一种基于"探测"与"开采"的多目标进化算法

• 作者: 朱云飞 罗彪 蔡自兴 郑金华
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 多目标进化算法 多目标优化问题(MOPs) 复杂Pareto解集 探测 开采
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 143-149
• 页数: 7页
• 字数: 4866字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2010.02.007

摘要

针对实践中多目标优化问题(MOPs)的Pareto解集(PS)未知且比较复杂的特性,提出了一种基于"探测"(Exploration)与"开采"(Exploitation)的多目标进化算法(MOEA)--MOEA/2E.该算法在进化过程中采用"探测"与"开采"相结合的方法,用进化操作不断地探测新的搜索区域,用局部搜索充分开采优秀的解区域,并用隐最优个体保留机制保存每一代的最优个体.与目前最流行且有效的多目标进化算法NSGA-II及SPEA-II进行的比较实验结果表明,MOEA/2E获得的Pareto最优解集具有更好的收敛性与分布性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡自兴	中南大学信息科学与工程学院	393	7036	40.0	69.0
2	郑金华	湘潭大学进化计算与智能系统研究中心	134	1464	20.0	31.0
3	朱云飞	湘潭大学进化计算与智能系统研究中心	10	40	3.0	6.0
7	罗彪	湘潭大学进化计算与智能系统研究中心	15	172	9.0	13.0