快速约束多目标进化算法及其收敛性

被引：12

作者：

马永杰 ^{[1
,2
]}

摆玉龙 ^{[1
]}

蒋兆远 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北师范大学物理与电子工程学院

[2] 兰州交通大学机电技术研究所

来源：

系统工程理论与实践 | 2009年 / 29卷 / 05期

关键词：

进化算法; 快速收敛; 约束多目标优化; 多样性;

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：

针对进化算法收敛速度缓慢、容易陷早熟的问题,提出了约束多目标优化问题的一种新的快速进化算法.设计了能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索的交叉算子,将约束条件和目标结合在一起,引入一种新的偏序关系用于比较个体之间的优劣,提出一种新的Niche值计算方法作为维持种群均匀性的主要动力,并采用已搜索解集避免了算法的重复搜索.在此基础上,设计了具有全局搜索能力的进化算法,并证明了算法的收敛性.仿真结果表明,与同类进化算法相比,该算法能够快速收敛到Pareto前沿,并能很好地维持种群的多样性.

引用

页码：149 / 157

页数：9

共 7 条

[1]

动态多目标优化的进化算法及其收敛性分析 [J].