基于加權(quán)平均法和均勻設(shè)計的多目標(biāo)進化算法.pdf

1、現(xiàn)實生活中的很多決策問題都要考慮同時優(yōu)化若干個目標(biāo)，而這些目標(biāo)之間往往是彼此沖突的，多目標(biāo)優(yōu)化算法就是要從所有可能的方案中找到最合理、最可靠的解決方案。其主要面臨以下兩個問題需要解決：1)如何在Pareto界面稀疏區(qū)域求得更多非劣解以使所求出的解的分布更加均勻，2)如何求出距Pareto界面更近的非劣解使得所求出的解的質(zhì)量更高。論文基于加權(quán)平均法和均勻設(shè)計方法設(shè)計了一種解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的新算法。主要工作包括：
　　1.設(shè)計了一個

2、新的交叉算子，考慮了兩種不同情形下如何產(chǎn)生好的后代。首先，在生成的非劣解界面上，針對該界面上有些部分點的分布可能稠密，有些部分點的分布比較稀疏的情況，為了找到在Pareto界面上盡可能多、且均勻分布的點，利用均勻設(shè)計方法設(shè)計了一個交叉算子，該算子讓稀疏部分的相鄰點進行均勻交叉，以使算法在稀疏部分能找到更多的非劣解，從而使其所求解分布更加均勻。其次，為了克服加權(quán)平均法不能找到Pareto界面非凸部分解的缺點，考慮到非劣解界面上相鄰距離較遠