基于生态种群捕获竞争模型的多目标 Memetic 优化算法

• 作者: 张世文 李智勇 林亚平
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 捕获竞争 进化算法 Memetic 计算
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1488-1498
• 页数: 11页
• 分类号: TP301
• 字数: 8365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.004

摘要

本文针对复杂多目标优化问题 Pareto 前沿搜索难度大的特点，设计了一种结合多种群间捕获竞争、强化学习机制的多种群 Memetic 学习策略与进化计算模型．受种群进化、捕食种群与被捕食群体间的竞争等生态学原理的启发，提出了一种基于生态种群捕获竞争模型的多目标 Memetic 优化算法（Multi-Objective Memetic Algorithm based on Ecological Population Preying-competition Model，ECPM-MOMA）．ECPM-MOMA 算法设计并运用了捕获竞争、强化学习算子进行全局搜索，在种群进化过程中结合了 Memetic 搜索算子进行局部搜索．理论分析与实验结果表明，本文所提出的算法具有良好的收敛性能和分布特征，生态种群捕获竞争策略与进化计算模型对于解决复杂多目标优化问题是有效的．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林亚平	湖南大学信息科学与工程学院	231	2974	26.0	42.0
2	李智勇	湖南大学信息科学与工程学院	43	493	14.0	20.0
3	张世文	湖南大学信息科学与工程学院	5	37	3.0	5.0