用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解

• 作者: 周聪 李望移 罗彪 郑金华
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标进化算法 鲁棒性 质量 鲁棒Pareto最优解 有效目标函数
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 2815-2822
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 7461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.12.039

摘要

搜索鲁棒Pareto最优解是多目标进化算法(MOEA)研究的一个重要方面.目前,优化"原目标函数"的传统MOEA与基于"有效目标函数"的MOEA(Eff-MOEA)在搜索鲁棒Pareto最优解时都易丢失某些性质的解.为解决这一缺陷,本文定义了一种新的鲁棒Pamto最优解,提出了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的MOEA(MOEA/R),MOEA/R将多目标鲁棒优化问题(MROP)转化成两目标问题来优化,一个目标为解的质量,另一个目标为解的鲁棒性,每一目标均对应一子优化问题.通过与NSGA-Ⅱ及Eff-MOEA的对比分析,结果表明MOEA/R的结果较好,更重要的是本文探索了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的思想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑金华	湘潭大学信息工程学院	134	1464	20.0	31.0
2	周聪	湘潭大学信息工程学院	8	98	5.0	8.0
3	罗彪	湘潭大学信息工程学院	15	172	9.0	13.0
4	李望移	湘潭大学信息工程学院	3	28	3.0	3.0