多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率研究

• 作者: 任亚峰 郑金华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 进化算法 鲁棒最优解 拟蒙特卡罗方法 有效目标函数 蒙特卡罗积分
• 年，卷（期）: 2011,（23）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 29-33,70
• 分类号: TP18
• 字数: 5050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.23.009

摘要

鲁棒最优解是进化计算研究的重要方面,同时也是研究难点,多目标进化算法搜索鲁棒最优解时,通常要用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF),而已有求解方法近似精度不高,使得算法搜索鲁棒最优解的性能较差.提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)来估计有效目标函数方法,其所引入的Q-MC方法-Korobov点阵能更精确地估计EOF.实验结果表明,与现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)相比,拟蒙特卡罗方法(Q-MC)可以较大地提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑金华	湘潭大学信息工程学院	134	1464	20.0	31.0
2	任亚峰	湘潭大学信息工程学院	4	20	3.0	4.0