制造網格資源節(jié)點高維目標調度算法研究.pdf

1、經濟全球化和信息技術的飛速發(fā)展，讓傳統制造業(yè)面臨越來越多的困難和挑戰(zhàn)。為解決這一困境，將網格技術應用到制造業(yè)中，逐步發(fā)展出制造網格技術。制造網格技術的核心是資源調度，而資源調度問題的本質是高維目標優(yōu)化問題，因此本文對高維目標優(yōu)化算法進行研究，并將算法應用到制造網格資源調度這一應用中。高維目標優(yōu)化是目前研究的一個熱門領域，由于提出來的時間不是很長，且問題較復雜，目前的研究成果還不是很多。當前比較流行的解決高維目標優(yōu)化問題的方法一是通過降維

2、技術將目標維數降低，將問題變換到易解決的低維目標優(yōu)化問題中；二是改變傳統的占優(yōu)機制，確立新的占優(yōu)機制，使種群中個體間支配關系的確立不再那么嚴格，從而減少非支配解的個數，提高算法搜索效率。
　　論文分別從從降低目標維數和改變占優(yōu)方式兩個方向出發(fā)對高維目標優(yōu)化算法進行研究，改進了基于降維思想的 PCA-NSGA2算法并提出了基于新的占優(yōu)機制的PCA占優(yōu)算法。首先對已有的高維目標降維優(yōu)化算法PCA-NSGA2進行研究，考慮將算法中優(yōu)化所

3、得種群的部分優(yōu)秀個體放入到下一次初始化的種群中去，利用這些優(yōu)秀個體引導種群進化方向，從而加快算法的收斂速度；同時將 PCA降維后被丟棄的冗余目標通過平均加權的方式進行擬合形成新的目標，再放入到非冗余目標集中參與下一次的優(yōu)化，使原始目標集的屬性更多的被保留和體現，從而提高解集的分布性。其次對傳統 Pareto占優(yōu)在高維目標下的不合理性進行分析，并提出了一種新的占優(yōu)機制，即PCA占優(yōu)機制。用此占優(yōu)機制來判斷種群中個體間的支配關系，使個體間支