基于熵和隶属度函数的高维多目标优化问题求解

• 作者: 刘超 朱光宇 贺利军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高维多目标优化 模糊关联熵方法 适应度分配策略 隶属度函数 信息熵理论
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 185-190,195
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 6095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.06.033

摘要

为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法(FREM).结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的内在关系,并进行适应度分配.以模糊关联熵系数引导群体智能算法进化.在DTLZ测试函数集上的实验结果表明,FREM能够解决高维多目标优化问题,避免子目标数量增加对算法的影响,并得到比随机权重法和NSGA-Ⅱ更好的优化效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱光宇	福州大学机械工程及自动化学院	32	179	8.0	12.0
2	刘超	福州大学机械工程及自动化学院	4	15	2.0	3.0
3	贺利军	福州大学机械工程及自动化学院	6	38	4.0	6.0