应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法

• 作者: 汪慎文 王佳莹 张佳星 王峰 王晖
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 精英档案 反向学习 差分进化算法 网格约束分解
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 智能计算
• 页码范围: 40-45,91
• 页数: 7页
• 分类号: TU528.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2020.06.011

摘要

针对多目标优化问题日渐复杂的情况,受集成算法思想的启发,提出一种应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法.该算法通过建立一个外部档案来保存种群进化过程中的非支配解,提高算法收敛速度.在进化过程中根据反向学习代跳跃概率,使用反向学习生成反向解,扩大搜索范围,提高种群多样性.利用网格系统确定解的坐标,并根据一定的约束生成交叉池,在交叉池中选择父代个体,利用差分进化算法产生新个体,通过网格约束分解排序算法选择下一代种群.将此算法与其他算法在UF测试函数上进行实验,结果表明:所提出的算法在解决无约束多目标优化问题上得到Pareto前沿形状有较强的鲁棒性.