بدیهی است که حالتهای متعددی برای مسائل عملی بهینه سازی وجود دارد که در ابتدا، بهینه سازی چندین اندازه گیری اجرا (MOP) یا محک ، غیر قابل اجتناب است و این اندازه گیری ها ممکن است که با هم تداخل هم داشته باشند. مسائل مربوط به MOPsمی توانند استاتیکی یا دینامیکی باشند. مهمترین موضوع در حل این گونه از مسائل عبارت از مشخص کردن توابع هدف طراحی، برای اینکه خوبی (Goodness) یک حل مشخص بر آورد شود. در مسائل MOPs بجای یک حل بهینه ، یک مجموعه از حل های بهینه ( مجموعه بهینه پارتو )، بسته به وجود چند تابع هدف، رخ می دهد. بدون تنزل یکی از جوابها ، هیچ بهبودی برای هر یک از حلهای بهینه پارتو وجود ندارد. هیچ حل پارتو نمی تواند از حل دیگری بهتر باشد مگر اطلاعات بیشتری را در اختیار داشته باشیم . برای اینکه انتخاب نهایی بهتری داشته باشیم ، بهترین راه این است که تا جایی که ممکن است حلهای مختلف بهینه پارتو را بدست آوریم.
در بعضی از کاربردهای جهانی نظیر حمل ونقل باربا روباتها ، مشخص کردن مدل و طراحی کنترل کننده ها ، مسائل محیطی و نیازهای MOPs بصورت دینامیکی تغییر می کنند و برای اینگونه کاربردها ، بهینه سازی چند هدفه وابسته به زمان، نیاز است . در این گونه از مسائل ، توابع هدف مربوطه و قیود و پارامترهای مسئله یا همه اینها، ممکن است لحظه به لحظه تغییر کنند. این گونه از مسائل MOPs دینامیکی نامیده می شوند. در این حالتها ، بهینه سازی تابع باید در بازه های زمانی خیلی محدود شده انجام پذیرد.
الگوریتمهای ژنتیکی معمولا بهترین وسیله جستجو در فضاهای بزرگ در طی یک زمان قابل قبول می باشند و نیازی به تحدب، تقعر و یا پیوستگی توابع بهینه ندارند. این موضوع منجر به دامنه وسیعی از کاربردها برای این الگوریتم در مسائل بهینه سازی بزرگ درگستره های مختلف می گردد مانند تحلیل سریع تاکتیکهای جنگی برای دفاع و حلهای انعطاف پذیر برای مدیریت زنجیره ای. این انواع مسائل پیچیده معمولا شامل آشوبناکی ، اتفاقی و مسائل دینامیکی پیچیده غیر خطی می شوند. غیر ممکن است که این طیف از مسائل را بتوان با روش قدیمی الگوریتم ژنتیکی حل نمود. الگوریتمهای ژنتیکی، تحلیل مجموعه ها را بصورت موازی انجام می دهند و تشابه این حلها را توسط ترکیب آنها برجسته می کنند. این موضوع باید تذکر داده شود که از آن جا که این گونه الگوریتمها تعداد زیادی از حلها را در مجموعه های بهینه پارتو پیدا می کنند، برای حل مسائل چند هدفه بسیار خوب می باشند . به هر حال، در الگوریتم ژنتیکی ساده، پارامترهای ثابت، مستقیما اجرای الگوریتم را تحت تاثیر قرار می دهند. معمولا پارامترهای بدون آهنگ منجر به مسائل متعددی نظیر همگرایی زودرس می شوند. بنابراین تعدادی از تکنیک های سازگار یافته برای این گونه از پارامترها پیشنهاد شده است. همانند جهش احتمالاتی ، تقاطع احتمالاتی ، اندازه جمعیت [1] و ]2[ و عملکرد تقاطع ]3[.
شامل 26 صفحه فایل word قابل ویرایش
دانلود مقاله کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه
