[发明专利]一种多目标优化的适应度评估方法

说明书

本发明公开一种多目标优化的适应度评估方法，包括以下步骤：选取多个优化目标；建立三角形综合评估模型；将多个所述优化目标分为三种类型，并将分为三种类型的所述优化目标作为输入变量输入至所述三角形综合评估模型；通过所述三角形综合评估模型计算得出分为三种类型的所述优化目标的适应度函数值。本发明提出的一种多目标优化的适应度评估方法实现了多目标优化的适应度函数值的直接、有效的计算。

技术领域

本发明涉及多目标优化领域，特别是涉及一种多目标优化的适应度评估方法。

背景技术

最优化问题是工程实践和科学研究中主要的问题之一。优化问题主要分为两大类：一是只有一个优化目标的单目标优化问题，二是有两个或两个以上优化目标的多目标优化问题。单目标优化不考虑除优化目标以外的其他目标，单目标优化过程中，往往以牺牲系统其他性能为代价，渐渐为大家所摒弃。对于多目标优化问题而言，在优化的过程中能够兼顾多个优化目标，达到系统综合性能的最优化，因此多目标优化已成为当前最常见的优化方法。

多目标优化由多个不同的优化目标组成，而这些优化目标往往相互冲突，因此只能在相互冲突的优化目标之间做折中处理。那么如何定量分析多目标之间的优劣，便成为最为棘手的问题。基于多目标适应度函数方法的提出，通过计算多目标适应度函数值的大小，从而判断多目标优化的优劣程度，这种方法为定量分析多目标优劣提供了依据。

多目标适应度评估方法主要有两大类：

一类是固定权重值的方法，通过给不同的优化目标加权的方式计算多目标适应度函数值，固定权重值的方法虽然简化了问题，但权重值的选择严重依赖经验的指导，且适应度函数值的计算很大程度上受权重值的影响。

另一类是模糊隶属度函数法，通过建立不同的模糊隶属度函数评估不同的目标函数，再将各个评估的结果累加，从而得到多目标的适应度函数值。这种模糊隶属度函数法在一定程度上摆脱了对经验的依赖，但是其精确度较差，且选择合适的模糊隶属度函数并不容易。

因此，需要提供一种有效的、简单的多目标适应度评估方法，解决多目标优化的适应度计算问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多目标优化的适应度评估方法，本发明提出的一种多目标优化的适应度评估方法实现了多目标优化的适应度函数值的直接、有效的计算。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：一种多目标优化的适应度评估方法，包括以下步骤：

选取多个优化目标；

建立三角形综合评估模型；

将多个所述优化目标分为三种类型，并将分为三种类型的所述优化目标作为输入变量输入至所述三角形综合评估模型；

通过所述三角形综合评估模型计算得出分为三种类型的所述优化目标的适应度函数值。

优选地，所述建立三角形综合评估模型包括：

在同一平面内，由同一原点分别向外延伸三个坐标轴，相邻两个所述坐标轴之间夹角为120°，其中，原点为零点，三种类型的所述优化目标分别对应不同的所述坐标轴。。

优选地，所述将多个所述优化目标分为三种类型，并将分为三种类型的所述优化目标作为输入变量输入至所述三角形综合评估模型包括：

将多个所述优选目标按照之间是否存在线性正相关进行分类，其中，分类数量为三类，不同类型的所述优化目标分别对应不同的所述坐标轴；

对多个所述优化目标进行归一化处理；

对经过归一化处理后的三个类型中的多个所述优化目标分别进行等权值的加权计算；

将分别经过加权计算的三个类型中的多个所述优化目标数值输入至所述三角形综合评估模型内。