基于变量分组的大规模多目标优化算法

• 作者: 林涛 霍丽娜
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模 多目标 进化算法 变量分组 levy分布
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2018037

摘要

含有大规模决策变量的多目标优化问题,是当前多目标进化算法领域中的研究难点之一.针对此问题,提出一种基于变量分组的大规模多目标优化算法.该算法的贡献在于两个方面:1)提出一种新的决策变量分组方法,该方法通过随机采样与非支配排序,将决策变量分为收敛性变量和多样性变量;2)在种群进化过程中,采用levy分布函数产生新个体,同时设计出适应于此分布函数的优化过程.以反向世代距离(inverted generational distance,IGD)作为评价指标,在标准测试集函数上进行实验,实验结果证明该算法在解决大规模多目标优化问题时是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林涛	河北工业大学计算机科学与软件学院	65	273	10.0	12.0
2	霍丽娜	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	0	0.0	0.0