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基于免疫遗传算法的多目标优化研究

作　者: 何向婷
导　师: 李占利
学　校: 西安科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 多目标优化遗传算法非支配排序记忆细胞浓度
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

在工程实践和科学研究中，经常会出现各种各样的多目标优化问题。求解多目标优化的方法有很多种，其中遗传算法是一种比较典型和有效的方法，但是用它来解决多目标优化问题时，算法容易陷入局部最优，并且种群的多样性不能很好的保持。在求解多目标优化问题时，人工免疫算法中的抗体浓度用于表征解群体的多样性，记忆细胞可以有效的阻止算法进入早熟收敛。论文在求解多目标优化问题时，将免疫思想应用到了非支配排序遗传算法中，提出了一种基于免疫原理的非支配排序遗传算法。该算法在遗传算法的基础上重新定义了记忆细胞的组成，并设计了一种新的浓度计算方法和自适应变异算子。记忆细胞由非支配排序序号和浓度较小的若干个抗体组成，用于保留问题的优秀解及其相关参数，新的浓度计算方法可以有效的防止优秀解的丢失，设计的变异算子可以使得抗体根据浓度自适应调节变异概率，从而防止算法进入早熟收敛。论文用四种不同的多目标测试函数对提出的算法进行了测试，测试结果表明该算法能有效的使Pareto解均匀分布。排牙多指手的结构参数优化是一个多目标优化问题，本文将提出的算法应用到了排牙多指手的结构参数优化中，优化结果表明提出的算法能较好的实现排牙多指手的结构参数优化问题。基于免疫原理的非支配排序遗传算法充分结合了遗传算法和免疫算法的特点和优点，对多目标优化理论和现实生活具有重要的意义。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
1 绪论  8-13
  1.1 选题背景及研究意义  8-9
    1.1.1 选题背景  8
    1.1.2 研究意义  8-9
  1.2 国内外研究现状分析  9-11
    1.2.1 传统多目标优化方法的研究现状  9
    1.2.2 遗传算法的研究现状和发展  9-10
    1.2.3 人工免疫算法研究现状  10-11
  1.3 本文研究的主要内容及章节安排  11-13
    1.3.1 本文主要的研究内容  11
    1.3.2 本文的章节安排  11-13
2 多目标优化方法综述  13-40
  2.1 多目标优化问题的数学描述  13-15
    2.1.1 多目标优化的数学模型  13
    2.1.2 多目标优化的基本概念  13-15
  2.2 传统求多目标优化的方法  15-18
    2.2.1 加权法  15-16
    2.2.2 约束法  16
    2.2.3 目标规划法  16-17
    2.2.4 分层序列法  17
    2.2.5 本节小结  17-18
  2.3 多目标遗传算法  18-31
    2.3.1 遗传算法的概念及特征  18
    2.3.2 遗传算法的原理及关键步骤  18-22
    2.3.3 常用的多目标遗传算法  22-31
    2.3.4 本节小结  31
  2.4 人工免疫算法  31-39
    2.4.1 人工免疫算法的基本原理及流程  32-36
    2.4.2 常用的人工免疫算法  36-38
    2.4.3 遗传算法与人工免疫算法的比较  38-39
  2.5 本章小结  39-40
3 基于免疫遗传原理的多目标优化算法  40-53
  3.1 基本免疫遗传算法的模型  40-42
  3.2 改进的免疫遗传算法的研究  42-51
    3.2.1 改进的免疫遗传算法的提出  42-45
    3.2.2 改进的免疫遗传算法的具体步骤  45-47
    3.2.3 实验分析与讨论  47-51
  3.3 本章小结  51-53
4 GNSGA-II 算法在排牙多指手结构参数优化中的应用  53-62
  4.1 问题的引入  53-54
  4.2 模型建立  54-59
    4.2.1 决策变量  54
    4.2.2 各个目标的实现  54-59
    4.2.3 优化模型的建立  59
  4.3 免疫遗传算法的实现  59-61
    4.3.1 染色体结构  59
    4.3.2 种群初始化  59-60
    4.3.3 适应度的计算  60
    4.3.4 遗传免疫操作  60
    4.3.5 运行结果分析  60-61
  4.4 本章小结  61-62
5 结论  62-64
  5.1 总结  62
  5.2 展望  62-64
致谢  64-65
参考文献  65-69
附录  69

基于免疫遗传算法的多目标优化研究

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