非支配排序遗传算法的改进

被引：37

作者：

付立

窦明罡

朱建凯

宋志明

机构：

[1] 中国地质大学(武汉)计算机学院

来源：

计算机与数字工程 | 2011年 / 39卷 / 02期

关键词：

多目标优化; 遗传算法; NSGA-Ⅱ; 非支配排序; Pareto前沿;

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：

NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法针对多目标优化问题,提出了非劣分类分层,引进拥挤度和拥挤度比较算子,通过精英选择策略,这样可使非劣前沿向Pareto前沿靠近,同时使解集具有更好的多样性。笔者对NSGA-Ⅱ算法的原理进行了系统的学习和研究,结合国内外最新的研究情况,实现了该算法并进行了一些改进,以期获得更好的效果,最后用多目标标准测试函数进行了实验分析。

引用

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页数：5

共 6 条

[1]

多目标进化算法及其应用.[M].郑金华著.科学出版社.2007,

[2]

遗传算法.[M].王小平;曹立明著;.西安交通大学出版社.2002,

[3]

遗传算法原理及应用.[M].周明;孙树栋编著;.国防工业出版社.1999,

[4]

多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法 [J].