一种改进的基于 NSGA-Ⅱ和DE的多目标混合进化算法

• 作者: 朱静 潘晓英
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: NSGA-Ⅱ 拉丁超立方抽样技术 差分算子 变异算子 多目标优化
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3638-3642
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.027

摘要

为提高非支配排序遗传算法（N S GA-Ⅱ）的搜索精度和多样性，借鉴差分进化中加强局部搜索的策略，提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法（LDMNSGA-Ⅱ）。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化，保证种群的初始分布能够均匀，采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换N S GA-Ⅱ的交叉算子，加强局部搜索能力和提高搜索精度，同时保留N S GA-Ⅱ中的变异算子，保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明，该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘晓英	西安邮电大学计算机学院	40	149	7.0	11.0
2	朱静	西安邮电大学计算机学院	2	8	1.0	2.0