一种多目标非线性优化的NSGA-Ⅱ改进算法

• 作者: 郑夏 马良
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 多目标 非线性 NSGA-Ⅱ Pareto最优解
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 47-53
• 页数: 7页
• 分类号: TP18|TP301
• 语种: 中文

摘要

引入排序算法、拥挤度算子和精英策略后的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),它在多目标优化领域具有广泛的应用,但也存在个体分布不均,算法中的Pareto效率降低等问题.针对这些缺陷进行算法改进,首先在提出一种累积非支配排序赋值策略的同时改进交叉算子,利用具有自适应参数的DE优化思想对群体、初始群体的多样性分布进行了改进;通过融入非线性优化策略,提高了局部搜素能力,进一步提高了Pareto最优解的质量.最后,测试了六个标准多目标函数进行算法比较.测试结果表明所提的NDE-NSGA-Ⅱ算法具有更好的分布性,稳定性和更高的搜索解能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马良	上海理工大学管理学院	254	3597	28.0	49.0
2	郑夏	上海理工大学管理学院	4	8	2.0	2.0