改进混沌优化的多目标遗传算法研究

"基于改进混沌优化的多目标遗传算法通过引入改进的Tent映射，提高了多目标遗传算法的性能，旨在解决传统算法在多目标优化中的问题。该算法结合了自适应变尺度混沌优化，以精细化搜索空间并提高求解效率。同时，通过非支配排序的群体分级机制和精英保留策略，保持了种群多样性，确保了进化过程朝着Pareto最优解集方向发展。通过多目标测试函数的数值仿真和电力系统无功优化的实际案例，验证了该算法的有效性和实用性。" 本文主要探讨了一种针对多目标优化问题的新型遗传算法——基于改进混沌优化的多目标遗传算法（CMGA）。传统的多目标遗传算法（MGA）在处理复杂优化问题时存在一些不足，如容易陷入局部最优、种群多样性难以保持等。为此，研究者引入了改进的Tent映射，这是一种混沌映射的变体，用于生成更随机且无规则的搜索路径，以自适应地调整搜索尺度，从而在搜索空间中进行更精细的探索，提高全局优化能力。 CMGA的核心策略是将混沌优化与遗传算法相结合。混沌优化方法能有效避免遗传算法的早熟收敛，通过不断改变的混沌序列来扩大搜索范围，提高算法跳出局部最优的能力。同时，非支配排序被用来对种群进行分级，这一机制能够区分不同级别的解，确保算法能够同时处理多个优化目标。此外，精英保留策略则保证了优秀解在进化过程中的传承，防止优良特性在迭代过程中丢失，进一步增强了算法的优化性能。 在实际应用中，CMGA通过多目标测试函数的数值仿真展示了其优越性，这些测试函数通常包含多个相互冲突的目标函数，能够全面评估算法的多目标优化能力。此外，通过电力系统无功优化问题的算例分析，证明了该算法在解决实际工程问题中的可行性和有效性。无功优化是电力系统中的一个重要问题，涉及到系统的稳定性和效率，CMGA的优秀表现证明了其在复杂工程问题中的实用价值。 基于改进混沌优化的多目标遗传算法是一种创新的优化工具，它通过混沌优化方法提升了遗传算法的性能，有效地解决了多目标优化中的挑战，具有广泛的应用前景。