模糊自适应排序变异多目标差分进化算法

• 作者: 刘宝 敬超 董明刚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化问题 差分进化 排序变异 模糊系统 自适应策略
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 224-232
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 7897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.07.034

摘要

为提高多目标差分进化算法在求解问题时的收敛性和多样性,提出了一种模糊自适应排序变异多目标差分进化算法.首先,采用模糊系统自适应调节排序变异参数,均衡了算法的局部搜索能力和全局探索能力,在加快算法收敛速度的同时,减小了陷入局部最优的可能性;其次,采用均匀种群初始化方法,在算法开始阶段获得了一个分布均匀的初始种群,提高了算法的稳定性和多样性;最后,增加一个临时的种群以存储被丢弃的个体,用于每一代优化后的最终选择,提高了种群进化过程中的多样性.采用7个标准测试函数和3个具有偏好特征的测试函数进行仿真实验,并将所提算法与其他4种多目标进化算法进行对比.实验结果表明,所提算法在收敛性和多样性方面整体上优于其他几种对比算法,可以有效地逼近真实Pareto前沿.同时,实验也验证了所提算法中模糊自适应排序变异策略的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董明刚	桂林理工大学信息科学与工程学院	31	120	5.0	10.0
3	敬超	桂林理工大学信息科学与工程学院	22	15	3.0	3.0
9	刘宝	桂林理工大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0