一种改进的求解多目标优化问题的进化算法

被引：7

作者：

汤可宗 ^{[1
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]}

杨静宇 ^{[1
]}

高尚 ^{[1
,2
]}

郑宇杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 浙江大学CAD&CG国家重点实验室

来源：

南京理工大学学报(自然科学版) | 2010年 / 34卷 / 04期

关键词：

多目标优化; 进化算法; Pareto最优解; 近邻函数;

D O I：

10.14177/j.cnki.32-1397n.2010.04.020

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对多目标优化问题,传统进化算法维护种群多样性的方法主要依赖于共享函数,但其小生境半径难以进行有效地设置。该文提出一种改进的求解多目标优化问题的进化算法,新算法引入了近邻函数准则(NFC),将其用于选择过程,可以从种群中选择出较好的个体,并确保种群的多样性。此外,新算法中融入了一种基于近邻函数准则的Pareto候选集的维护方法,利用这种方法可以有效地维护候选解集中个体的多样性。对所提出的算法,从时间和空间复杂度进行了理论分析。对一组典型优化问题的测试表明:该文提出的算法具有较高的搜索性能,解集分布的多样性与收敛性均较理想。

引用

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