多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略

被引：5

作者：

罗彪

郑金华

机构：

[1] 湘潭大学信息工程学院

来源：

关键词：

多目标进化算法; 动态聚集距离; 帕累托最优解; 分布性; 种群维护;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD。与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收敛性。

引用

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页数：5