【摘 要】
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现实生活中的很多工程科学与应用问题都具有随机性和多目标,这给问题的优化造成了很大的挑战。近年来人们开始考虑使用仿真的方法来解决随机多目标的优化问题,在使用仿真的方法解决随机多目标优化的问题中,如何提高仿真的效率是一个考虑的主要因素,因此有学者提出了一种多目标最优计算量分配（Multi-objective Optimal Computing Budget Allocation,MOCBA）的仿真优化
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现实生活中的很多工程科学与应用问题都具有随机性和多目标,这给问题的优化造成了很大的挑战。近年来人们开始考虑使用仿真的方法来解决随机多目标的优化问题,在使用仿真的方法解决随机多目标优化的问题中,如何提高仿真的效率是一个考虑的主要因素,因此有学者提出了一种多目标最优计算量分配（Multi-objective Optimal Computing Budget Allocation,MOCBA）的仿真优化策略来提高仿真的效率,但是这种多目标最优计算量分配策略在仿真资源分配中只考虑了解集的支配性而没有考虑分布性,在求解多目标问题中,人们希望可以获得一个更加均匀、分布性更好的解集。基于此,本文在现有的仿真优化方法的基础上,提出了一种对现有仿真优化方法改进的策略,提出了贡献度的概念,将贡献度融入到现有仿真优化方法中,并且将改进之后的仿真优化策略嵌入到多目标优化算法,之后应用到随机多目标基准测试函数和不确定旅行商问题中进行仿真实验。通过灵敏度分析证明了改进之后的算法对于连续型的随机多目标问题有较强的灵敏度;通过精度分析证明了随着多目标问题的不确定性增加,算法对多目标问题所求得的解集的精度不断下降;通过性能指标与原始算法和已有算法进行实验对比,证明了改进之后的算法可以增加解集的分布性。具体的研究内容包括以下几个方面:1)基于贡献度的改进MOCBA策略的研究。通过对原始MOCBA策略进行分析,针对其在解集分布性方面存在的不足,提出贡献度的概念将仿真方案的每次仿真信息加以利用,实验证明改进之后的MOCBA策略可以改善解集的分布性。2)将改进后的MOCBA策略与进化多目标算法NSGA-Ⅱ进行结合,提出了一种基于IMOCBA策略的随机多目标优化算法。通过将提出的算法对随机多目标测试函数进行仿真实验,验证了提出的算法对于解决随机问题的有效性;通过灵敏度分析、精度分析证明了改进之后的算法对于连续型的随机多目标问题有较强的灵敏度且随着多目标问题的不确定性增加,所求得的解集的精度不断下降。3)将改进之后的算法用于不确定多目标旅行商问题,通过将改进的算法、原始算法和已有算法做评价指标对比,验证了改进之后的算法可以改善随机多目标问题解集的分布性。
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