提高MOEAs解集的分布性——一种基于∞范数的逐步方法

• 作者: 曾映兰 罗彪 郑金华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标进化算法 种群维护 分布性 ∞范数 逐步
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.015

摘要

解集的分布性是多目标优化中最重要的研究工作之一,解集的分布性主要体现在两个方面,一是解集的分布广度;二是解忖集的均匀性.在多目标进化算法(MOEAs)中,解集分布性的保持放在种群维护中实现,提出一种基于∞范数的逐步方法(INS)来提高MOEAs解集的分布性,INS用∞范数来衡量个体的分布性,用逐步的方法来裁剪个体.通过与目前最流行的两个MOEAs--NSGA-Ⅱ和ε-MOEA,在9个测试函数上进行实验,结果表明INS能很好地提高解集的分布性.

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	曾映兰	湘潭大学信息工程学院	12	58	4.0	7.0
3	罗彪	湘潭大学信息工程学院	15	172	9.0	13.0