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求解多目标优化问题的粒子群算法改进及应用  
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【英文题名】 The Particle Swarm Optimization's Amelioration of Transacting Multi-objective Optimization Problem and Its Application
【作者】 齐名军;
【导师】 刘华蓥;
【学位授予单位】 大庆石油学院;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 大庆石油学院
【网络出版投稿时间】 2007-07-10
【关键词】 粒子群算法; 双混沌优化; 多目标决策协调模型; 混沌优化; 多目标优化;
【英文关键词】 particle swarm optimization; double -chaos optimization; harmonious model of muiti-objective decision-making; chaos optimization; multi-objective optimization;
【中文摘要】 工程设计问题一般都具有多个设计目标,这些相关联的目标之间通常存在着内在冲突。近年来多学科优化技术蓬勃发展,在理论和实际应用中都取得了很大的成功,其核心之一就是多目标优化技术。因此开展多目标优化技术研究在学术上和工程实际中都具有重大意义。 本文主要是将多目标优化问题和粒子群优化算法、混沌优化算法相结合,提出了2个比较有效的求解多目标优化算法和一个尝试性的应用:一是提出了基于双混沌优化搜索的混合粒子群优化算法,能够更好地处理多目标优化适应度函数的选取问题,能够避免算法在搜索空间中所进行的盲目收缩,有利于算法向Pareto最优解方向进化;二是提出了基于多目标决策协调模型的粒子群算法,在高维空间的搜索过程中,它能够克服在有限规模的粒子群体之间很难进行Pareto排序比较或者克服出现所有个体皆有Pareto最优解而导致后代个体无法实施正常选优的缺点;这些改进粒子群优化算法适合解决复杂的大规模多目标优化问题,为大中型多目标优化问题提供了有效的解决方案。三是尝试性将粒子群优化算法应用到油气混输管网多目标参数优化设计中,并结合一个实际的例子,采用基于双混沌优化机制算法进行优化...
【英文摘要】 Engineering design problems generally involve several design objectives. Among These related objective , It’s potentially conflicting in nature. Multidisciplinary Design Optimization(MDO) has grown to the point of gaining near universal recognition in its ability to lead to better designs,both in the areas of academic research and pratical application. At the heart of MDO problem is a multi-objective optimization problem. Therefore, it is really valuable to research multi-objective optimization...
【更新日期】 2007-07-23

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