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基于Pareto自适应[epsilon]优势和正交设计的改进多目标差分进化

作者

上市的：
  • 龚文银
  • 蔡志华

摘要

进化多目标优化是近几年来的一个热门话题。自20世纪80年代以来，为了解决多目标优化问题（MOP），开发了各种能够在一次运行中同时搜索多个解的进化方法。然而，对于任何多目标优化进化算法（MOEA）来说，在少量适应度函数评估（NFFE）中找到均匀分布、近完全和近最优的Pareto前沿都是一项具有挑战性的任务。本文针对多目标优化问题提出了一种改进的差分进化算法，该算法以独特的方式结合了以往进化算法的一些特点。它的特点是：（a）使用带量化技术的正交设计方法来生成初始总体，（b）采用存档来存储非支配解，并使用新的帕累托自适应[ε]优势方法来更新每一代的存档，（c）存储极值点并将其插入最终存档，以弥补[epsilon]优势的一个局限性：最终存档中极值点的丢失，以及（d）使用一种混合选择机制，其中随机选择和精英选择交替进行，以允许使用存档解决方案将搜索引导到帕累托最优前沿。对两个和三个目标的多个无约束实值人工函数进行了实验。结果证明了我们的方法在Pareto-optimal锋面逼近质量和这些测试问题中NFFE的显著减少方面的有效性。通过检查选定的性能指标，发现我们的方法与五种最先进的MOEA在统计上具有竞争力，可以保持个体在权衡表面上的多样性，找到近似的帕累托最优前沿，并减少计算工作量。

建议引用

  • 龚文银、蔡志华，2009年。"基于Pareto自适应[epsilon]优势和正交设计的改进多目标差分进化,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第198（2）卷，第576-601页，10月。
    • 手柄：RePEc:eee:ejores:v:198:y:2009:i:2:p:576-601
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    IDEAS上列出的参考文献

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    最相关的项目

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