改進蜜蜂進化型遺傳算法引導(dǎo)的NSGA2兩階段優(yōu)化算法及應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代工程的研究問題日益復(fù)雜，且往往具有多個相互制約的設(shè)計目標(biāo)，使得傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化問題的理論和方法不斷受到挑戰(zhàn)。多目標(biāo)優(yōu)化算法作為求解這類問題的主要方法，應(yīng)具備魯棒性強、求解效率高、求解精度優(yōu)等特點。近年來，許多優(yōu)秀的多目標(biāo)優(yōu)化算法及理論相繼被提出。本文通過分析優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，深入研究了多種優(yōu)化算法的優(yōu)劣。針對經(jīng)典NSGA2(Non-dominated sortinggenetic algorithm2)在求解復(fù)雜問題時的不足，結(jié)合

2、蜜蜂進化型遺傳算法的優(yōu)點，提出了改進蜜蜂進化型遺傳算法引導(dǎo)的NSGA2兩階段優(yōu)化算法，并對該算法的應(yīng)用進行了研究。主要工作及創(chuàng)新點概括如下:
　　1)通過優(yōu)化選擇算子γ、根據(jù)交叉父代的相似度采用不同的交叉方式及根據(jù)個體父代性能選擇變異方式，改進蜜蜂進化型遺傳算法，提高第一階段的尋優(yōu)效率。然后，通過深入探究經(jīng)典NSGA2在求解復(fù)雜苛刻優(yōu)化問題時存在的問題，在采用改進交叉方式和變異方式的基礎(chǔ)上，提出刪除重復(fù)個體、引入新個體、精英種群代

3、替父代種群等改進措施，提高第二階段的種群多樣性、算法的求解效率和精度。針對約束條件苛刻的多目標(biāo)問題，構(gòu)造外部輔助種群，將滿足規(guī)定條件的不可行解復(fù)制到外部種群并參與下一代操作，引導(dǎo)其它不可行解向可行解邊界靠攏，加快算法求解速度。基于以上改進及兩階段優(yōu)化算法思想，針對約束條件苛刻的多目標(biāo)問題和無約束條件的多目標(biāo)問題分別設(shè)計相應(yīng)的算法求解流程。
　　2)從綠色績效的角度出發(fā)，建立了廢舊產(chǎn)品的回收與再制造VRPSPD路徑規(guī)劃問題模型，然后