基于岛屿群体模型的多目标演化算法研究

• 作者: 徐毅 李广强 赵凤强
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标演化算法 NSGA-II Pareto解集 岛屿模型
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 190-192,205
• 分类号: TP301
• 字数: 3401字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.12.043

摘要

近年来,基于Pareto最优概念的多目标演化算法成为演化计算的研究热点,并已在工程领域中得到了广泛应用.在多目标演化算法NSGA-II基础上,给出了并行非劣分层多目标演化算法(PNSMEA).该算法引入了粗粒度岛屿模型,整个群体被划分成若干个子群体,每个子群体单独演化计算.子群体在进化过程中,每隔一定进化代数交换集合中的个体,以保证各子群体中个体的多样性,提高多目标问题非劣最优域搜索的广度.引入算术交叉算子,以克服NSGA-II中SBX(Simulated Binary Crossover)交叉算子搜索能力较弱的缺点.试验结果表明,PNSMEA算法不仅可改善NSGA-II算法的搜索孤立区域困难和早收敛的问题,而且所获得的Pareto解集具有更好的分布性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李广强	大连海事大学信息科学技术学院	7	72	4.0	7.0
2	赵凤强	大连民族学院机电信息工程学院	6	31	2.0	5.0
3	徐毅	大连理工大学计算机科学与工程系	8	26	2.0	5.0