【摘 要】
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多目标优化问题（MaOPs）广泛地存在于生产生活中,并随着科学技术和工程技术的发展变得越来越复杂。采用群智能算法和进化算法解决此类问题已经成为一个重要研究方向和发展趋势。目前,常用的搜索算法已经不能满足复杂问题的需要,尤其是目标数量超过三个以上时,传统多目标优化算法性能就会降低,无法得到较好的结果。因此,减少目标的数量不失为一种较好解决问题的思路。但是,简单的消减目标会导致简化后的多目标问题Par
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多目标优化问题（MaOPs）广泛地存在于生产生活中,并随着科学技术和工程技术的发展变得越来越复杂。采用群智能算法和进化算法解决此类问题已经成为一个重要研究方向和发展趋势。目前,常用的搜索算法已经不能满足复杂问题的需要,尤其是目标数量超过三个以上时,传统多目标优化算法性能就会降低,无法得到较好的结果。因此,减少目标的数量不失为一种较好解决问题的思路。但是,简单的消减目标会导致简化后的多目标问题Pareto解无法与原始问题解吻合。本文针对上述多目标优化问题存在的缺陷进行了研究,在已有算法基础上,以超多目标优化问题为例,设计了特征选择方法来处理冗余目标,并将构造方法应用到多目标智能优化算法中,解决多目标函数难以找寻Pareto边界（Pareto Front,PF）的问题。主要研究内容如下:（1）采用目标约减技术对多目标优化问题中相互冲突的目标进行处理,使得处理之后的多目标问题与原始问题具有相同的PF,保证了所求解的有效性;（2）采用相关系数法控制目标的数量,根据原始目标特征筛除冗余目标,从而降低计算成本,提高了算法的搜索能力和收敛性;（3）将目标约减技术与多目标智能优化算法相结合,提出多种基于目标约减的多目标优化算法,即基于目标约减的多目标粒子群算法（K-MOPSO）、基于目标约减的鸽群算法（K-MOPIO）、基于目标约减的NSGA-II算法（K-NSGA-II）和基于目标约减的NSGA-III算法（K-NSGA-III）,以适应实际问题中目标空间参数的不同情况。选择了八个基准函数DTLZ1-DTLZ4和ZDT1-ZDT4作为测试函数,将所提算法与基础算法进行对比实验。实验结果表明,所提算法能更好地贴近Pareto边界,增强了局部搜索能力,可以获得高质量的非劣解和非劣解集。并且具有收敛速度快、计算成本低的优势。从而说明了所提算法具有良好的有效性和优越性。
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