[发明专利]一种基于分解多目标进化算法的选址优化方法有效

专利信息
申请号: 201710685645.7 申请日: 2017-08-11
公开(公告)号: CN107464022B 公开(公告)日: 2018-07-10
发明(设计)人: 康琦;张量 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G06F17/00 分类号: G06F17/00;G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/12;G06Q50/06
代理公司: 苏州谨和知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32295 代理人: 叶栋
地址: 201804 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及一种基于分解多目标进化算法的选址优化方法,用于供水管网污染监测点的选址,所述基于分解多目标进化算法的选址优化方法将一个多目标优化问题分解成一定数量的子多目标优化问题,并规定每个所述子多目标优化问题有其固定的种群个体数,用多目标进化算法同时求解所述子多目标问题。以MOEA/D‑CRA为算法框架,在初始化范围内对所述种群和子区域及选择算子进行初始化,再在目标函数内进行子区域个体选择,比较当前代数和指定代数从而产生新的个体,最后使用选择策略将个体组成外部集合,计算子问题贡献度。通过对所有分解子问题动态分配计算资源的优化策略的改进,更有效的选取供水管网的监测地址,且在保证精度的前提下提升了算法的收敛速度。
搜索关键词: 多目标进化算法 多目标优化 选址 分解 供水管网 初始化 子区域 子问题 种群 优化 多目标问题 动态分配 个体选择 计算资源 目标函数 算法框架 问题分解 污染监测 选择策略 优化策略 算子 代数和 贡献度 固定的 求解 代数 算法 收敛 集合 监测 外部 改进 保证
【主权项】:
1.一种基于分解多目标进化算法的选址优化方法,用于供水管网污染监测点的选址,其特征在于:所述基于多目标进化算法的优化方法将一个多目标优化问题分解成一定数量的子多目标优化问题,并规定每个所述子多目标优化问题有其固定的种群个体数,用多目标进化算法同时求解所述子多目标问题,所述基于多目标进化算法的优化方法包括以下步骤:S1:在初始化范围内,对种群、子区域及选择算子进行初始化;S2:分解所述种群,在目标函数空间内进行子区域个体选择,在所述目标函数空间内选择K个单位向量,根据所述K个单位向量分为K个子区域,所述子区域Ωk(k=1,2,...,k)定义为:其中,表示向量u和vj之间的锐角;S3:指定多目标进化算法更新所述子区域的选择算子的学习代数即累计代数为L,比较当前代数和指定代数L并采用遗传算法或差分进化算法产生新的种群个体;S4:使用选择策略选出所述个体组成外部集合;S5:统计所述外部集合中的所述个体分别属于哪一个所述子区域;S6:计算每个所述子区域的贡献度;S7:当各个所述子区域计算贡献度的累计代数达到预先设定的代数或达到最大循环迭代次数则结束,否则用所述当前代数除以所述指定代数L,若能整除,则更新每个所述子区域的选择算子并返回步骤S2,反之直接返回步骤S2。
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