一种基于密度的局部搜索NSGA2算法

• 作者: 乔俊飞 李文静 栗三一
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: NSGA2 密度 局部搜索 多目标优化
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.1303

摘要

针对局部搜索类NSGA2算法计算量大的问题,提出一种基于密度的局部搜索NSGA2算法(NSGA2-DLS).使用解的密度衡量解的稀疏度,并将当前非支配解中稀疏度最小的解定义为稀疏解,每次遗传过程在稀疏解周围进行局部搜索.在局部搜索过程中,同时采用极限优化策略和随机搜索策略以提高解的质量和收敛速度.对ZDT系列函数和DTLZ系列函数进行仿真实验并与标准NSGA2算法、一种局部随机搜索算法和一种定向搜索算法进行比较,结果表明,NSGA2-DLS在消耗计算量和优化效果方面均优于对比方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学自动化学院	181	1883	22.0	31.0
2	李文静		10	55	4.0	7.0
3	栗三一	北京工业大学自动化学院	2	24	2.0	2.0