具有多形态种群协同进化的多目标优化算法

• 作者: 严宣辉 吴坤安 陈振兴
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 协同进化 多形态种群 向量夹角 排序链表
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1078-1088
• 页数: 11页
• 分类号: TP183
• 字数: 9394字
• 语种: 中文

摘要

为提高进化多目标优化算法在维持最优解多样性方面的性能，获得分布更均匀的Pareto非支配解集，文中提出一种具有多形态种群协同进化的多目标优化算法。该算法构建一种多形态种群协同进化架构，通过引入最小向量夹角的相似性度量方法，给出次优非支配个体选择策略，从而提高种群的多样性。算法还提出一种基于排序链表的拥挤个体删除策略，进一步提高解集分布的均匀性和宽广性。与经典算法对比结果表明，文中算法在解的分布性和多样性方面均有较好表现，尤其在解集分布均匀性方面优势较明显。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严宣辉	福建师范大学数学与计算机科学学院	34	234	9.0	14.0
2	陈振兴	福建师范大学数学与计算机科学学院	8	45	5.0	6.0
3	吴坤安	福建师范大学数学与计算机科学学院	4	25	3.0	4.0