面向多目标优化的群智能算法研究论文(PDF 70页)
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点击下载图1.1多目标优化的发展历程⋯⋯⋯⋯⋯..4
图2.1 PSo借助群居生物寻优原理图⋯⋯.8
图2.2粒子群算法流程图⋯10
图2.3蚁群路径搜索原理⋯ll
图3.1目标空间的Pareto最优解和最优前沿⋯⋯⋯⋯..1 8
图3.2优化与决策的系统构成图⋯⋯⋯⋯l 9
图3.3从决策的观点对多目标优化方法分类⋯⋯⋯⋯⋯20
图4.1测试函数三上的Pareto最优解⋯.33
图4.2测试函数四上的Pareto最优解⋯.33
图4.3算法在测试函数五上比较⋯⋯⋯⋯34
图4.4算法在测试函数六上比较⋯⋯⋯⋯34
图5.1 N.EPSo算法流程⋯..38
图5.2 N.EPSo与文献【48】中算法的迭代曲线比较⋯⋯4l
图5.3改进的算法流程⋯⋯43
图5.4三个算法运行l 00次的迭代曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯44
图5.5种群大小为50的曲线图⋯⋯⋯⋯..45
图5.6种群大小为20的曲线图⋯⋯⋯⋯..45
图5.7新算法在ulysses22上迭代曲线图⋯⋯⋯⋯...⋯⋯46
图6.1求解多目标TSP的算法流程图⋯.48
图6.2各算法求得的Pareto最优解分布情况⋯⋯⋯⋯..50
图6.3城市数目为20的测试结果⋯⋯⋯..5 l
图6.4城市数目为30的测试结果⋯⋯⋯..5 1
图6.5城市数目为50的测试结果⋯⋯⋯..52
表4.1本文算法与MOPSo的参数设置..30
表4.2不同算法的解分布情况比较⋯⋯⋯32
表4.3不同算法的覆盖指标C的比较⋯.32
表5.1口和∥取不同值时收敛代数统计⋯39
表5.2实验参数设置⋯⋯⋯.40
表5.3两种算法的搜索效率比较⋯⋯⋯⋯40
表5.4三个算法运算l 00次的收敛比率和运算时间⋯43
表5.5算法参数设置⋯⋯⋯.44
表5.6种群大小为50的实验结果⋯⋯⋯..45
表5.7种群大小为20的实验结果⋯⋯⋯..46
表5.8 ulysses22问题上的统计结果⋯⋯⋯46
表6.1各算法找到的Pareto最优解⋯⋯..49
表6.2各算法在覆盖指标C上的比较⋯.49
表6.3实验二的参数设置⋯5l
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