一种新的多目标改进和声搜索优化算法

被引:12
作者
刘思远
柳景青
机构
[1] 浙江大学建筑工程学院市政工程研究所
关键词
Pareto最优前沿解集; 多目标优化; 改进和声搜索算法; 信息共享;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
摘要
针对标准和声搜索算法存在收敛不稳定及不能用于多目标优化问题的缺陷,通过引入交叉算子、自适应记忆内搜索概率和调节概率,改进了传统的和声搜索算法;根据Pareto支配关系,结合算法和声记忆库内信息完全共享的特性,提出了基于动态Pareto最优前沿的能够求解多目标优化问题的多目标改进和声搜索算法。通过几个典型函数的仿真测试表明,提出的算法能够高效稳定地收敛于Pareto最优前沿,获得分布均匀的Pareto解集。
引用
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