基于精英搜索策略的差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、在現(xiàn)實(shí)生活中，常常遇到關(guān)于目標(biāo)優(yōu)化的問(wèn)題，而絕大多數(shù)的目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題往往是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中，由于各個(gè)目標(biāo)之間相互影響，相互矛盾，一個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化，可能會(huì)引起其他目標(biāo)的變差，而每個(gè)目標(biāo)都有各自的意義和價(jià)值，如何均衡多個(gè)目標(biāo)，使整體目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，已成為各個(gè)領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)。
　　本文首先介紹和分析了差分進(jìn)化算法以及多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的相關(guān)研究成果和相關(guān)算法，分別介紹了幾種多目標(biāo)優(yōu)化算法的原理和過(guò)程，并分析了幾種典型的多目標(biāo)進(jìn)化

2、算法的求解過(guò)程，評(píng)價(jià)了這幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　其次，對(duì)差分進(jìn)化算法的基本原理以及實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)的分析。相比其他進(jìn)化算法，差分進(jìn)化算法具有收斂性好，容易實(shí)現(xiàn)，控制參數(shù)少，模型簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。然而差分進(jìn)化算法也存在進(jìn)化算法都有的缺點(diǎn)，標(biāo)準(zhǔn)的差分進(jìn)化算法可能會(huì)陷入局部最優(yōu)，并且存在停滯現(xiàn)象,使得算法容易早熟收斂。
　　為了加強(qiáng)差分進(jìn)化算法的局部搜索能力，使結(jié)果跳出局部最優(yōu)，將兩種局部搜索策略同時(shí)作用到差分進(jìn)化算法中，進(jìn)而提出了一

3、種基于精英搜索策略的差分進(jìn)化算法。此算法將局部搜索得到的新個(gè)體替換原來(lái)較劣的個(gè)體，增強(qiáng)了種群的多樣性。數(shù)值實(shí)驗(yàn)選取六個(gè)測(cè)試函數(shù)，并與其它的差分進(jìn)化算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)數(shù)值結(jié)果表明兩種局部搜索策略具體互補(bǔ)性，兩者的結(jié)合增強(qiáng)了算法的性能。
　　最后，針對(duì)實(shí)際庫(kù)存管理中的問(wèn)題，詳細(xì)分析了訂貨量對(duì)庫(kù)存成本投入和顧客服務(wù)水平的影響。這兩個(gè)目標(biāo)相互影響，相互矛盾。根據(jù)經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)訂貨數(shù)量模型和安全庫(kù)存的經(jīng)典計(jì)算公式，將訂貨量與這兩個(gè)目標(biāo)之間的關(guān)系