基于博弈策略的多目标进化算法研究的开题报告

基于博弈策略的多目标进化算法研究的开题报告一、研究背景多目标优化问题在实际应用中非常常见，在电力系统调度、交通运输、机器人路径规划等领域都有广泛的应用。传统的单目标优化算法难以处理多目标问题，因此多目标进化算法被广泛用于解决多目标问题。但是，多目标进化算法面临着许多挑战，如解集的收敛速度、解集的分布性和多样性等问题。因此，如何提高多目标进化算法的效率和性能，一直是研究的热点和难点问题。在实际问题中，多个决策者可能会参与到优化问题中，这些决策者之间的利益会相互冲突。因此，多目标进化算法需要考虑到非完全合作博弈的特点。基于博弈策略的多目标进化算法可以通过博弈的方式，使多个决策者之间达到一种平衡状态，达到优化的目标。二、研究内容和目标本研究旨在基于博弈策略研究多目标进化算法，包括以下具体内容：1.基于多目标进化算法，设计一种具有非完全合作博弈的模型，解决多个决策者之间的冲突问题。2.研究针对非完全合作博弈的多目标进化算法求解过程中的优化策略，并设计一种适合多目标问题的策略选择模型。3.通过实验评估所提出算法的性能，并与其他多目标进化算法进行性能比较。三、研究方法本研究采用的研究方法主要包括：文献调研、理论分析、算法设计、性能测试等。1.文献调研：对多目标进化算法和基于博弈策略的算法进行深入了解和探讨，了解其优点、不足和发展历程。2.理论分析：基于随机变量理论、博弈理论和优化理论，对多目标进化算法和基于博弈策略的算法进行理论分析。3.算法设计：基于理论分析，提出一种适合多目标问题的基于博弈策略的多目标进化算法。并设计一种策略选择模型，利用理论分析中的优化策略对该算法进行优化。4.性能测试：通过对多个测试函数的实验，评估所提出算法的性能，并与其他多目标进化算法进行比较。四、研究意义本研究的主要意义在于：1.提出一种基于博弈策略的多目标进化算法，解决多个决策者之间的冲突问题。该算法能够在多目标进化算法的基础上，更加有效地解决多目标问题。2.通过算法性能比较，验证所提出算法的有效性和性能优势，为实际应用提供了可靠的算法支持。3.为深入研究博弈理论与优化算法的结合提供了借鉴和参考，也为博弈理论在现实问题中的应用提供了新的思路。五、预期成果1.制定出一种基于博弈策略的多目标进化算法，解决多个决策者之间的冲突问题。2.设计一种策略选择模型，提高多目标进化算法的效率和性能。3.通过对多个测试函数的实验，验证所提出算法的有效性和性能优势。4.以本研究的成果为基础，在实际应用中解决多目标优化问题，取得实际应用效果。六、进度安排本研究预计在两年的时间内完成，具体进度安排如下：第一年：1.进行多目标进化算法和博弈理论的文献调研，并进行理论分析。2.设计一种基于博弈策略的多目标进化算法，设计策略选择模型。3.进行算法的初步实验。第二年：1.对所提出的算法进行性能测试，并与其他多目标进化算法进行比较。2.进一步优化算法，提高算法效率和性能。3.撰写毕业论文并完成答辩。七、参考文献1.CoelloCoello,C.A.,&Becerra,R.L.(2006).Multi-objectiveoptimizationoftrussstructuresusingageneticalgorithm.Computers&Structures,84(17-18),1400-1413.2.Liu,Q.,&Wang,G.G.(2010).Agame-theoreticapproachtomulti-objectiveevolutionaryalgorithmbasedondecomposition.InformationSciences,180(19),3738-3751.3.Said,N.B.,&Said,L.B.(2013).Asurveyofgametheoryconceptsappliedtodifferentfields.IOSRJournalofMathematics,6(3),129-138.4.Fonseca,C.M.,&Fleming,P.J.(1993).Geneticalgorithmsformultiobjectiveoptimization:formulation,discussionandgeneralization.InIcga(Vol.93,pp.416-423).5.Deb,K.,Pratap,A.,Agarwal,S.,&Meyarivan,T.(2002).Afastandelitist