高維多目標(biāo)的定向多種群混合進(jìn)化方法
【專利摘要】本發(fā)明的目的在于提供高維多目標(biāo)的定向多種群混合進(jìn)化方法，利用正弦函數(shù)生成覆蓋整個(gè)搜索空間的固定方向矩陣，并將高維多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化成每一個(gè)固定方向上的單目標(biāo)優(yōu)化；借鑒人工蜂群尋優(yōu)中引領(lǐng)峰和跟隨峰的概念設(shè)置多種群機(jī)制，為每一個(gè)方向設(shè)立一個(gè)跟隨種群，并選取每個(gè)方向上的最優(yōu)解構(gòu)成引領(lǐng)種群，引導(dǎo)所有方向上跟隨種群的進(jìn)化搜索；提出一種混合進(jìn)化策略，利用提出的方向角差分算子加強(qiáng)固定方向上的收斂能力，同時(shí)利用SBX算子加強(qiáng)局部搜索能力；提出一種基于新型模糊支配的精英保留策略來維護(hù)外部歸檔集的規(guī)模。本發(fā)明能夠有效地改善高維多目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)解集的收斂性和分布性，且求解效果不受目標(biāo)數(shù)量的影響。
【專利說明】高維多目標(biāo)的定向多種群混合進(jìn)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及的是一種優(yōu)化方法，具體地說是針對(duì)高維多目標(biāo)的優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在多目標(biāo)優(yōu)化當(dāng)中，一個(gè)子目標(biāo)的改善有可能會(huì)引起另外一個(gè)或幾個(gè)子目標(biāo)的性能降低，為了達(dá)到總目標(biāo)的最優(yōu)化，通常需要對(duì)相互沖突的子目標(biāo)進(jìn)行綜合考慮，即對(duì)各子目標(biāo)進(jìn)行折衷。因此，不同于單目標(biāo)優(yōu)化問題，多目標(biāo)優(yōu)化不存在絕對(duì)的或者說是唯一的最好解，而是存在一組由眾多的Pareto最優(yōu)解構(gòu)成的最優(yōu)解集。當(dāng)目標(biāo)的個(gè)數(shù)增加到4個(gè)或以上時(shí)(稱為高維多目標(biāo))，這些基于Pareto排序方法的性能將大大降低，這是因?yàn)殡S著目標(biāo)數(shù)的增加，種群中個(gè)體間相互不支配的概率增加，使得用來表示Pareto前沿的非支配個(gè)體的數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，大大削弱了求解方法的選擇壓力和搜索能力。
[0003]為了有效地求解高維多目標(biāo)優(yōu)化問題，近年來學(xué)者們提出了多種高維多目標(biāo)優(yōu)化，歸納起來主要分為以下四類。第一類為權(quán)重系數(shù)法，該類方法通過設(shè)計(jì)一組權(quán)重系數(shù)將高維多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)優(yōu)化問題，所引入的權(quán)重系數(shù)相當(dāng)于引入了偏好信息，但該信息不夠準(zhǔn)確和全面，會(huì)導(dǎo)致尋優(yōu)的結(jié)果偏離真正的Pareto前沿；第二類為降維法，該類方法在通過某種策略忽略或排除某些目標(biāo)的情況下，比較各解之間的支配關(guān)系，但目標(biāo)的減少會(huì)造成信息的丟失，所以該類方法是在最小允許誤差下的優(yōu)化，并且應(yīng)用效果將受到Pareto前沿維數(shù)增加的影響；第三類為基于寬松支配法，該類方法的思想是在將個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值按照一定的比例縮小或放大之后，再與其他個(gè)體進(jìn)行支配比較，實(shí)際上是對(duì)Pareto支配的寬松改進(jìn)，此類方法中的參數(shù)難以確定，而且改變了個(gè)體的真實(shí)目標(biāo)函數(shù)值，會(huì)導(dǎo)致求解方法無法收斂到真實(shí)的Pareto前沿；第四類為分解方法，通過一組權(quán)重矢量將高維多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成多個(gè)單目標(biāo)優(yōu)化問題同時(shí)求解，在解決高維多目標(biāo)優(yōu)化問題上取得了較好的效果，但其轉(zhuǎn)化過程沒有考慮各目標(biāo)的取值范圍的影響，且進(jìn)化操作還不夠完善導(dǎo)致收斂性不足并易陷入局部最優(yōu)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供降低了問題的求解難度，增強(qiáng)了全局搜索能力，克服了目標(biāo)數(shù)量的影響的高維多目標(biāo)的定向多種群混合進(jìn)化方法。
[0005]本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0006]本發(fā)明高維多目標(biāo)的定向多種群混合進(jìn)化方法，其特征是:
[0007](I)針對(duì)優(yōu)化問題F，包含的目標(biāo)數(shù)為M，需求得的解個(gè)數(shù)為N，設(shè)置一個(gè)空的規(guī)模為NXM的弧度矩陣Ψ，確定弧度矩陣Ψ內(nèi)的元素值:矩陣Ψ第一行的元素將弧度區(qū)間
【權(quán)利要求】
1.高維多目標(biāo)的定向多種群混合進(jìn)化方法，其特征是: (O針對(duì)優(yōu)化問題F，包含的目標(biāo)數(shù)為M，需求得的解個(gè)數(shù)為N，設(shè)置一個(gè)空的規(guī)模為NXM的弧度矩陣Ψ，確定弧度矩陣Ψ內(nèi)的元素值:矩陣Ψ第一行的元素將弧度區(qū)間
【文檔編號(hào)】G06N3/12GK103942601SQ201410143281
【公開日】2014年7月23日 申請(qǐng)日期:2014年4月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月10日
【發(fā)明者】畢曉君, 張永建 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)