多目标布谷鸟搜索算法

• 作者: 余兵 李娜 杨新社 贺兴时
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标算法 布谷鸟搜索算法 多目标布谷鸟搜索算法 基于小生境技术的逐步档案缩减法 Pareto最优解
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真建模与仿真算法及数值仿真
• 页码范围: 731-737
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的.将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减与维护过程设计出了多目标布谷鸟搜索算法(MOCS).通过仿真实验验证以及相关性能指标的测试结果得出,MOCS算法与经典的NSGAⅡ算法相比,在所得解的收敛性、多样性和均匀性方面均有所改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
2	李娜	西安工程大学理学院	32	173	5.0	13.0
3	杨新社	西安工程大学理学院	8	95	5.0	8.0
7	余兵	西安工程大学理学院	2	39	2.0	2.0