基于超平面投影的高维多目标进化算法

被引：9

作者：

毕晓君

王朝

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2018年 / 52卷 / 07期

关键词：

高维多目标优化; 超平面投影; Harmonic平均距离; 收敛信息; λ-distance;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对高维多目标优化问题(MaOPs),为了更好地在收敛性和分布性之间保持平衡,提出基于超平面投影的高维多目标进化算法(HPEA).通过归一化技术构造单位超平面,将种群个体垂直投影到单位超平面上,消除收敛程度的影响;通过改进的Harmonic平均距离,评估单位超平面上投影点的拥挤密度;结合收敛信息构造λ-distance,更好地平衡解集收敛性与分布性.为了检验所提算法的性能,将之用于求解3～10个目标的9类标准测试函数,与目前国内外具有代表性的5种高维多目标进化算法对比可知,该算法相对于其他算法具有优势,能够在提高算法收敛性的同时,保证解集的分布性.

引用

页码：1284 / 1293

页数：10

共 6 条

[1]

新的混合分解高维多目标进化算法 [J].