一种混合高维目标进化算法及其收敛性分析

• 作者: 谢承旺
• 来源期刊: 武汉大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 高维目标优化 w-支配关系 HMOEA 收敛性
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术及应用
• 页码范围: 116-122
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

现代多目标进化算法在高维目标空间中遭遇性能危机,提出一种混合高维目标进化算法（Hybrid Many-Ob-jective Evolutionary Algorithm,HMOEA）以改善算法的解题性能.新的算法使用了新定义的w-支配关系替代Pa-reto支配关系;其次,为使算法在收敛性与多样性之间保持适当均衡,下一代种群个体的构成随当前进化世代动态调整;最后,算法使用了改进的拥挤距离赋值机制评估解个体密度以实施多样性保持操作.新算法在DTLZ2问题上进行测试,结果表明该算法可以获得很好的性能,而且新算法在收敛性和多样性之间也取得了较好的均衡.最后,从一般意义上分析了HMOEA算法的收敛性,分析结果表明HMOEA算法能够以概率1收敛.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢承旺	华东交通大学软件学院	33	403	9.0	19.0