【摘 要】
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基于参考点的快速非支配排序遗传算法(NSGA-III),是基于Pareto支配的高维多目标进化算法的代表性算法之一。由于其在解决多目标优化问题方面的优秀表现,因而得到了广泛的应用。自NSGA-III算法提出至今,学者们对其进行了大量的研究,研究表明在高维环境下算法的性能有待提高。为了提高算法在高维环境中的性能,本文主要工作如下:在目标高维情况下,针对影响算法收敛性能的两个原因:1)进化过程中个体搜
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基于参考点的快速非支配排序遗传算法(NSGA-III),是基于Pareto支配的高维多目标进化算法的代表性算法之一。由于其在解决多目标优化问题方面的优秀表现,因而得到了广泛的应用。自NSGA-III算法提出至今,学者们对其进行了大量的研究,研究表明在高维环境下算法的性能有待提高。为了提高算法在高维环境中的性能,本文主要工作如下:在目标高维情况下,针对影响算法收敛性能的两个原因:1)进化过程中个体搜索行为的随机盲目性;2)传统的小生境选择策略过于注重多样性,本文进行了相关的研究改进。首先,从产生候选解的角度出发,针对第一个原因进行改进,设计了一种基于权重的个体学习策略,利用进化过程中产生的种群信息构建了代内关系,为个体提供进化方向。其次,从选择候选解的角度出发,针对第二个原因进行改进,在传统的小生境选择策略中加入了收敛性信息,以均衡个体选择时的多样性和收敛性。仿真实验结果证明了,本文所提出的基于权重学习的高维多目标进化算法(WL-NSGA-III)能够有效的提高算法的收敛性。在算法的实际进化过程中,由于进化算子单一等问题,导致了对解集空间的搜索行为的局限性,从而影响了算法的性能。因此,针对进化算子单一的问题,在解的产生阶段引入并设计了多种搜索风格不同的进化学习算子;针对进化机制过于固定的问题,本文将新解生成过程中的个体信息作为种群反馈调节的依据,并在此基础上设计了算子自适应调整策略;此外,借鉴并行的思想,对种群进行随机划分,以加强个体间的信息交流。通过模拟实验验证了基于自适应学习算子的高维多目标进化算法(ALO-NSGA-III)的可行性和有效性。针对DV-Hop算法在三维空间中的定位精度问题,将本文提出的基于自适应学习算子的高维多目标进化算法应用于实际的定位问题中。首先,结合实际情况,从理论上分析了影响定位准确性的原因;然后,对DV-Hop算法的原理和误差产生原因进行了分析。其次,构建空间高维多目标优化模型,即综合跳数、跳距、估计距离这三种决定性因素;最后,利用本文算法对模型进行优化。实验结果表明,本文所提算法可以有效地解决实际问题。
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