融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法

• 作者: 江巧永 高岳林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 分布估计 采样方法 Pareto邻域交叉算子 模拟退火
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 38-41,153
• 分类号: TP18
• 字数: 4009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.28.009

摘要

将分布估计算法用于多目标优化问题,提出一种融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法(MEDAP).与一般分布估计算法只通过采样方法产生新种群不同,MEDAP算法利用采样和交叉相结合的方法产生新种群,并通过模拟退火技术在线调节尺度因子,以此来控制采样和交叉的贡献量,根据NSGA-Ⅱ的选择策略选出下一代进化种群.数值实验分为两组,一组选取8个常用测试函数并与NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明了MEDAP算法的有效性.另一组与不加Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法进行比较,数值实验结果验证了Pareto邻域交叉算子的加入提高了算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高岳林	北方民族大学信息与系统科学研究所	146	1138	17.0	27.0
2	江巧永	北方民族大学信息与系统科学研究所	11	59	5.0	7.0