一种新的MOEA/D中邻域更新策略研究

• 作者: 周欢 林梦嫚 江波 王丽萍
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 MOEA/D 全局替换 邻域更新
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 852-856
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 6035字
• 语种: 中文

摘要

MOEA/D算法使用聚合方法将多目标问题分解成单目标问题并行进化.然而,在优化的过程中,子代在固定的邻城内替换父代,并没有考虑固定邻域不利于算法选择较合适的父代参与繁殖.针对此问题,提出一种新的邻域更新策略.首先,利用各子问题的解,求出该解与所有权重向量的聚合函数值,以这些聚合函数值作为参考信息,更新父代解;其次,利用该参考信息,更新子问题对应的邻域结构.并将领域更新策略MOE/D算法应用子ZDT,DTLZ1-2等三个系列问题进行性能测试,并与MOEA/D、MOEA/D-GR算法进行性能对比.实验结果表明,与MOEA/D和MOEA/D-GR算法相比,结合邻域更新的MOEA/D策略,算法的收敛性明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽萍	浙江工业大学信息智能与决策优化研究所	89	620	13.0	20.0
2	周欢	浙江工业大学浙江省通信网技术应用研究重点实验室	6	23	4.0	4.0
6	林梦嫚	浙江工业大学信息智能与决策优化研究所	5	15	3.0	3.0
7	江波	浙江工业大学现代教育技术研究所	18	166	8.0	12.0