多目标优化的演化算法

• 作者: 康立山 谢涛 陈火旺
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 演化计算 Pareto最优
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 997-1003
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 8322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2003.08.015

摘要

近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点.多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域.该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上,介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果,并具体以多目标遗传算法为代表,详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋值以及共享函数与小生境等技术.此外,指出并阐释了值得进一步研究的相关问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈火旺	国防科学技术大学计算机学院	53	2116	23.0	45.0
2	谢涛	国防科学技术大学计算机学院	14	865	7.0	14.0
3	康立山	武汉大学软件工程国家重点实验室	127	2409	27.0	44.0