基于新的适应度函数的多目标进化算法

• 作者: 代才 王宇平
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 进化算法 多目标优化 适应度函数 标量函数 Pareto最优
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 92-96
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于新的适应度函数的多目标进化算法.该算法通过使用新的适应度函数可以求得分布宽广均匀并且收敛到Pareto前沿的Pareto最优解.首先给出一组分布均匀的向量,然后利用这组向量将种群中的个体进行分类,每个向量作为一类.个体的适应度值是由它所在类的大小及其标量函数值所组成,个体的适应度值越小越好.通过数值试验,该算法与NSGAII,SPEA2和PESAII进行了比较.实验结果表明:该算法对大多数问题可以获得分布更均匀和收敛性更好的解,并且算法运行速度快了很多.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宇平	西安电子科技大学计算机学院	128	1633	22.0	34.0
2	代才	西安电子科技大学计算机学院	4	21	3.0	4.0