多目标进化算法中新型非支配个体排序研究及应用的开题报告.docx

多目标进化算法中新型非支配个体排序研究及应用的开题报告
一、选题背景及意义
在实际问题中，往往会涉及到多个冲突的目标，此时需要找到一组综合性的解，称之为非支配解。多目标优化问题的求解是复杂而困难的，需要在解空间中搜索大量的解，而且这些解之间往往存在很强的相互制约关系。因此，多目标优化问题在实际应用中具有很大的挑战性和重要性。
多目标进化算法（Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm，MOEA）是解决多目标问题的一种有效方法。它通过模拟自然进化，对解集进行逐步搜索和优化，得到一组尽可能接近真实无法改进的Pareto前沿的非支配解集合，该解集不包含优劣之分，可供决策者选择。
非支配排序是多目标进化算法中一个极其重要的子问题，其主要功能是将解集中的解按照优劣程度进行排序。目前，已有很多非支配排序算法被提出并应用于实际问题。然而，随着问题规模的不断扩大，需要更加高效和有效的非支配排序方法来处理大规模多目标问题，这也促使研究人员不断提出新的非支配排序算法。
因此，本文旨在探讨多目标进化算法中新型的非支配个体排序方法及其应用，为解决实际问题提供有效的方法和工具。
二、研究内容及方法
1.研究内容
（1）综述多目标进化算法的发展历程以及非支配排序算法的研究现状；
（2）提出一种新的非支配排序算法，并详细阐述其实现过程和优势；
（3）基于所提出的算法，设计并实现一个解决多目标问题的系统，并通过实验验证其性能和效率。
2.研究方法
（1）文献调研及总结分析法。对多目标进化算法及其非支配排序算法进行系统调研，总结不同方法的优缺点，挖掘研究的热点和难点；
（2）理论分析法。针对问题进行数学建模和理论分析，推导出所提出的算法的数学表达式和优化目标；
（3）程序设计及实验验证法。利用所提出的算法设计并实现一个解决多目标问题的系统，借助标准测试函数及实际案例进行实验验证。
三、预期成果及意义
本文的预期成果包括：
（1）一篇综述多目标进化算法的发展历程以及非支配排序算法的研究现状的论文；
（2）一种新的非支配排序算法，该算法具有高效性和可行性；
（3）一个解决多目标问题的系统，该系统能够对不同类型的多目标问题进行求解，且具有良好的性能和效率。
本文的意义在于：
（1）提出一种新的非支配排序算法，为解决大规模多目标问题提供了新的思路和方法；
（2）设计并实现一个解决多目标问题的系统，该系统可应用于实际问题中，为决策者提供多种可行的解决方案；
（3）探索多目标进化算法及其非支配排序算法的发展趋势，为未来的研究提供参考。