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改进的多目标优化遗传算法及多目标优化软件的研制

作　者: 耿玉磊
导　师: 张翔
学　校: 福建农林大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 多目标优化遗传算法模糊优选模糊决策
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 660次
引　用: 7次
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内容摘要

优化设计作为现代设计方法之一,已被广泛应用于各个领域。而大部分优化问题为多目标优化。由于多目标优化问题常由若干个相互冲突的目标构成,所以通常不能求得绝对的最优解,而只能求得一组非劣解。近些年,遗传算法已广泛应用于多目标优化非劣解的求解,但如何评价非劣解质量的好坏,还没有满意的理论。另外,目前还没有一个通用且实用的多目标优化软件,这也限制了多目标优化的应用。本文介绍了多目标优化和遗传算法的原理和方法,并对遗传算法进行了改进。把多准则模糊优选理论应用于并列选择遗传算法,从而得到即满足整体的最优性,又尽可能的逼近各子目标最优值的非劣解。另外,针对权系数往往难以确定的问题,用变权系数法求出非劣解组,然后进行模糊决策,从而让决策者选择客观、合理的满意解。本文编制了多目标优化软件,该软件包括常用的传统多目标优化方法和基于遗传算法的现代多目标优化方法。使用方便,通用性好。对于推动多目标优化的应用有积极意义。

全文目录

摘要  7-8
Abstract  8-9
1 绪论  9-15
  1.1 前言  9
  1.2 多目标优化的基本理论及其研究现状  9-14
    1.2.1 多目标优化基木理论  9-11
    1.2.2 神经网络及在多目标优化中应用  11-12
    1.2.3 遗传算法的发展及其研究进展  12-13
    1.2.4 模糊理论的应用  13-14
  1.3 本课题的主要研究目标  14-15
2 遗传算法基本原理与改进策略研究  15-30
  2.1 遗传算法的基本原理及实现方式  15-21
    2.1.1 二进制编码遗传算法  15-18
    2.1.2 浮点数编码遗传算法  18-21
  2.2 约束条件的处理  21-24
    2.2.1 搜索空间限定法  21-22
    2.2.2 可行解变换法  22-23
    2.2.3 罚函数方法  23-24
  2.3 浮点数遗传算法的改进策略  24-26
    2.3.1 改善遗传算法早熟现象的策略  24-25
    2.3.2 提高遗传算法局部搜索能力的策略  25-26
  2.4 算例分析  26-30
3 改进的并列选择多目标优化遗传算法  30-35
  3.1 多准则模糊优选选择算子  30-32
    3.1.1 多准则模糊优选  30-32
    3.1.2 多准则模糊优选择算子  32
  3.2 改进的并列选择多目标优化遗传算法  32-33
    3.2.1 主要步骤  32-33
    3.2.2 流程图  33
  3.3 算例  33-35
4 基于变权系数法的多目标非劣解的模糊决策  35-44
  4.1 变权系数遗传算法  35-39
    4.1.1 变权系数遗传算法的算法原理  35-36
    4.1.2 算法实现  36-38
    4.1.2 算法的步骤及流程图  38-39
  4.2 非劣解的模糊决策  39-42
  4.3 算例  42-44
5 多目标优化求解与评价系统设计  44-53
  5.1 系统的结构  44
  5.2 系统的功能和特点  44-45
  5.3 单目标优化方法库  45-46
  5.4 多目标优化方法库  46
  5.5 输入输出文件处理  46-47
  5.6 系统应用实例  47-53
6 结论  53-54
参考文献  54-57
致谢  57

改进的多目标优化遗传算法及多目标优化软件的研制

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