自适应混合多目标分布估计进化算法

• 作者: 梁玉洁 许峰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 分布估计算法 差分进化算法 自适应 函数变化率
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 46-50,207
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0323

摘要

针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷，提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是：在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法，当函数变化率较大时，用分布估计算法产生新种群；当函数变化率较小即算法可能陷入局部收敛时，用差分进化算法产生新种群。理论分析和数值实验结果表明，这种混合算法不仅具有良好的全局收敛性，而且解的分布性和均匀性较没有考虑目标函数变化率的混合多目标分布估计算法也有了一定程度的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许峰	安徽理工大学理学院	143	328	9.0	12.0
2	梁玉洁	安徽理工大学计算机科学与工程学院	1	14	1.0	1.0