基于相似性排挤与适应值分层计算的可持续Pareto遗传算法

• 作者: 李少波 杨观赐 郭观七
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 遗传算法 Pareto最优性 相似性排挤 适应值分层
• 年，卷（期）: 2007,（14）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1717-1722
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2007.14.020

摘要

在研究并实现计算复杂度仅为O(N log2 N′)的基于相似性排挤的小生境技术(NTSC)、快速适应值分层算法(FHFS)的基础上,提出了基于相似性排挤与适应值分层计算的可持续Pareto遗传算法(SPGA).SPGA采用了进化操作种群与外部种群两个种群.外部种群用于存储当前最优解集,利用基于模糊推理机制提出的NTSC来维持种群多样度,使外部种群中存储的Pareto非劣解集均匀地逼近问题的理论最优面;采用将个体按其所处层次来精确标识个体适应能力的FHFS来辨识个体适应值,避免适应值特别高的个体抑制适应值比它低的个体.仿真优化结果表明,SPGA能够以较小的计算成本搜索到高精度的、分布均匀的Pareto非劣解集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭观七		44	368	13.0	17.0
2	李少波		163	758	13.0	21.0
3	杨观赐		39	140	6.0	10.0