一種基于局部－全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于局部－全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，該方法將一類多目標(biāo)優(yōu)化問題劃分為全局目標(biāo)fG和一系列局部目標(biāo)fj，采用協(xié)同進(jìn)化方式由各fj和評(píng)估向量B驅(qū)動(dòng)各決策變量xi協(xié)同進(jìn)化；進(jìn)化過程中由fG選擇刷新B，決策變量種群最終產(chǎn)生趨于fG和各fj優(yōu)化要求的Pareto解集。經(jīng)過計(jì)算可獲得各局部目標(biāo)f1，f2，f3，…，fh和全局目標(biāo)fG優(yōu)化要求的Pareto解集；算法過程完成后，最后的評(píng)估向量Bt可作為fG的當(dāng)前最優(yōu)解；算法過程完成后，各fj的當(dāng)前最優(yōu)解可用Bt及fj評(píng)估P1t，P2t，P3t，…，Pnt獲得。本發(fā)明所公開的方法具有較高的求解效率，同時(shí)具有較高的并行性，可以以并行方式運(yùn)行。
【專利說明】—種基于局部一全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明公開了一種基于局部一全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，涉及多目標(biāo)優(yōu)化【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]多目標(biāo)優(yōu)化問題是工程實(shí)踐和科學(xué)研究中的重要問題，求解多目標(biāo)優(yōu)化問題(MOP)的傳統(tǒng)方法是將MOP轉(zhuǎn)化為多個(gè)不同的單目標(biāo)優(yōu)化問題分別加以求解，多目標(biāo)規(guī)劃問題的有效解也稱為Pareto最優(yōu)解,而對(duì)于Pareto前端為非凸的情形則不能求出所有的Pareto最優(yōu)解，并且計(jì)算量較大。用進(jìn)化計(jì)算解決多目標(biāo)優(yōu)化是近年被研究的有效方法，進(jìn)化算法求解MOP具有良好的適用性，進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化已成為進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。近年來國內(nèi)外學(xué)者相繼提出了多種不同的進(jìn)化算法，如NSGA、NPGA、FFGA、SPEA和NSGA-1I等。這些算法都從不同的角度對(duì)MOP進(jìn)行了求解，在解決非凸性，阻止種群分化等方面取得了較好的性能，但算法都比較復(fù)雜，時(shí)間復(fù)雜度較高，計(jì)算量大，受搜索空間維數(shù)增加的影響較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于局部一全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，為進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)提供了一種新模式。該方法將一類多目標(biāo)優(yōu)化問題劃分為全局目標(biāo)fe和一系列局部目標(biāo)&，采用協(xié)同進(jìn)化方式由各fj和評(píng)估向量B驅(qū)動(dòng)各決策變量Xi協(xié)同進(jìn)化；進(jìn)化過程中由fe選擇刷新B，決策變量種群最終產(chǎn)生趨于fe和各fj優(yōu)化要求的Pareto解集。該方法具有較高的求解效率。
[0004]本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案:
[0005]—種基于局部一全局聯(lián)合引 導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問題:
[0006]
【權(quán)利要求】
1.一種基于局部一全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，其特征在于:對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問題:
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于局部一全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，其特征在于:所述步驟(5)和步驟(6)中，評(píng)估任一種群P:1中所有個(gè)體適應(yīng)度及相關(guān)bj更新操作的具體方式如下: 設(shè)對(duì)應(yīng)全局目標(biāo)函數(shù)fe⑴的適應(yīng)值函數(shù)為Fe⑴，則種群P:1中任一個(gè)體dr1的全局適應(yīng)值為Fg(b/, V,…，(1^+1,…，bn ” ,設(shè)其中適應(yīng)值最大的個(gè)體為diMaxt+1,貝丨J V被diMaxt+1更新。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于局部一全局聯(lián)合引導(dǎo)的多目標(biāo)優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化方法，其特征在于:所述步驟(3)中，評(píng)估任一種群Pj中所有個(gè)體適應(yīng)度的過程為:設(shè)Xj=Ui, Xk, X1, Xm),其中 Xi, Xk, X1, Xm e Ix1, χ2, χ3,…，xj ,對(duì)應(yīng)局部目標(biāo)函數(shù) fj(Xj)的適應(yīng)值函數(shù)為Fj (Xj)，則種群Pj中任一個(gè)體dj的適應(yīng)值為Fj (b^, V，b/，b；)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK103870696SQ201410102334
【公開日】2014年6月18日 申請(qǐng)日期:2014年3月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月19日
【發(fā)明者】羅杰 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)