面向动态多目标优化的量子Memetic计算策略与算法研究

项目名称： 面向动态多目标优化的量子Memetic计算策略与算法研究

项目编号： No.61173107

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 李智勇

作者单位： 湖南大学

项目金额： 56万元

中文摘要： 动态多目标优化是科学研究与工程实践中普遍存在的一类基础性优化问题，其求解算法研究难度大、应用前景广，目前缺少成熟的计算模型与方法，具有重要的理论研究意义与工程应用价值。本课题将量子衍生进化计算思想与Memetic计算模式相结合，从量子进化计算的机理出发研究解决动态多目标优化的新方法，主要研究量子Memetic计算的框架与理论特性、计算策略与算法、复杂环境下的启发式方法以及并行实现方法，其关键思路是利用量子染色体概率表达与"依概率集合搜索"的特点，针对动态多目标优化问题的时变特征，设计引导、驱动进化种群主动追踪时变Pareto最优解集的"启发式进化搜索"策略与机制。项目采用理论分析与算法实验设计相结合的研究方法，以重要工程应用作为算法实验测试案例，目标是为动态多目标优化问题探索新的求解思路与方法，同时也为解决复杂优化问题建立新的进化计算模式与范例，以推进该领域的研究与发展。

中文关键词： 动态多目标优化；Memetic算法；量子进化计算；混合多目标优化；资源管理

英文摘要：

英文关键词： Dynamic multi-objective optimization；Memetic algorithm；Quantum-inspired evolutionary computation；hybrid multi-objective optimization algorithm；Resource management