[发明专利]双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则

权利要求书

1.一种双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则，其特征在于，所述法则先对优化目的建立约束条件与双目标对应的目标函数；计算第a代种群R_a中个体x_ai的渐进被支配数；再根据渐进被支配数是否为零，对种群R_a进行分种排序；从排序后的种群中选取个体作为下一代的父代种群；计算该下一代父代种群生成的种群R_a+1中各个体的目标函数，用于输出新的父代种群，直至满足迭代终止条件，输出最终种群，得优化结果；

其中，个体x_ai代表优化对象的某一具体数值，个体x_ai的渐进被支配数是指不同约束状态下种群R_a中能支配个体x_ai的个体数量。

2.根据权利要求1所述的一种双目标非支配排序遗传算法的渐进约束支配法则，其特征在于，包括如下步骤：

步骤a)建立优化目的对应的约束条件与双目标对应的目标函数f₁(x)与f₂(x)；

步骤b)初始化种群参数，随机产生第一代父代种群P_a，将P_a中每个个体分别带入f₁(x)与f₂(x)中得到对应的目标函数值，并对P_a进行快速非支配排序得到每一个个体的rank值与拥挤度；

步骤c)根据P_a每一个个体的rank值与拥挤度，将第a代父代种群P_a通过选择、交叉、变异产生第a代子代种群Q_a；P_a与Q_a合并后得到第a代种群R_a＝{Q_a∪P_a}，将每个个体x_ai(i＝1,…,2M)分别带入f₁(x)与f₂(x)中得到对应的目标函数f₁(x_ai)与f₂(x_ai)值；

步骤d)根据步骤(c)所得第a代种群R_a中每个个体x_ai的f₁(x_ai)和f₂(x_ai)值，求得各个体x_ai的总渐进反约束度；

步骤e)根据步骤(c)与步骤(d)中所得R_a中每个个体x_ai的f₁(x_ai)和f₂(x_ai)值及其总渐进反约束度，计算其对应各个体x_ai的渐进被支配数；

步骤f)将渐进被支配数为零的个体从第a代种群R_a移入种群U_a中，并标注其支配等级为rank；

步骤g)判断步骤(f)所得第a代种群R_a中的个体数目是否为零，若不为零，则rank加1后，将R_a中剩余个体对应的渐进被支配数减1，返回步骤(f)；若第a代种群R_a中的个体数目为零，则计算U_a中各个体的拥挤度，然后进入步骤(h)；

步骤h)对U_a中各个体进行排序，具体为：rank值不同的个体按rank值从小到大进行排序，rank值相同的个体按拥挤度从大到小进行排序，得排序后的种群U’_a；

步骤i)将步骤(h)所得排序后的种群U’_a中前M个个体作为下一代的父代种群P_a+1；

步骤j)判断迭代次数是否达到最大迭代次数K_max；若达到，则输出种群P_a+1；否则，迭代次数a加1，返回步骤(c)。