一种差分多目标优化算法

• 作者: 刘若辰 焦李成 马亚娟
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 差分进化 Pareto占优
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 748-755
• 分类号: TP181
• 字数: 5026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.06.004

摘要

提出一种基于差分进化多目标优化算法.首先,采用基于差分进化的种群启发式搜索,根据多目标优化的特点,进行基于全部种群的Pareto占优比较和选择,有效实现全局搜索和局部搜索.另外,利用一个外部种群来储存非支配解,当非支配解的个数大于外部种群预先设定的规模时,对每个非支配个体采用基于支配关系和拥挤信息的适应度策略评价,然后采用基于密度的选择策略对外部种群进行删减,进一步提高算法的均匀性和宽广性.与NSGA-Ⅱ、PESA-Ⅱ、SPEA2的比较结果表明,该算法不仅收敛性较好,而且在均匀性和宽广性上优势明显.

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智能感知与图像理解教育部重点实验室	514	14586	52.0	103.0
2	刘若辰	西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室	21	603	15.0	21.0
3	马亚娟	西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室	2	28	2.0	2.0