一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法

• 作者: 毕晓君 王朝
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高维多目标优化 进化算法 删除策略 角度惩罚距离
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 314-322
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 6736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT170454

摘要

为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance, MaOEA-APD).首先,综合考虑收敛性和分布性在进化不同阶段的重要性,构造一种角度惩罚距离,使两者随进化进程动态平衡;其次,开发基于删除劣质个体的环境选择策略,在提高种群分布性的同时提高收敛性;最后,根据环境选择的原理,设计与之相协调且互补的匹配选择过程,提高算法的整体进化效率.将所提算法与目前国内外性能优异的3种高维多目标进化算法进行对比,实验结果表明在WFG标准测试函数集上,该文算法相对于其他算法,综合性能有了较大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕晓君	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	126	1188	17.0	27.0
2	王朝	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	5	13	3.0	3.0