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摘要:随着科技的发展,多目标规划问题及其求解方法已经成为当代运筹学领域的热点之一。本文首先简要总结第一代、第二代多目标算法,明确其发展、衍变过程;然后又对当前多目标规划的研究趋势作出归纳,简要介绍了多种智能算法在多目标规划领域的运用;最后在总结多目标规划问题的极大熵算法的基础上,结合在自动控制、信号处理、系统识别和滤波设计等领域中遇到的一类特殊的多目标优化问题,提出了多目标规划问题的调节熵算法,并进行了实验对比,结果表明在遇到这类特殊的多目标规划问题时,运用调节熵算法进行求解,数值稳定性好,收敛速度快,在实际科学、工程实践中的实用性更好。
关键词 运筹学;多目标规划;极大熵函数;调节熵函数
目录 摘要 Abstract 1 绪论-1 1.1 研究背景-1 1.2 目前研究的现状-2 1.3 本文解决的主要问题-2 2 各类多目标规划算法简介-3 2.1多目标规划问题的数学描述-3 2.2 第一代多目标优化问题算法-3 2.2.1 MOGA算法-4 2.2.2 NSGA算法-4 2.2.3 NPGA算法-4 2.3 第二代多目标优化问题算法-4 2.3.1 SPEA和SPEA2算法-5 2.3.2 PAES,PESA和PESA-Ⅱ算法-5 2.3.3 NSGA-Ⅱ算法-6 2.4多目标优化问题的各类智能算法简介-6 2.4.1基于粒子群优化的多目标优化-7 2.4.2基于人工免疫系统的多目标优化-7 2.4.3基于分布估计算法的多目标优化-8 2.4.4基于分解的多目标优化算法-8 2.5多目标优化问题的极大熵算法-9 3 一类特殊的多目标优化问题的调节熵算法-12 3.1特殊多目标问题的描述-12 3.2特殊多目标问题的转化-12 3.3算法描述及收敛性分析-13 3.4数值算例-14 结论-15 致谢-16 参考文献-17 |