摘要：差分进化算法作为一个简单快捷的全新多目标优化方法，受到了学术与工业界的广泛关注，且前人已经总结出一些成功的应用。本文将围绕差分进化算法、多目标优化方法的概念、改进与应用等方面进行全面论述，重点介绍了对复杂多目标优化情况下的差分进化算法研究，包含多目标情况下的初始化、变异优化等方法解决初始化的种群不够有代表性、变异结果多样性不足的问题，实验证明此改进具有良好的效果。

关键词：差分进化，多目标优化，变异优化

目录

摘要

Abstract

1绪论--4

1.1多目标差分进化算法国内外研究概况-4

1.2本文的工作-5

1.3论文的结构与安排-5

2多目标优化算法-5

2.1多目标进化的基本知识储备-5

2.2多目标进化算法的结构-7

2.3多目标进化算法的历史发展与研究现状-9

3 差分进化算法-9

3.1标准差分进化算法(Differential Evolution:DE)-9

3.2差分进化算法的结构-10

3.3差分进化算法的改进历程-11

4多目标差分进化算法的实践-11

4.1 问题分析-12

4.2 算法步骤-12

4.3 实际数据测试-13

结  论--16

本文符号说明-17

参 考 文 献-18

致 谢--19