| 题名 | 动态进化多目标优化算法研究; Research on Dynamic Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms |
| 作者 | 刘敏 |
| 答辩日期 | 2012 ; 2012 |
| 导师 | 曾文华 |
| 关键词 | 进化算法 多目标优化 动态优化 多样性引入 记忆方法 多目标分解 非支配排序 Evolutionary Algorithm Multi-objective Optimization Dynamic Optimization Diversity Introduction Memory Scheme Multi-objective Decomposition Non-dominated Sorting |
| 英文摘要 | 动态多目标优化问题除了需要优化多个彼此冲突的目标函数以外，受动态环境影响，其目标函数与约束函数还是时变的。这类复杂的优化问题广泛存在于诸如动态证券投资组合优化、时变系统的控制器设计等现实生活与工程实践当中。动态进化多目标优化算法主要研究如何利用进化计算求解动态多目标优化问题，已成为进化计算领域内一个新兴的研究方向，具有重要的理论意义与应用价值。 本文在全面综述动态进化多目标优化算法研究现状的基础上，主要针对其中存在的环境自适应、信息复用、适应值赋值和多样性保持这三个难题展开研究，旨在为动态多目标优化问题设计出有效的求解方法。论文的主要工作和创新点如下： （1）针对环境自适应难题，为动态进化...; In addition to the need for satisfying several competing objectives, many real-world optimization problems, ranging from the optimal asset allocation in financial portfolios to the design of controllers for time-variant systems, are also dynamic and require the optimization algorithms to track the changing optimum over time. As a new research topic of evolutionary computation, dynamic evolutionary...; 学位：理学博士; 院系专业：信息科学与技术学院智能科学与技术系_人工智能基础; 学号：31520090153705 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=34693 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/49955]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘敏. 动态进化多目标优化算法研究, Research on Dynamic Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms[D]. 2012, 2012. |
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