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[毕业设计] 基于生态种群捕获竞争模型的 多目标 Memetic优化算法

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    开心
    2020-9-2 15:04
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    [LV.2]偶尔看看I

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    发表于 2021-4-21 10:57 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    摘 要: 本文针对复杂多目标优化问题 Pareto前沿搜索难度大的特点,设计了一种结合多种群间捕获竞争、强 化学习机制的多种群 Memetic学习策略与进化计算模型.受种群进化、捕食种群与被捕食群体间的竞争等生态学原理 的启发,提出了一种基于生态种群捕获竞争模型的多目标 Memetic优化算法(MultiObjectiveMemeticAlgorithmbasedon EcologicalPopulationPreyingcompetitionModel,ECPMMOMA).ECPMMOMA算法设计并运用了捕获竞争、强化学习算子进 行全局搜索,在种群进化过程中结合了 Memetic搜索算子进行局部搜索.理论分析与实验结果表明,本文所提出的算 法具有良好的收敛性能和分布特征,生态种群捕获竞争策略与进化计算模型对于解决复杂多目标优化问题是有效的.
    . D. `8 t3 y5 D9 i+ `# X- ]

    1 h. q# i0 G1 E! g: @关键词: 多目标优化;捕获竞争;进化算法;Memetic计算
    8 g" w. |# C) \& c2 Z9 f; G, \" v4 I6 f1 ]
    ! l+ w0 V3 {. H. m. `
    3 T" }3 P1 Q6 G, E: j
    在科学研究和工程实践中,常常遇到同时优化两个 或两个以上目标的优化问题,即多目标优化问题(Multi objectiveOptimizationProblem,MOP)[1,2].多目标优化问题 (MOP)的多个目标之间往往具有相互冲突,相互制约的 特性,不存在单目标优化问题意义上的全局最优解,多 目标优化问题的最优解是一组非支配解(nondominated solutions)或 Pareto最优解(paretooptimalsolutions),多目 标优化算法的主要目的是寻求一组 Pareto最优解集合 (ParetoSet,PS),使得这些 Pareto最优解在目标空间 Pareto前端(ParetoFront,PF)具有更好的多样性、均匀 性、逼近性[2],因此多目标优化问题的求解往往比较复 杂.
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-9-8 15:12
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2021-4-21 13:07 | 只看该作者
    解决复杂多目标优化问题
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