基于多种群差分进化的多目标优化算法

• 作者: 宋通 庄毅
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 差分进化 多目标优化 多种群
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 205-209
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.08.044

摘要

针对差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)求解多目标优化问题时易陷入局部最优的问题,设计了一种双向搜索机制,它通过对相反进化方向产生的两个子代个体进行评价,来增强DE算法的局部搜索能力；设计了多种群机制,它可令各子群独立进化一定次数再执行全局进化,以完成子群间进化信息的交流,这一方面降低了算法陷入局部最优的风险,另一方面增强了Pareto解集的多样性,使Pareto前沿面的解集分布更为均匀.实验结果表明,相比于NSGA-Ⅱ等同类算法,所提方法在搜索Pareto最优解时效率更高,并且Pareto最优解集的精度及分布程度比前者更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄毅	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	126	790	14.0	23.0
2	宋通	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	7	2.0	2.0