【摘 要】
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许多工程与科学问题可以归结为多目标优化问题(MOP),与单目标优化问题的本质区别在于,多目标优化的解并非唯一的,而是存在一组由众多解组成的集合,称为Pareto最优解集或者非支配解集。如何有效地求解这一类问题,一直是学术界与工业界关注的焦点。猫群算法(CSO)是一种群智能优化算法,由Chu等人于2006年提出,源于对猫科动物生活习性的观察。CSO具有原理简单、不易陷入局部最优等特点,已经在函数优化
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许多工程与科学问题可以归结为多目标优化问题(MOP),与单目标优化问题的本质区别在于,多目标优化的解并非唯一的,而是存在一组由众多解组成的集合,称为Pareto最优解集或者非支配解集。如何有效地求解这一类问题,一直是学术界与工业界关注的焦点。猫群算法(CSO)是一种群智能优化算法,由Chu等人于2006年提出,源于对猫科动物生活习性的观察。CSO具有原理简单、不易陷入局部最优等特点,已经在函数优化、机器学习、图像处理等领域取得了较好的应用效果。已有的CSO具有收敛速度慢,优化精度低等不足。为此,本文结合邻域粗糙集相关理论方法,进行了以下两方面工作:(1)针对CSO跟踪模式中收敛速度慢的不足,提出了基于邻域粗糙集的改进猫群优化算法(NRS-CSO)。该算法在CSO的跟踪模式中,结合猫群某一时刻的种群位置信息,使用邻域粗糙集理论计算得到两个自适应参数,用于改进速度更新公式,以优化算法的收敛速度。实验结果表明,NRS-CSO算法在收敛速度与优化精度方面,显著优于标准CSO算法及已有的一些改进算法。(2)针对多目标优化问题,提出了基于邻域粗糙集的多目标猫群优化算法(NRSMO-CSO)。经过理论分析与实验证明,该算法对于多目标优化问题,不仅具有很快的收敛速率,而且解分布具有较好的均匀性与宽广性,这为求解多目标问题提供了新的思路。
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