基于岛屿群体模型的多目标演化算法研究

赵凤强; 徐毅; 李广强

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基于岛屿群体模型的多目标演化算法研究

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近年来,基于Pareto最优概念的多目标演化算法成为演化计算的研究热点,并已在工程领域中得到了广泛应用.在多目标演化算法NSGA-II基础上,给出了并行非劣分层多目标演化算法(PNSMEA).该算法引入了粗粒度岛屿模型,整个群体被划分成若干个子群体,每个子群体单独演化计算.子群体在进化过程中,每隔一定进化代数交换集合中的个体,以保证各子群体中个体的多样性,提高多目标问题非劣最优域搜索的广度.引入算术交叉算子,以克服NSGA-II中SBX(Simulated Binary Crossover)交叉算子搜索能力较弱的缺点.试验结果表明,PNSMEA算法不仅可改善NSGA-II算法的搜索孤立区域困难和早收敛的问题,而且所获得的Pareto解集具有更好的分布性.

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来源
《计算机科学》 |2010年第12期|190-192205|共4页
作者
赵凤强; 徐毅; 李广强;
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作者单位

大连民族学院机电信息工程学院;

大连;

116600;

大连理工大学计算机科学与工程系;

大连;

116023;

大连海事大学信息科学技术学院;

大连;

116026;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
多目标演化算法; NSGA-II; Pareto解集; 岛屿模型;

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