基于独立成分分析的多目标分布估计算法

• 作者: 孟令晶 李冬 聂凯
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 分布估计算法 独立成分分析方法 NSGA-Ⅱ
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 976-979,1062
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.06.015

摘要

针对复杂的强耦合、非线性连续多目标优化问题，提出了一种基于独立成分分析方法（IC A ）的多目标分布估计算法。假设其概率图模型为非高斯的，采用ICA进行分离产生独立的各分量，接着采用基于拥挤距离排序和NSGA-Ⅱ的非支配排序，选择出优秀个体作为新的种群。与多目标ICA-UMDA 和vbICA-MM 的比较实验表明，该算法在测试函数ZDT2-2、ZDT4-2、ZDT6-2和F5上获得的Pareto解集具有较好的收敛性与多样性，且数据没有服从高斯分布的限制。