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摘要:
高维多目标优化问题由于具有巨大的目标空间使得一些经典的多目标优化算法面临挑战.提出一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法MAPSOAF, 该算法定义了一种自适应的模糊支配关系, 通过对模糊支配的阈值自适应变化若干步长, 在加强个体间支配能力的同时实现对种群选择压力的精细化控制, 以改善算法的收敛性;其次, 通过从外部档案集中选取扰动粒子, 并在粒子速度更新公式中新增一扰动项以克服粒子群早熟收敛并改善个体分布的均匀性;另外, 算法利用简化的Harmonic归一化距离评估个体的密度, 在改善种群分布性的同时降低算法的计算代价.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1, 2, 4, 5}上进行对比实验, 结果表明该算法在收敛性和多样性方面总体上具有较显著的性能优势.
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文献信息
篇名 一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 自适应模糊支配 精英个体扰动 粒子群算法 高维多目标优化问题 高维多目标粒子群优化算法
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2278-2289
页数 12页 分类号
字数 11963字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2018.c170573
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闭应洲 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室 39 210 9.0 12.0
2 李雄 华东交通大学软件学院 11 29 3.0 5.0
3 夏学文 华东交通大学软件学院 17 200 7.0 14.0
4 余伟伟 北京工业大学信息学部软件学院 3 10 2.0 3.0
5 谢承旺 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室 6 32 4.0 5.0
6 任柯燕 北京工业大学信息学部软件学院 2 5 1.0 2.0
7 赵怀瑞 华东交通大学机械与车辆工程学院 4 34 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应模糊支配
精英个体扰动
粒子群算法
高维多目标优化问题
高维多目标粒子群优化算法
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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