计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2004年
6期
985-990
,共6页
邹秀芬%刘敏忠%吴志健%康立山
鄒秀芬%劉敏忠%吳誌健%康立山
추수분%류민충%오지건%강립산
约束多目标优化%进化算法%偏序关系%约束占优%收敛性
約束多目標優化%進化算法%偏序關繫%約束佔優%收斂性
약속다목표우화%진화산법%편서관계%약속점우%수렴성
将约束条件与目标函数融合在一起,对有约束的多目标优化问题(MOP)建立了一种新的偏序关系,引入了约束占优的定义,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集,从而在对种群中的个体进行评估或排序时,并不需要特别去关心个体是否可行,避免了罚函数选择参数的困难.尝试应用有限Markov链的有关理论证明了此进化算法的收敛性.用较复杂的Benchmark函数进行了大量的数值实验,测试结果表明新算法在解集分布的均匀性、多样性以及快速收敛性均较理想.
將約束條件與目標函數融閤在一起,對有約束的多目標優化問題(MOP)建立瞭一種新的偏序關繫,引入瞭約束佔優的定義,併證明瞭在新的偏序關繫意義下的Pareto最優集就是滿足約束條件的Pareto最優集,從而在對種群中的箇體進行評估或排序時,併不需要特彆去關心箇體是否可行,避免瞭罰函數選擇參數的睏難.嘗試應用有限Markov鏈的有關理論證明瞭此進化算法的收斂性.用較複雜的Benchmark函數進行瞭大量的數值實驗,測試結果錶明新算法在解集分佈的均勻性、多樣性以及快速收斂性均較理想.
장약속조건여목표함수융합재일기,대유약속적다목표우화문제(MOP)건립료일충신적편서관계,인입료약속점우적정의,병증명료재신적편서관계의의하적Pareto최우집취시만족약속조건적Pareto최우집,종이재대충군중적개체진행평고혹배서시,병불수요특별거관심개체시부가행,피면료벌함수선택삼수적곤난.상시응용유한Markov련적유관이론증명료차진화산법적수렴성.용교복잡적Benchmark함수진행료대량적수치실험,측시결과표명신산법재해집분포적균균성、다양성이급쾌속수렴성균교이상.
