帶精英策略的非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）是目前較常見的多目標(biāo)優(yōu)化算法。但上述方法基于固定擁擠度篩選中間種群,并未考慮篩選過程中擁擠度的動(dòng)態(tài)變化,且算法不能適應(yīng)不同進(jìn)化時(shí)期對(duì)于解空間的不同搜索需求,搜索效率較低。提出一種基于動(dòng)態(tài)擁擠度和自適應(yīng)t分布交叉算子（a-tDX）改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法,在每次刪除擁擠度最低的解后更新非支配解的擁擠度,直至選出所需數(shù)量的非支配解,以此維護(hù)解集的多樣性,并在算法迭代過程中采用自適應(yīng)進(jìn)化時(shí)期的t分布交叉以滿足算法對(duì)搜索空間的動(dòng)態(tài)需求。原始NSGA-Ⅱ算法、正態(tài)分布交叉算子改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法和所提算法在5個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)上的測(cè)試結(jié)果證明所提算法有更好的收斂性和多樣性。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2019,36(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

采用動(dòng)態(tài)擁擠度的篩選結(jié)果

4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析按照前文所提的參數(shù)設(shè)置,在測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo),可得到圖3-圖7所示的收斂性準(zhǔn)則γ隨迭代次數(shù)變化的曲線與表2、表3中不同算法在不同測(cè)試函數(shù)上的收斂性準(zhǔn)則γ、多樣性準(zhǔn)則Δ對(duì)比。

按照前文所提的參數(shù)設(shè)置,在測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo),可得到圖3-圖7所示的收斂性準(zhǔn)則γ隨迭代次數(shù)變化的曲線與表2、表3中不同算法在不同測(cè)試函數(shù)上的收斂性準(zhǔn)則γ、多樣性準(zhǔn)則Δ對(duì)比。圖5 不同算法在ZDT3函數(shù)上γ的變化趨勢(shì)


本文編號(hào)：3071971