论文摘要
多目标优化已广泛地应用于经济，社会，科学和工程等问题当中。多目标优化问题考虑多个目标的同时优化，目的在于获得多目标优化问题的折衷解。本文第一个工作是提出一种新的解约束多目标优化问题的协作式神经网络方法。该方法通过极大熵函数把约束多目标优化问题转换成两个单目标优化问题，其中，两个单目标问题分别用于求多目标优化问题的最优非劣解和最优权值。我们用两个神经网络用于求解这两个单目标优化问题，它们相互影响，共同作用，有效地求解多目标优化问题。与传统的优化算法相比较，本文提出的算法把多目标优化问题转化成为连续的单目标优化问题，不需要引入附加的变量以及约束条件，降低了算法的计算复杂性。数字滤波器是数字信号处理中一个非常重要的技术，它在语音信号处理，图像信号处理以及医学生物信号处理方面得到了广泛的应用。本文第二个工作是设计一个滤波器。滤波器的设计涉及频域和时域这两个目标的同时优化，是一个多目标优化问题，把本文所提出的多目标优化算法应用到滤波器的设计当中去，取得了很好的实验效果。
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