【摘 要】
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多目标优化问题在科学研究以及生产活动中都是广泛存在的,对人们的生活具有及其重要的意义,也引起了学者们的研究兴趣。近些年来由于计算机技术的大力发展,计算能力得到显著增强,而非常依赖算力的智能优化算法也因此开始了蓬勃的发展。本文提出多目标摸石头过河算法,“摸石头过河”比喻当一个人想通过一条自己不曾走过的河流,没有前人的经验与过河所需的工具帮助的前提下,会用手试探周围的石头来得知周围水的深浅。摸石头过河
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多目标优化问题在科学研究以及生产活动中都是广泛存在的,对人们的生活具有及其重要的意义,也引起了学者们的研究兴趣。近些年来由于计算机技术的大力发展,计算能力得到显著增强,而非常依赖算力的智能优化算法也因此开始了蓬勃的发展。本文提出多目标摸石头过河算法,“摸石头过河”比喻当一个人想通过一条自己不曾走过的河流,没有前人的经验与过河所需的工具帮助的前提下,会用手试探周围的石头来得知周围水的深浅。摸石头过河算法就是以此为启发,先随机找到一个解,以这个解为起点向周围找到若干个解,并选择最优解作为下一个初始解,在以这个解为起点,向周围搜索若干个解,选择最好解,以此作为下一次迭代过程中的起始解。以此类推,直至迭代完毕。本文便是将摸石头过河算法拓展应用到多目标优化问题中,针对多目标优化问题,利用加权求和法构造综合评价函数,利用摸石头过河算法思想对综合评价函数优化寻解,同时也是在车间调度问题上验证多目标摸石头算法的可行性和高效性。本文利用MATLAB软件编写程序,实现算法进行实验分析,对多目标优化问题进行优化求解,对多目标优化问题的多个方面进行了实验研究,研究了初始解对寻优过程的影响,领域搜索方法对最优解的收敛,综合评价函数构造中权值的取值影响以及算法在更复杂条件的寻优效果。通过认真细致的实验验证,对上述方面的问题进行了分析,从实验结果可以得出:多目标摸石头过河算法能够对多目标优化问题进行较好的结果寻优,并通过比较实验得出在车间调度问题中效果较好,对寻优结果有较好反应的邻域解搜索方法。其中选择的标准算例是车间调度问题FT06。
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