多目标规划问题的粒子群算法及其应用

论文摘要

多目标规划问题能全面体现决策者的意愿,因此该模型已展现出越来越广泛的应用前景。然而,与多目标规划问题的广泛应用相比,该问题的算法研究却显得相对滞后。算法滞后主要在于两点,一是算法的全局收敛性与收敛效率难以均衡,二是对模型中的函数性态要求较高。但是粒子群优化算法有着对函数性态要求宽松、以种群为操作单元、收敛速度快、天然的实数编码、操作简单等五个优点,与多目标规划问题有着较高的匹配性,所以本文是以粒子群算法为手段进行多目标规划问题的算法研究。本文的主要内容如下:第一章对多目标规划问题进行文献综述,介绍了多目标规划问题的数值算法研究、智能算法研究和应用研究,给出了本文的主要内容。第二章给出了粒子群优化算法的原理,介绍了标准粒子群优化算法步骤以及粒子群优化算法的参数设置,介绍了几种经典的改进的单目标规划问题的粒子群算法。第三章介绍了多目标规划的模型及相关定义,提出了基于Pareto最优解的多目标粒子群算法,其中涉及到的策略有:粒子非受控等级值排序方法,精英集合更新规则,粒子拥挤度距离计算方法,全局最优个体粒子的选取方法和个体最优粒子的选取方法等。通过实验并使用经典测试函数进行测试,实验结果表明算法具有比较好的收敛性和分布性。最后对全文进行总结,并且提出有待进一步研究的问题。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 黄瑾

导师: 陈忠,张涛

关键词: 多目标规划问题,粒子群优化算法,最优解,测试函数

来源: 长江大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 长江大学

分类号: O221.6;TP18

总页数: 43

文件大小: 2001K

下载量: 241

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