基于多目标进化算法混合框架的MOEA/D算法

• 作者: 吴启迪 汪镭 田红军
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 进化算法 混合框架 MOEA/D 反馈控制
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真支撑平台/系统技术
• 页码范围: 201-216
• 页数: 16页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.17-9183

摘要

针对混合多目标进化算法中如何设计全局搜索算法和局部搜索策略结合机制的难点问题以及提高多目标进化算法的求解性能,基于反馈控制思想,提出了一种系统化、模块化为全局优化与局部搜索相结合的混合MOEA/D算法,算法中设计了一种基于拥挤熵的种群多样性度量方法;提出了基于简化二次逼近的局部搜索策略,以及针对MOEA/D的种群多样性增强策略.数值实验表明所提算法具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,所提混合框架可有效提升现有多目标进化算法的求解性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪镭	同济大学电子与信息工程学院	101	1687	20.0	39.0
2	吴启迪	同济大学电子与信息工程学院	217	4239	34.0	59.0