解决多目标优化问题的差分进化算法研究进展

• 作者: 叶洪涛 罗飞 许玉格
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 多目标优化 差分进化 进化算法 启发式 Pareto优化
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 922-928
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2013.12016

摘要

差分进化(differential evolution,DE)是一种简单但功能强大的进化优化算法.由于其优秀的性能,其诞生之日起就吸引了各国研究人员的关注.作为一种基于群体的全局性启发式搜索算法,差分进化算法在科学和工程中有许多成功的应用.本文对解决多目标优化问题的差分进化算法研究进行了综述,对差分进化的基本概念进行了详细的描述,给出了几种解决多目标优化问题的差分进化算法变体,并且给出了差分进化算法解决多目标优化问题的理论分析,最后,给出了差分进化算法解决多目标优化问题的工程应用,并指出了未来具有挑战性的研究领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗飞	华南理工大学自动化科学与工程学院	165	1277	17.0	27.0
2	许玉格	华南理工大学自动化科学与工程学院	61	585	15.0	20.0
3	叶洪涛	广西工学院电气与信息工程学院	18	136	7.0	11.0