基于全局排序的高维多目标优化研究

• 作者: 毕晓君 王科俊 肖婧
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高维多目标优化 宽松Pareto支配 全局排序
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 1574-1583
• 页数: 10页
• 分类号: TP301
• 字数: 8799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004612

摘要

目标数超过4的高维多目标优化是目前进化多目标优化领域求解难度最大的问题之一,现有的多目标进化算法求解该类问题时,存在收敛性和解集分布性上的缺陷,难以满足实际工程优化需求.提出一种基于全局排序的高维多目标进化算法GR-MODE,首先,采用一种新的全局排序策略增强选择压力,无需用户偏好及目标主次信息,且避免宽松Pareto支配在排序结果合理性与可信性上的损失;其次,采用Harmonic平均拥挤距离对个体进行全局密度估计,提高现有局部密度估计方法的精确性;最后,针对高维多目标复杂空间搜索需求,设计新的精英选择策略及适应度值评价函数.将该算法与国内外现有的5种高性能多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,结果表明,该算法具有明显的性能优势,大幅提升了4～30维高维多目标优化的收敛性和分布性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王科俊	哈尔滨工程大学自动化学院	188	3114	29.0	47.0
2	毕晓君	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	126	1188	17.0	27.0
3	肖婧	哈尔滨工程大学自动化学院	8	105	7.0	8.0