基于动态扩张角的广义Pareto支配优化算法

• 作者: 祁荣宾 郝新东
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高维多目标优化 动态扩张角 广义支配 选择压
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 智能优化
• 页码范围: 609-616
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 4519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20170629001

摘要

NSGA-Ⅱ算法在处理高维多目标问题时解集的区分度变得很差,对此,有学者提出了基于扩张角的广义Pareto支配优化算法(GPO-NSGA-Ⅱ),即通过改变扩张角来调整解的支配区域,从而调整解集的区分度,进化过程中扩张角保持恒定.本文在GPO-NSGA-Ⅱ算法的基础上提出了随着种群进化扩张角动态改变的广义Pareto支配优化算法(DGPO-NSGA-Ⅱ),通过动态调整种群进化过程中的扩张角来影响种群进化的选择压.扩张角的动态调整采用线性减小方式,即随着种群的进化将扩张角从初始扩张角线性减小为0.为保证获得一个较好的初始扩张角区间,对种群进化的不同扩张角进行了大量对比实验.将该算法与GPO-NSGA-Ⅱ 、NSGA-Ⅱ在测试函数上进行对比实验,结果表明该算法能以更高的精度更快地收敛到理论前沿,个体分布也更均匀.

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	华东理工大学信息科学与工程学院	25	182	7.0	13.0
2	郝新东	华东理工大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0