基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法

• 作者: 徐立龙 李二超
• 来源期刊: 扬州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 Pareto支配 参考点 两阶段 三层选择
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19411/j.1007-824x.2020.01.007

摘要

为解决Pareto支配收敛速度慢、PBI聚合在不连续的Pareto前沿上分布性差及运行效率低的问题,基于两阶段参考点三层选择,提出了一种多目标优化算法(multi-objective evolutionary algorithm for two-stage reference point three-hierarchy selection,TT-MOEA).该算法首先提出两阶段参考点策略,算法前期设置较少的参考点,使种群快速收敛,提高运行效率;算法后期设置较多的参考点,改善种群的多样性.其次提出三层选择策略,第一层为了加速收敛采用有效的非支配(effective non-dominated sorting,ENS)选择;第二层综合考虑收敛性与多样性采用PBI(penalty-based boundary intersection)依次选择;第三层为了增加多样性采用小生境选择.5种标准测试函数的计算结果证明了本文算法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李二超		65	278	10.0	13.0
2	徐立龙		2	0	0.0	0.0