计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (10): 2880-2885.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2880
收稿日期:
2014-05-09
修回日期:
2014-07-02
出版日期:
2014-10-01
发布日期:
2014-10-30
通讯作者:
邱兴兴
作者简介:
基金资助:
教育部人文社会科学研究项目;江西省教育厅科学基金项目
QIU Xingxing1,ZHANG Zhenzhen2,WEI Qiming1
Received:
2014-05-09
Revised:
2014-07-02
Online:
2014-10-01
Published:
2014-10-30
Contact:
QIU Xingxing
摘要:
在多目标进化优化中,使用分解策略的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)时间复杂度低,使用〖BP(〗强度帕累托策略的〖BP)〗强度帕累托进化算法-2(SPEA2)能得到分布均匀的解集。结合这两种策略,提出一种新的多目标进化算法用于求解具有复杂、不连续的帕累托前沿的多目标优化问题(MOP)。首先,利用分解策略快速逼近帕累托前沿;然后,利用强度帕累托策略使解集均匀分布在帕累托前沿,利用解集重置分解策略中的权重向量集,使其适配于特定的帕累托前沿;最后,利用分解策略进一步逼近帕累托前沿。使用的反向世代距离(IGD)作为度量标准,将新算法与MOEA/D、SPEA2和paλ-MOEA/D在12个基准问题上进行性能对比。实验结果表明该算法性能在7个基准问题上最优,在5个基准问题上接近于最优,且无论MOP的帕累托前沿是简单或复杂、连续或不连续的,该算法均能生成分布均匀的解集。
中图分类号:
邱兴兴 张珍珍 魏启明. 混合分解和强度帕累托多目标进化算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(10): 2880-2885.
QIU Xingxing ZHANG Zhenzhen WEI Qiming. Hybrid decomposition and strength Pareto multi-objective evolutionary algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(10): 2880-2885.
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