一种用于多目标优化的混合遗传算法

被引：54

作者：

马清亮

胡昌华

杨青

机构：

[1] 西北工业大学航天学院,第二炮兵工程学院自动化系,西北工业大学航天学院西安,西安,西安

来源：

系统仿真学报 | 2004年 / 05期

关键词：

多目标优化; 遗传算法; 局部搜索; Pareto最优解;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2004.05.047

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了一种用于多目标优化的混合Pareto遗传算法(HPGA)。针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,引入直接搜索策略以增强算法的局部搜索能力。HPGA首先运行Pareto遗传算法,以得到近似的Pareto最优解;然后启动直接搜索对其进行进一步优化。仿真结果表明HPGA兼具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力。与Pareto遗传算法相比,HPGA不仅提高了优化搜索的效率,而且能够保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优前沿面。

引用

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