多目標(biāo)進(jìn)化算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、進(jìn)化算法的出現(xiàn)為復(fù)雜優(yōu)化問題的求解提供了新的思路，由于它具有智能性、通用性、穩(wěn)健性、本質(zhì)并行性和全局搜索能力，已在各個領(lǐng)域得到了廣泛的成功應(yīng)用.本文從生物個體與環(huán)境、個體與個體之間的競爭與協(xié)作關(guān)系出發(fā)，首先針對無約束多目標(biāo)優(yōu)化問題提出了相應(yīng)的進(jìn)化模型與算法，然后分析了已有多目標(biāo)進(jìn)化算法的收斂性，給出了衡量不同算法性能的定量性能指標(biāo)；考慮到實(shí)際問題往往是帶有多約束的優(yōu)化問題，針對約束優(yōu)化問題提出了基于雙群體的差分進(jìn)化算法，并將一種多目標(biāo)進(jìn)

2、化算法用于灰度圖像和彩色圖像的色調(diào)處理之中；最后，給出了一種用來搜尋多峰函數(shù)所有峰值點(diǎn)的有效算法及評價多峰函數(shù)優(yōu)化問題算法性能的度量方法.本文的主要工作概括如下： 1.基于生物個體與環(huán)境、個體與個體之間的競爭與協(xié)作關(guān)系出發(fā)，提出了兩種求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的進(jìn)化算法：基于AER模型求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的智能微粒群算法和多目標(biāo)協(xié)同微粒群優(yōu)化算法.在第一種算法中，基于智能體對環(huán)境的感知和反作用的能力，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的智能體進(jìn)化算子以實(shí)現(xiàn)智能體

3、間的信息共享及維持群體的多樣性.在第二種算法中，著眼于個體與個體之間的競爭與協(xié)作關(guān)系，根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化問題和微粒群算法自身的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了協(xié)同進(jìn)化算子以加快算法的收斂速度，同時利用不同群體之間的差異在一定程度上維持整個進(jìn)化群體的多樣性，避免陷入局部最優(yōu).定性與定量比較結(jié)果均表明上述兩種算法都能夠找到一組范圍較廣、分布均勻且數(shù)量充足的Pareto最優(yōu)解. 2.對已有的多目標(biāo)進(jìn)化算法的收斂性及算法性能進(jìn)行了分析與討論.由于對同一多目標(biāo)優(yōu)化

4、問題，不同的多目標(biāo)進(jìn)化算法求出的結(jié)果可能會不相同，為了評價不同算法對同一問題的優(yōu)劣程度，給出了衡量不同算法性能的定量性能指標(biāo)，克服了已有的算法性能度量方法存在的缺陷. 3.約束優(yōu)化問題是目前優(yōu)化算法研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn).基于雙群體搜索機(jī)制分別對約束多目標(biāo)優(yōu)化問題和約束單目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行了研究.首先給出一種改進(jìn)的差分進(jìn)化算法，進(jìn)而提出用于約束優(yōu)化問題的雙群體差分進(jìn)化算法，所給算法允許部分性能較優(yōu)的不可行解被保存下來并參與新個體的生成，

5、從而共享不可行解的一些有用信息.最后，采用經(jīng)典測試函數(shù)對算法的性能進(jìn)行了測試，與目前公認(rèn)的有效算法的比較結(jié)果表明所給算法是有效可行的. 4.灰度圖像和彩色圖像的色調(diào)處理可等價為一多目標(biāo)優(yōu)化問題.由于K-mean算法具有收斂快的優(yōu)點(diǎn)但易陷入局部最優(yōu)，而差分進(jìn)化算法可避免K-mean算法陷入局部最優(yōu).為此我們將二者相結(jié)合，構(gòu)造了一種基于多目標(biāo)進(jìn)化技術(shù)的灰度圖像和彩色圖像的色調(diào)處理技術(shù)，同時在構(gòu)造初始群體時充分利用已有的先驗(yàn)知識，使算

6、法以較快的速度收斂于全局最優(yōu)解，標(biāo)準(zhǔn)圖像的測試結(jié)果表明算法是令人滿意的. 5.針對目前多峰函數(shù)優(yōu)化問題僅考慮全局峰值點(diǎn)的不足，基于克隆選擇機(jī)理給出了一種可搜索局部和全局峰值點(diǎn)的新穎算法.為了避免不同高度的峰值點(diǎn)被吞并及保持群體的多樣性，算法中設(shè)計(jì)了相應(yīng)的克隆選擇算子，并對群體規(guī)模和聚類半徑采用了自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)制.此外，根據(jù)峰值點(diǎn)個數(shù)是已知或未給的，分別給出了評價多峰函數(shù)優(yōu)化算法性能的度量方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證所給算法可定位絕大部分峰值