毕业设计---NSGA—II的改进算法研究(含外文翻译）

《毕业设计---NSGA—II的改进算法研究(含外文翻译）》由会员分享，可在线阅读，更多相关《毕业设计---NSGA—II的改进算法研究(含外文翻译）（83页珍藏版）》请在毕设资料网上搜索。

1、 本科毕业设计（论文） NSGAII 的改进算法研究 2013 年 6 月 学 号 学生 姓名 专 业 班 级 过控 09-2 题 目 题目名称 NSGA-的改进算法研究 题目性质 1.理工类：工程设计 （ ） ；工程技术实验研究型（ ） ； 理论研究型（ ） ；计算机软件型（ ） ；综合型（ ） 。 2.文管类（ ） ；3.外语类（ ） ；4.艺术类（ ） 。 题目类型 1.毕业设计（ ） 2.论文（ ） 题目来源 科研课题（ ） 生产实际（ ）自选题目（ ） 主 要 内 容 1 学习多目标优化求解算法； 2 掌握NSGA-算法的原理，对其缺陷进行改进； 3 利用遗传算法完成多目标优化求解。

2、 基 本 要 求 1 按电气工程学院本科生学位论文撰写规范的要求完成设计说明书一份。 2 说明书及插图一律打印，要求条理清晰、文笔流畅、图形及文字符号符 合国家现行标准。 3查阅文献，翻译与课题有关的外文资料。 参 考 资 料 1史峰,王辉,胡斐,等.MA TLAB 智能算法 30 个案例分析(第 1 版).北京航空 航天大学出版社,2011.7 2王宇平.进化计算的理论和方法.科学出版社.2011,4 周 次 14 周 58 周 911 周 1215 周 1617 周 应 完 成 的 内 容 查阅并消化理解 资料 完成主要内 容项目 1 完 成 主 要 内 容项目 2、3 完成主要内 容项目

3、 4 整理论文思路和 仿真结果，总结 结 论 并 撰 写 论 文，准备答辩； 指导教师： 职称： 2012 年 12 月 6 日 系级教学单位审批： 年 月 日 摘要 I 摘要 在实际工程中领域中，不可避免地存在着与材料性质、几何特性、边 界条件、测量偏差等有关的误差或不确定性，这些误差或不确定性使得目标 函数或者约束函数也具有不确定性，所以传统的优化方法已经不能适用。为 此，本文将针对多目标区间数优化展开系统的研究，力求通过改进多目标确 定数优化问题来解决多目标区间数优化问题。 首先，对于区间数多目标优化问题，本文给出了一种利用区间数学来 把不确定多目标优化转化为确定性多目标优化的数学模型。

4、 具体来讲就是利 用区间序关系，将不确定的目标函数转化成为确定性的目标函数；利用区间 可能度将不确定的约束函数转化成为确定性的约束函数；最后，利用线性加 权法和罚函数分别处理目标函数和约束函数， 将带约束的不确定多目标优化 问题转化成为无约束的确定性多目标优化问题。 其次，在多目标确定数优化问题中，不可能存在一个使每个目标都达 到最优的解，所以多目标优化问题的解往往是一个非劣解的集合Pareto 解集。在存在多个Pateto解集的情况下，如果没有更多的说明，很难决定哪 个解更重要，因此，找到尽可能多的Pateto最优解至关重要。本文采用的带 精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGS-II)是

5、一种多目标遗传算法，该 算法求得的Pareto最优解分布均匀，收敛性和鲁棒性好，对多目标优化问题 具有良好的优化效果。 最后，本论文给出利用MATLAB仿真程序求解区间数多目标优化问题 的最终结果，并利用二个区间数多目标函数来调试程序中的关键参数（如约 束可能度水平，多目标权系数，正则化因子等） ，根据参数在不同取值下的 仿真结果，分析并说明参数设置对最后优化结果的影响。 关键词关键词 多目标区间数优化；NSGA-II；Pareto 解集；区间序关系；区间可 能度 II Abstract In the actual project, there is inevitably material p

6、roperties, geometry, boundary conditions, initial conditions, measurement error and other related errors or uncertainty, these errors or uncertainties on the objective or constraints function also has uncertainty. Therefore, the conventional optimization methods have not apply for that. This article will focus on multi-objective interval number optimization and carry out a systematic study, and solve multi-objective interval number optimization problem by i