基于Pareto的多目标克隆进化算法

被引：5

作者：

贺群

程格

安军辉

戴光明

彭雷

机构：

[1] 中国地质大学计算机学院

来源：

计算机科学 | 2012年 / 39(S1)卷 / S1期

关键词：

多目标优化问题; 多目标进化算法; 多目标优化免疫算法; NPCA算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal Algorithm)。通过部分多目标优化测试函数ZDT和DTLZ对算法进行了性能测试,验证了该算法能获得分布更加均匀的Pareto前沿,解的收敛性明显优于典型的多目标进化算法。

引用

页码：489 / 492

页数：4

共 12 条

[1]

Multiobjective immune algorithm with nondominated neighbor-based selection [J].