基于改進遺傳算法的多目標決策方法研究及應用.pdf

1、遺傳算法作為一種非確定性的擬生態(tài)隨機優(yōu)化算法在過去20年中得到了廣泛的應用。由于其具有不依賴于問題模型的特性、全局最優(yōu)性、隱含并行性等特點，正越來越激起人們研究與應用的興趣。 多目標決策問題是從實際應用中產生的，它不論在經濟、軍事還是高科技領域都有著重要的研究價值。盡管多年來多目標決策問題已有許多求解方法，然而最近十幾年來遺傳算法已逐漸發(fā)展成為解決多目標決策問題的理想方法。但在實際應用中，人們常常發(fā)現(xiàn)，遺傳算法會收斂到局部最優(yōu)而

2、不再進化，或者是群體中不能再產生性能超過父代的后代，群體中的各個個體之間非常相似即出現(xiàn)未成熟收斂現(xiàn)象。 本文介紹了遺傳算法和多目標決策的原理和方法，并圍繞遺傳算法中的早熟問題對遺傳算法進行改進?；谂鋵Σ呗裕瑸榱司S持群體的多樣性，該文設計的防亂倫遺傳算法是有目的地選擇配對個體，去除相似個體。然后通過三次試驗對該改進算法進行驗證，試驗結果表明INGA能很好的擺脫早熟，并能搜索到最優(yōu)值，且搜索的效率也很高。 另外，本文以貴州