基于改进的粒子群算法的直觉模糊多目标规划

摘要

本文基于直觉模糊集与区间模糊集同构的基础上，分别通过采用线性加权法和主要目标法将直觉模糊多目标规划问题转化为直觉模糊单目标规划问题，然后通过“最大-最小”算子，分别得到一个含有参数的求解模型并用粒子群算法求解。在粒子群算法中，通过引进杂交概率，对粒子进行变异处理，这样增加了粒子的活跃范围。此外，在粒子的迭代过程中通过设置一个变量来储存M次迭代后的历史最优位置，并且初始化粒子的位置和速度来避免算法的早熟。本文的具体安排如下：
　　第一章主要介绍了直觉模糊多目标规划问题和粒子群算法的研究背景和研究现状。
　　第二章陈述了一般的直觉模糊多目标规划问题及传统的解法，介绍了粒子群算法及文中所要用到的知识点。
　　第三章介绍了采用线性加权的方式处理多目标函数的求解方法并给出了一个数值实例。
　　第四章介绍了采用主要目标法处理多目标问题的求解方法及给出了一个数值实例。
　　第五章是对本文结果的总结并提出未来仍待解决的问题。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第 1章 绪 论

1.1 研究背景与现状

1.2 本文的创新点

第 2章 预备知识

2.1 相关定义

2.2 直觉模糊多目标规划问题的一般形式及传统解法

2.3 粒子群算法

第 3章 采用线性加权法求解直觉模糊多目标优化问题

3.1 线性加权法求解算法及相关定理

3.2 数值实例

第 4章 采用主要目标法求解直觉模糊多目标优化问题

4.1 主要目标法求解算法及相关定理

4.2 数值实例

第 5章 总结与展望

附录

参考文献

致谢