新的混合分解高维多目标进化算法

过晓芳; 王宇平; 代才

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在基于分解技术求解高维多目标优化问题的思想启发下,为了提高多目标优化问题非支配解集合的分布性和收敛性,提出新的基于个体支配关系的混合分解高维多目标进化算法.该算法采用分子种群的进化模式,设计新的基于有效阶的个体支配关系用于个体的比较和更新操作,以便在增加个体选择压力的同时提高解集分布的多样性.为了改善该算法的局部搜索性能,将Powell搜索作为局部搜索算子,采用传统优化与进化算法相融合的混合进化策略.为了检验提出算法的性能,将提出算法用于求解5~20个目标的6类标准测试问题,与同类算法相比,该算法在收敛性和分布性方面均具有较大的改进和提高.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2016年第7期|1313-1321|共9页
作者
过晓芳; 王宇平; 代才;
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作者单位

西安电子科技大学计算机学院;

西安工业大学理学院;

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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
多目标优化问题; 进化算法; 分子种群; 个体支配关系;

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