一种针对高维决策空间的进化多目标优化方法

• 作者: TANG Chang-jie WANG Rong ZHU Ming-fang 向勇 曾涛 邱江涛
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高维 多目标优化 进化算法 基因表达式编程
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 2329-2333
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6|TP18
• 字数: 4730字
• 语种: 中文

摘要

进化算法可并行处理多个解的特性使得它特别适合解决多目标优化问题.针对高维决策空间,将基因表达式编程引入多目标优化,设计了新的个体结构和操作,提出了一个进化多目标优化算法EMOGEP.实验结果表明,新算法在低维决策空间是可行和有效的;在高维决策空间中,表现出了比传统进化多目标优化算法更好的性能;多模态情况下,新算法能很好的逼近理论Pareto前沿.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾涛	四川大学计算机学院	42	533	14.0	22.0
2	向勇	四川大学计算机学院	45	201	9.0	13.0
6	TANG Chang-jie	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	4	1.0	1.0
7	ZHU Ming-fang	四川大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
11	邱江涛	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	4	1.0	1.0
12	WANG Rong	四川大学计算机学院	1	4	1.0	1.0