组测试函数,与其他四种算法进行对比,实验结果表明MOEA/D-MC-SA具有良好的性能。2.提出用于求解多目标背包问题的MOEA/D-MC-SA-Discrete算法。该算法的创新点是:可以求解离散型多目标优化问题,其主要解决MOEA/D-MC-SA算法处理离散问题性能差。由于离散型多目标优化问题在生活中很常见,而多目标背包问题是离散型多目标优化问题中的一个典型问题。多目标背包问题是一个抽象的资源利用问题,具有广阔的应用背景。因此,将改进的MOEA/D-MC-SA-Discrete算法应用在多目标背包问题上具有实际意义。
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