基于云差分进化算法的约束多目标优化实现

• 作者: 刘国安 毕晓君
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 约束多目标优化 差分进化算法 云模型 变异策略
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 页码范围: 1022-1031
• 分类号: TP18
• 字数: 7799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201205032

摘要

针对现有约束多目标算法存在收敛性、分布性不高等问题,提出一种基于云差分进化算法的约束多目标优化方法,通过云模型对差分进化算法的参数进行自适应处理；采用建立外部种群分别存储可行解和不可行解的方式处理约束条件,并对已有可行解集的更新方法进行改进,有效提高解集的分布性.提出新的变异策略,利用优秀可行解和不可行解的方向信息增强算法对解的探索能力.通过对CTP类标准问题的求解表明,与另外2种较为优秀的约束多目标算法相比,本算法显著提高了Pareto解集的分布性,且更接近于真实的Pareto前沿,有效地解决了约束多目标问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕晓君	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	126	1188	17.0	27.0
2	刘国安	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	4	68	4.0	4.0