基于自适应划分的进化多目标优化非支配个体选择策略

• 作者: 公茂果 刘超 焦李成 程刚
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 进化算法 非支配个体 选择 自适应划分
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 545-557
• 分类号: TP18
• 字数: 8940字
• 语种: 中文

摘要

进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.多目标优化问题解的多样性主要体现在两个方面,即分布的广度和均匀程度.在分析了已有多目标进化算法保持解的多样性策略的基础上,提出了一种基于自适应划分的非支配个体选取策略.新策略根据非支配个体在目标空间的相似性程度对由当前非支配个体构成的前沿面进行自适应划分,在划分出的各区域选择最具代表性的个体,实现对非支配个体的修剪操作.为了验证新策略的有效性,将此策略应用于两类典型的多目标进化算法中,基于13个标准测试问题的仿真结果表明,自适应划分策略使最优解的均匀性和广度得到了很好的提升.

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感知与图像理解教育部重点实验室	514	14586	52.0	103.0
2	公茂果	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	21	1246	13.0	21.0
3	程刚	西安电子科技大学智能信息处理研究所	7	38	3.0	6.0
4	刘超	西安电子科技大学智能信息处理研究所	5	45	2.0	5.0