基于相关性选择的高维多目标优化算法

• 作者: 李昂儒 潘晓英 赵倩 陈雪静
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高维多目标优化 差分算子 变异算子 相关性选择
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 711-716,731
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 4571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.04.017

摘要

在科学研究领域普遍存在高维多目标优化问题且难有较好的解决方法,论文提出了基于相关性选择的高维多目标优化算法,首先,论文算法借鉴差分算法中的变异引导算子和交叉算子来提高搜索能力和搜索精度;其次,该算法没有采用传统的非支配排序的选择机制,而是使用基于相关性情况选择个体来维持种群的多样性.为检验算法的性能,将所提出的算法应用于多个基准测试问题,与同类算法相比,所提的方法在收敛性和分布性方面效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘晓英	西安邮电大学计算机学院	40	149	7.0	11.0
2	赵倩	西安邮电大学计算机学院	3	4	2.0	2.0
3	李昂儒	西安邮电大学计算机学院	3	13	1.0	3.0
4	陈雪静	西安邮电大学计算机学院	2	12	1.0	2.0