一种增强型多目标烟花爆炸优化算法

• 作者: 夏学文 汪慎文 肖驰 许雷 谢承旺
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 烟花爆炸优化 多目标优化算法 半径精细化控制
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2323-2331
• 页数: 9页
• 分类号: TP301
• 字数: 7775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.10.002

摘要

现实中多目标优化问题的多样化和复杂化要求发展新的多目标优化算法.在混合多目标进化算法设计思想和新型进化模型的启发下,提出一种增强型多目标烟花爆炸算法eMOFEOA,该算法利用均匀化与随机化相结合的方法生成均匀分布的初始种群,为算法后续搜索提供较好的起始点;对烟花爆炸半径采用精细化控制策略,即不同世代的种群具有不同的爆炸半径,而且同一种群内部因个体支配强度的差异而具有不同的爆炸半径,以节省计算资源;利用简化的k-最近邻方法维持外部档案的多样性.本文算法与另5种对等比较算法一同在12个基准多目标测试函数上进行性能比较,实验结果表明eMOFEOA算法在收敛性、多样性和稳定性上具有总体上显著的性能优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢承旺	华东交通大学软件学院	33	403	9.0	19.0
2	夏学文	华东交通大学软件学院	17	200	7.0	14.0
3	汪慎文	河北地质大学信息工程学院	11	28	3.0	5.0
4	许雷	华东交通大学软件学院	2	31	2.0	2.0
5	肖驰	华东交通大学软件学院	3	20	2.0	3.0