基于拉馬克學(xué)習(xí)的多目標(biāo)優(yōu)化及應(yīng)用.pdf

1、近些年來，多目標(biāo)進化算法的研究逐漸成為進化計算研究領(lǐng)域的一個重要內(nèi)容。拉馬克學(xué)習(xí)理論，從文化進化的理論層次，提供了一種解決問題的新思路。當(dāng)前，拉馬克學(xué)習(xí)理論已被引入進化計算，能有效提高其局部搜索能力，逐步發(fā)展成為進化計算的新熱點——密母計算，這為求解多目標(biāo)優(yōu)化問題提供了一條嶄新的道路。
　　 本文首先回顧多目標(biāo)優(yōu)化的相關(guān)背景。隨后，介紹多目標(biāo)優(yōu)化的基本概念和經(jīng)典算法。在此基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹非支配近鄰免疫算法和拉馬克理論。
　　

2、 第三章中通過將拉馬克學(xué)習(xí)和動態(tài)小生境技術(shù)引入非支配近鄰免疫算法，構(gòu)造了一種求解多目標(biāo)問題的新方法——基于拉馬克學(xué)習(xí)的非支配近鄰免疫算法。在算法運行后期加入局部搜索策略，不但加速算法的收斂，而且減少評價次數(shù)。小生境技術(shù)的引入提高種群多樣性。
　　 第四章中通過將拉馬克學(xué)習(xí)和切比雪夫分解方法引入非支配近鄰免疫算法，構(gòu)造了一種求解多目標(biāo)問題的新方法——多目標(biāo)拉馬克免疫算法。在非支配近鄰免疫算法的比例克隆后加入局部搜索策略，不但繼承