本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的基于NSGA-Ⅱ和DE的多目標(biāo)混合進(jìn)化算法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為提高非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)的搜索精度和多樣性,借鑒差分進(jìn)化中加強(qiáng)局部搜索的策略,提出了一種改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法(LDMNSGA-Ⅱ)。該算法利用拉丁超立方體抽樣技術(shù)對(duì)解種群進(jìn)行初始化,保證種群的初始分布能夠均勻,采用差分進(jìn)化中的變異引導(dǎo)算子和交叉算子替換NSGA-Ⅱ的交叉算子,加強(qiáng)局部搜索能力和提高搜索精度,同時(shí)保留NSGA-Ⅱ中的變異算子,保留算法多樣性。四個(gè)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)的仿真結(jié)果表明,該算法LDMNSGA-Ⅱ在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題中表現(xiàn)出了良好的綜合性能。
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61105064,61203311) 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(14JK1667) 西安郵電大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(CXL2014-34) 廈門市科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20141164)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言在實(shí)際生活中,很多復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)往往不止一個(gè),且目標(biāo)間互相限制,不能同時(shí)達(dá)到最優(yōu),此類問題被稱之為多目標(biāo)優(yōu)化問題(multi-objective optimization problem,MOP)[1,2]。一個(gè)MOP往往沒有最優(yōu)解而是一個(gè)解集合,這個(gè)集合稱為Pa-reto解集,對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值集合稱之為Pareto，

本文編號(hào)：1320215