基于全排序与混沌多样性的高维目标进化算法

• 作者: 田建勇 石林江
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标进化 高维目标 全排序 混沌
• 年，卷（期）: 2014,（28）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4322字
• 语种: 中文

摘要

当前大部分多目标进化算法采用Pareto排序为种群个体指定适应度值;然而随着优化目标个数增加,种群中非支配个体的比例越来越大,造成上述算法的搜索能力迅速下降.针对高维(4个以上)目标优化问题,提出了一种全排序方法;该排序方法与Pareto排序具有一致性,并且能够对非支配解进行比较;因此基于全排序的多目标进化算法不受目标个数增加的影响.为了提高算法的优化效果,设计了一个混沌映射算子,用来周期性地初始化种群,以保证种群的多样性与均匀分布.最后,采用标准测试问题对所提算法与著名的非支配快速排序遗传算法(NSGA2)进行了实验比较.结果表明在高维目标优化问题中,所提算法无论在收敛精度,还是算法运行效率上都高于NSGA2算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石林江	安顺学院电子与信息工程学院	18	19	2.0	3.0
2	田建勇	山东大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0