一种多目标非线性优化的NSGA-II改进算法.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
"一种多目标非线性优化的NSGA-II改进算法" 本文主要介绍了一种基于 NSGA-II 算法的改进算法,旨在解决多目标非线性优化问题。该算法通过引入改进的算术交叉算子、累积适应度非支配排序策略和自适应参数的 DE 优化思想,提高了算法的种群多样性和稳定性。同时,引入了非线性算法局部寻优的思想,提高了算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法在多目标优化问题中的性能优于 NSGA-II 和 MOEA/D 算法。 多目标优化问题是指在多个目标函数下寻找最优解的过程。在解决多目标优化问题时,通常使用进化算法,如 NSGA-II 和 MOEA/D 等。但是,这些算法存在一些缺陷,例如 NSGA-II 算法在遇到高维问题时算法效果明显变差,全局搜索功能薄弱。为了解决这些问题,本文提出了基于 NSGA-II 算法的改进算法。 该算法首先引入了改进的算术交叉算子,提出了一种改进的累积适应度非支配排序策略。该算法采用带有自适应参数的 DE 优化思想对初始群体进行改善,为了使 Pareto 解在突变过程中被找到,进化次数的迭代改变将会使自适应突变算子同步进行改变,由此提高了算法的种群多样性和稳定性。 此外,该算法还引入了非线性算法局部寻优的思想,提高了算法的局部搜索能力。通过结合 NSGA-II 算法和 DE 算法的强全局搜索能力,从而得到复杂非线性多目标优化问题的全局最优解。 实验结果表明,该算法在六种标准测试函数上的性能优于 NSGA-II 和 MOEA/D 算法。因此,该算法可以应用于解决复杂的多目标优化问题。 在多目标优化问题中,Pareto 支配关系、Pareto 最优解和 Pareto 最优集合是三个重要的概念。Pareto 支配关系是指某个体是否被其他个体支配的关系。Pareto 最优解是指某个向量 X *,满足∃Χ ≻≻X *。Pareto 最优集合是全部的 Pareto 最优解聚集组合得到的。 NSGA-II 算法的缺陷之一是 Pareto 排序策略的缺陷。该策略虽然改变了通过将多个目标函数加权成单个适应函数的缺陷,但该排序方法也有自身缺陷:群体中某个体所属范围内的密度大小不能通过其 Pareto 序列值进行表示。 本文提出的基于 NSGA-II 算法的改进算法可以有效地解决多目标非线性优化问题,并且具有良好的收敛性和稳定性。
剩余11页未读,继续阅读
- 粉丝: 3907
- 资源: 1万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助