為平衡多目標演化算法求解不同優(yōu)化問題以及求解同一優(yōu)化問題時不同搜索階段的勘探與開采能力,并考慮到減小聚類算法輔助演化算法時產生的計算開銷,提出了一種基于自適應交配限制概率的自組織多目標演化算法（adaptive mating restriction probability based self-organizing multiobjective evolutionary algorithm, ASMEA）.首先,ASMEA在每一代利用自組織映射（self-organizing map, SOM）算法建立了演化種群個體間的鄰居關系,基于此關系有利于算子實施恰當?shù)闹亟M操作,并在演化算法后期產生優(yōu)質解,與此同時,為了節(jié)省利用SOM建立當前種群個體之間的鄰居關系時引起的計算開銷,將SOM與演化算法相融合,交替地進行SOM訓練與種群演化.然后,運用交配限制概率控制交配父代來源于SOM發(fā)現(xiàn)的鄰居種群或者是整個種群,以分別加強開采和勘探.最后,根據(jù)采用不同父代來源的重組在過去一定代數(shù)產生后代個體的效用,自適應地調整算法的交配限制概率.利用ASMEA和5種具有代表性的多目標演化算法對標準測試題進行求解... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學學報. 2020,52(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

IGD指標值箱線圖

平均IGD值的平均值和標準差演化曲線

TMOEA/D和ASMEA獲得的全部逼近前沿和代表性逼近前沿


本文編號：3074235