一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法

被引：2

作者：

敖友云 ^{[1
]}

迟洪钦 ^{[2
]}

机构：

[1] 安庆师范学院计算机与信息学院

[2] 上海师范大学数理信息学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 15期

关键词：

演化算法; 多目标优化; 多样性维护; Pareto最优;

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：

通过在目标空间中利用目标本身信息估算个体k最近邻距离之和,作为个体的密度信息,根据个体的密度信息对群体中过剩的非劣解进行逐个去除,以便更好地维护解的多样性,由此给出了一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法IDEMOEA。用这个算法对几个典型的多目标优化函数进行测试。测试结果表明,算法IDEMOEA求解多目标优化问题是行之有效的。

引用

页码：36 / 38+53 +53

页数：4

共 6 条

[1] 一种高效的多目标演化算法 [J].