动态选择与替换策略的多目标约束优化进化算法

• 作者: 梁昔明 秦浩宇 龙文
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 动态选择 约束优化问题 Pareto集
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1862-1866
• 分类号: TP301
• 字数: 4575字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于动态选择与替换策略的多目标优化进化算法用于求解约束优化问题.新算法首先将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题,基于Parto支配关系,把初始种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,引入一种非劣个体保护偏好策略,动态选取一定比例的最优非劣个体直接进入下一代群体,剩下的非劣个体随机替代Pareto子集中的个体.Pareto子集和Non-Pareto子集分别进行单形交叉和多样性变异操作产生新的子种群.对13个标准测试问题的数值实验结果表明新算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁昔明	中南大学信息科学与工程学院	91	1070	20.0	28.0
2	龙文	中南大学信息科学与工程学院	25	424	11.0	20.0
6	秦浩宇	中南大学信息科学与工程学院	7	125	5.0	7.0