进化多目标优化算法研究

• 作者: 公茂果 杨咚咚 焦李成 马文萍
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 进化算法 Pareto占优 粒子群优化 人工免疫系统 分布估计算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 271-289
• 页数: 19页
• 分类号: TP18
• 字数: 15986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2009.03483

摘要

进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
5	公茂果	西安电子科技大学智能信息处理研究所	21	1246	13.0	21.0
9	杨咚咚	西安电子科技大学智能信息处理研究所	4	792	4.0	4.0