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《基于量子衍生方法的粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于量子衍生方法的粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法姓名：許昆申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：李智勇20080514碩士學(xué)位論文摘要常用的多目標(biāo)優(yōu)化方法自身的不足及其在實(shí)際應(yīng)用中存在的諸多困難，一直阻礙著多目標(biāo)優(yōu)化方法的發(fā)展。在20世紀(jì)80年代中期，進(jìn)化算法開始應(yīng)用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題。目前涌現(xiàn)了多種多目標(biāo)進(jìn)化算法，其中一些已成功應(yīng)用到實(shí)際應(yīng)用中，從而形成了一個(gè)熱門研究領(lǐng)域。量子粒子群算法是將量子計(jì)算與粒子群算法相結(jié)合的一種嶄新的優(yōu)化方法，具有很強(qiáng)的生命力和極大的研究?jī)r(jià)值。量子算法中融入了量子力
2、學(xué)的許多基本特性，極大地提高了計(jì)算的效率，已逐步成為一種嶄新的計(jì)算模式。量子粒子群算法大大提高了搜索效率且能彌補(bǔ)粒子群算法容易早熟的不足，具有廣泛的研究前景。本文的主要工作和研究成果如下：1．在分析當(dāng)前多目標(biāo)優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，針對(duì)求解多目標(biāo)優(yōu)化中存在的收斂性不夠好，分布不均勻的問題，本文將量子理論引入粒子群算法，提出一種基于量子衍生方法的多目標(biāo)粒子群算法，該算法采用P刪。支配關(guān)系來更新粒子的個(gè)體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值，通過定義極大極小距離，并使用該距離方法來裁減非支配解。2．將該算法應(yīng)用于多維0—1背包問題，實(shí)驗(yàn)
3、結(jié)果表明該算法具有較強(qiáng)的搜索能力和尋優(yōu)效率，與NS@心算法和SPB心算法相比在P鯽釉解集的收斂性指標(biāo)上有提高，尤其適用于高維復(fù)雜函數(shù)的優(yōu)化。3．將提出的算法應(yīng)用于軍隊(duì)任務(wù)調(diào)度和指派的高級(jí)邏輯問題。并根據(jù)高級(jí)邏輯問題中參數(shù)多，約束條件加法和為1的特點(diǎn)，提出一種面向和約束的方法，采用三角公式轉(zhuǎn)化約束條件，節(jié)約了存儲(chǔ)空間的同時(shí)也提高了搜索效率。結(jié)果表明該方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：量子計(jì)算；粒子群算法；多目標(biāo)優(yōu)化問題；極大極小距離；Ⅱ基于量子衍生方法的粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法Abstract111ede丘cienciesof
4、ordillarymulti·o場(chǎng)ective0ptinli刎∞a190riⅡ吼s，togetller謝mtlleiriIllplememproblemsiIlreali饑alwayspreVent齔。場(chǎng)ectjve0pthiz撕0nmemods助mdevelopment．Intl圮mid-1980s，Evolutio衄Dr舢90rithmw硒砷酌duCedt0solvetl圮Multi-objectiveOptiInizationProblem．AVariet)rofMuni—o場(chǎng)eCtiVeEvolutio髓ry
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