一种基于分解和协同的高维多目标进化算法

• 作者: 余伟伟 汪慎文 胡玉荣 谢承旺 闭应洲
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高维多目标优化 分解策略 混合水平正交实验设计 高维多目标进化算法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 356-373
• 页数: 18页
• 分类号: TP181
• 字数: 14066字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005617

摘要

现实中大量存在的高维多目标优化问题对以往高效的多目标进化算法提出了严峻的挑战.通过将分解策略和协同策略相结合提出一种高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验方法在聚合系数空间产生一组均匀分布的权重向量以改善初始种群的分布性;其次,算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行协同进化,以产生高质量的子代个体,并改善算法的收敛性.该算法与另外5种高性能的多目标进化算法在基准测试函数集DTLZ{1,2,4,5)上进行对比实验,利用改进的反转世代距离指标IGD+评估各算法的性能.实验结果表明,MaOEA/DCE算法与其他对比算法相比,在总体上具有较为显著的收敛性和分布性优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡玉荣	荆楚理工学院科技处	11	16	3.0	4.0
2	闭应洲	南宁师范大学计算机与信息工程学院	7	1	1.0	1.0
3	汪慎文	河北地质大学信息工程学院	11	28	3.0	5.0
4	余伟伟	北京工业大学软件学院	3	10	2.0	3.0
5	谢承旺	南宁师范大学计算机与信息工程学院	3	4	2.0	2.0