22768.基于梯度信息的多目標(biāo)優(yōu)化算法及應(yīng)用研究

1、分類號(hào)：TQ0218UDC：密級(jí)：華東理工大學(xué)學(xué)位論文基于梯度信息的多目標(biāo)優(yōu)化算法及應(yīng)用研究劉趁霞指導(dǎo)教師姓名：祁榮賓副研究員華東理工大學(xué)上海市梅隴路130號(hào)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)名稱：控制科學(xué)與工程論文定稿日期：巡02少9論文答辯日期：學(xué)位授予單位：華東理工大學(xué)學(xué)位授予日期：答辯委員會(huì)主席：侍洪波教授評(píng)閱人：李紹軍研究員賈立教授華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第1頁(yè)基于梯度信息的多目標(biāo)優(yōu)化算法及應(yīng)用研究摘要現(xiàn)在對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的研究，大都是

2、基于進(jìn)化思想的多目標(biāo)優(yōu)化算法。該類算法多是基于P蹦舶最優(yōu)概念的類隨機(jī)搜索算法，較適宜解決多目標(biāo)問(wèn)題。但是將該類算法應(yīng)用于工程實(shí)踐，特別是在求解大型、復(fù)雜的工程優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，龐大的計(jì)算量使其應(yīng)用受到了很大的限制。因此，尋求有效提高多目標(biāo)優(yōu)化方法效率的研究顯得尤為重要。根據(jù)傳統(tǒng)進(jìn)化算法計(jì)算速度較慢的特點(diǎn)，論文嘗試應(yīng)用梯度信息來(lái)解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。首先詳細(xì)介紹了梯度信息相關(guān)概念，并將趨利方向推廣到多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中。本文將利用導(dǎo)數(shù)的最速下降法應(yīng)用

3、于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中，并將趨利方向代替其最速下降方向進(jìn)行搜索，通過(guò)GellMED系列函數(shù)和DAM連續(xù)縮合優(yōu)化過(guò)程的仿真結(jié)果可知，基于最速下降法的多目標(biāo)優(yōu)化算法能夠很好的解決這類問(wèn)題?；谔荻刃畔⒌乃惴☉?yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，特別是動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中比較少，并且很難求解其趨利方向，因此本文用導(dǎo)數(shù)方向近似為其梯度方向。本文提出的算法基于聚合與分解梯度信息的多目標(biāo)優(yōu)化算法，利用新的選擇置點(diǎn)法，并基于分解和聚合的思想，選擇個(gè)體進(jìn)行兩個(gè)梯度尋優(yōu)支路