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基于规则模型的多目标分布估计算法研究
中文名称: 基于规则模型的多目标分布估计算法研究
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论文编号: 4142673收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Study of Regularity Model Based Multi-Objective Estimation of Distribution Algorithm
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 电子科学与技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 多目标优化 分布估计算法 建模 全局搜索能力
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 利用进化算法求解多目标优化问题是智能计算领域的重要研究课题.(略)有关学者根据连续多目标优化问题Pareto解集结构特征,提出了一种基于规则模型的多目标分布估计算法(RM-MEDA)(略)DA非常适(略)变量相关的连续多目标优化问题.然而,RM-MEDA存在以下两个主要问题:1)在建立概率模型时,RM-MEDA没有充分发掘各种不同类型多目标优化问题的特征,这使得所建立的概率模型不够精确;2) RM-MEDA的全局搜索能力较弱,因而很难有效地处理多模目标函数. 本文旨在克服RM-MEDA算法的上述两个主要缺陷展开研究,主要工作概括总结如下:(略)RM-MEDA建模精确性问题,提出了RM-MEDA-RRCO算法.RM-MEDA采用基于局部主成分分析法的聚类操作建立PS的概率模型.实验结果表明,聚类数目的取值具有问题依赖性,而且对算法的性能具有显著影响.然而,在求解各种类型(略)问题时,RM-MEDA均使用固定的聚类数目,显然具有不合理性.RM-MEDA-RRCO基本思路如下:在每一代迭代运行中,首先根据群体的聚类结果判断是否存在冗余聚类,接着删除冗余聚类以调整聚类数目.实验结果...
Using evolutionary algorithms to solve multi-objective optimization problems (MOPs) has b(omitted)t topic in the(omitted)omputational intelligence. Based on the regularity of the structure of continuous multi-objective optimization(omitted)Pareto Set, some researchers proposed a regularity model(omitted)ti-objective estimation of distribution algorithm (RM-MEDA) in 2009. Experiment results in(omitted)t RM-MEDA is very effective to deal with continuous multi-objective optimization problems with variable...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-17页
  ·多目标优化问题第9-10页
  ·多目标优化算法第10-16页
    ·多目标传统优化算法第10-11页
    ·多目标进化优化算法第11-16页
  ·本文的主要研究工作第16-17页
第2章 基于规则模型的多目标分布估计算法第17-27页
  ·引言第17-18页
  ·连续多目标优化问题的规则特征第18-19页
  ·RM-MEDA的算法框架第19-25页
    ·建模操作第20-23页
    ·采样操作第23-24页
    ·选择操作第24-25页
  ·本章小结第25-27页
第3章 带删除冗余聚类算子的RM-MEDA第27-45页
  ·引言第27-28页
  ·带删除冗余聚类算子的RM-MEDA第28-33页
    ·RM-MEDA建模精确性第28-31页
    ·删除冗余聚类算子第31-33页
    ·RM-MEDA-RRCO算法流程第33页
  ·实验设计与结果第33-43页
    ·测试函数第33-36页
    ·性能评价标准第36-37页
    ·实验结果与分析第37-43页
  ·参数测试第43页
  ·本章小结第43-45页
第4章 全局的基于规则模型多目标分布估计算法第45-55页
  ·引言第45页
  ·DE算法概述第45-48页
    ·DE算法的研究现状第45-47页
    ·DE与MOEAs的混合算法第47-48页
  ·全局的RM-MEDA第48-50页
    ·理论意义第48页
    ·全局的RM-MEDA算法流程第48-50页
  ·实验设计与结果第50-54页
  ·本章小结第54-55页
第5章 总结与展望第55-57页
  ·工作总结第55页
  ·工作展望第55-57页
参考文献第57-63页
附录第63-64页
致谢第64-65页
攻读学位期间主要研究成果第65页
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