摘要：元胞多目标遗传算法在求解两目标优化问题时是比较高效的.但是,初步实验显示其在求解三目标优化问题(例如DTLZ系列)时,表现不是十分令人满意.为了进一步提高算法的性能,引入了正交设计的思想,提出了基于正交设计的多目标元胞遗传算法.在改进算法的迭代过程中,先对父代个体进行分段,之后按照正交表来对这些片段进行重新组合产生多个子代个体,然后从这些子代个体中找出适应度较优的进入下一代种群.实验结果表明,引入正交设计思想能够提高算法性能,与其他优秀算法进行比较的结果说明,改进算法求解三目标问题(DTLZ系列)也是具有竞争力的.

摘要：针对汽车制动器的多目标优化问题进行了研究,建立了以制动效能因数最大、制动鼓体积最小和制动器温升最低的多目标优化模型。针对传统NSGA-Ⅱ算法求解三目标优化问题的不足,引入正交设计策略,提出了一种基于正交设计NSGA-Ⅱ的改进算法。将改进算法同时与NSGA-Ⅱ、PAES、MOCell三种经典的优化算法在DTLZ系列测试函数上进行性能测试,结果表明改进算法在求解三目标优化问题上具有更好的性能。用改进算法和NSGA-Ⅱ两种算法同时求解制动器的多目标优化算例,改进算法得到了分布更好的Pareto前端,表明改进算法对此类多目标优化问题求解行之有效。

摘要：针对最小化最大完工时间、最大机床负荷及总机床负荷的多目标柔性作业车间调度问题,提出一种带有局部搜索策略的自适应元胞遗传算法。该算法在每完成一次种群迭代后,对种群的平均收敛速度进行计算,确定出合适的选择压。根据种群选择压的大小对种群的拓扑结构进行自适应改变。为了减小邻域搜索空间,结合车间调度问题的特点,借鉴正交设计思想设计了基于正交规则的局部搜索策略。通过4个经典多目标柔性车间调度问题的仿真实验以及与其他算法的比较,说明了该算法的有效性和可行性。

摘要：为了进一步提高元胞遗传算法在求解多目标优化问题时的收敛性和分布性。在多目标元胞遗传算法的基础上,引入了三维空间元胞,提出了三维元胞多目标遗传算法。采用多目标基准测试函数对该算法进行了测试,并将其与目前比较流行的几种多目标遗传算法进行对比。结果表明,此种算法在收敛性和分布性上取得了更好的效果。采用以上这几种算法分别对机床主轴多目标优化问题进行了求解,相比其他几种算法,改进的多目标元胞遗传算法得到了更优的结果,说明了改进的算法在求解此问题时行之有效。

摘要：针对目前采用多目标元胞遗传算法解决具有整数决策变量和实数决策变量问题时,容易出现因参数设置的盲目性而导致求解失效或效果较差的问题,以机床主轴优化设计问题为研究对象,建立了以总体积最小和挠度最小为设计目标的多目标优化设计数学模型。在采用多目标元胞遗传算法(MOCell)对问题模型进行求解时,结合问题特点对个体编码和变异算子进行了重新设计,同时阐明了通过正交试验优化遗传参数配置的思想。通过实验仿真,所得Pareto前端分布均匀、覆盖范围较为宽广,说明修改后的算法求解此类问题行之有效。

摘要：为研究液体动压滑动轴承的多目标优化设计问题,提出了一种改进的多目标差分元胞遗传算法。改进的差分算子利用个体的Pareto支配关系进行排序,在排序的基础上进行差分操作,将该差分操作融入到元胞遗传算法中,以加快种群的收敛速度。同时采用了一种带扰动的多项式变异以提高种群的多样性。测试结果表明,该算法在收敛性和多样性方面优于其它优异算法。将该算法应用于液体动压滑动轴承的多目标优化设计,优化结果表明该算法具有较高的工程实用价值。