基于分解的动态进化算法及其对动态优化问题的目标跟踪性研究

项目名称： 基于分解的动态进化算法及其对动态优化问题的目标跟踪性研究

项目编号： No.61401260

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 谭艳艳

作者单位： 山东师范大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 相较于静态优化问题，动态优化问题的求解要复杂许多。然而动态优化模型更能反应现实生活中的问题，因此动态优化问题的研究具有重要的理论意义和广阔的应用背景。基于分解的多目标进化算法是近几年提出的一种非常优秀的新型静态多目标算法框架。为更好地解决动态优化问题，尤其是动态多目标优化问题，本课题拟将这一算法框架结合其它一些优秀的静态算法模型作为借鉴引用到求解动态优化问题的过程当中，针对不同类型的动态优化问题，拟提出几种基于分解的动态进化算法。在算法设计中，给出环境变化的有效判断规则，设计有效的环境变化自检算子，以使算法能有效地判断环境的变化并及时进行目标的跟踪；当探测到问题环境发生改变时，采用核分布估计或其它分布估计法、机器学习等相关技术，利用环境以前获得的有用解的信息对下一环境下的进化种群或Pareto最优解的位置进行近似估计，以引导种群进行下一环境下的搜索，提高算法效率。

中文关键词： 动态优化；多目标优化；分解；进化算法；动态环境

英文摘要： Compared with static optimization, dynimic optimization problems are more complicated. However, dynamic models better resemble real-life problems, then research on the dynamic optimizations has important theoretical values and broad application background

英文关键词： dynamic optimization；multi-objective optimization；decomposition；evolutionary algorithm；dynamic environment