基于支配度迁移模型的多目标生物地理学优化算法

• 作者: 祁荣宾 黄浙铭
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 生物地理学优化 多目标优化 支配度迁移模型 自适应迁移
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 90-96
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 5242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20170120001

摘要

针对传统多目标算法在解决MOPs问题时会出现Pareto前沿收敛结果不好、解集分布性不佳的情况,提出了基于支配度迁移模型的多目标生物地理学算法(MOBBO).新的迁移模型充分利用了Pareto解之间的支配信息,有助于算法进行有效的个体评价和栖息地排序;为了强化算法的收敛效果,提出了基于优选特征库的自适应迁移策略,以便产生携带较好特征的候选解强化搜索能力;同时为了增强算法进化中Pareto解集的分布性,提出了改进的KNN密度估计方法淘汰过密的个体.通过ZDT和DTLZ系列测试函数以及MDI缩合过程的多目标问题优化上的比较,验证了MOBBO算法具有较快的收敛性和较好的分布延展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祁荣宾	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	25	182	7.0	13.0
2	黄浙铭	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0