一种基于双空间密度的多目标进化算法

• 作者: 刘婷婷 吴嘉轩 张斌 张长胜 王鹏
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 进化算法 空间密度 决策空间 目标空间
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2343-2347
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.10.005

摘要

目前,大多数多目标进化算法的多样性保持机制都只强调目标空间的多样性而忽视决策空间的多样性.这种设置可能导致种群在目标空间拥有良好多样性的同时却在决策空间拥有较差的多样性.为了解决上述问题,本文提出了一种基于双空间密度的多目标进化算法.为了反映个体在决策空间和目标空间的多样性,本文定义了双空间密度指标.基于双空间密度的配对选择操作可以平衡算法的收敛性与多样性;基于双空间密度的个体选择操作可以同时使决策空间和目标空间得到充分的搜索.实验结果表明,本文算法的求解质量明显优于对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张斌	东北大学计算机科学与工程学院	203	1801	20.0	33.0
2	王鹏	东北大学计算机科学与工程学院	24	90	5.0	8.0
3	张长胜	东北大学计算机科学与工程学院	23	161	6.0	12.0
4	吴嘉轩	东北大学计算机科学与工程学院	2	4	1.0	2.0
5	刘婷婷	东北大学计算机科学与工程学院	10	32	3.0	5.0