本文關(guān)鍵詞： 差分進化 角度鄰域 外部存檔 多目標優(yōu)化　出處：《控制理論與應(yīng)用》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對如何實現(xiàn)差分進化算法求解多目標優(yōu)化問題,提出了一種基于角度鄰域的多目標差分進化算法,通過在選擇操作中引入弱支配概念,實現(xiàn)了對多目標優(yōu)化問題的求解.該算法通過計算目標空間中個體與權(quán)重向量的夾角來確定每個個體的鄰域,并在此基礎(chǔ)上引入了基于角度鄰域的變異策略,使個體的變異在鄰域內(nèi)進行,保證進化方向.此外,該算法創(chuàng)建了一個外部存檔用來保存進化過程中的非支配解,并定期對外部存檔進行維護,大大改善了解集的分布性.大量的數(shù)值仿真實驗結(jié)果表明通過角度確定鄰域的方法比通過歐氏距離確定鄰域的方法更加有效,算法所得解集的收斂性和分布性也均明顯優(yōu)于基于分解的差分多目標進化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and differential evolution,MOEA/D DE)和非支配排序算法Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA).
[Abstract]:In this paper, a multi-objective differential evolutionary algorithm based on angle neighborhood is proposed to solve the multi-objective optimization problem. The concept of weak dominance is introduced into the selection operation. The algorithm determines the neighborhood of each individual by calculating the angle between individual and weight vector in the target space, and then introduces a mutation strategy based on angle neighborhood. In addition, the algorithm creates an external archive to preserve the non-dominant solution in the evolution process and regularly maintains the external archive. A large number of numerical simulation results show that the method to determine neighborhood by angle is more effective than that by Euclidean distance. The convergence and distribution of the solution set obtained by the proposed algorithm are also superior to those of the multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and differential evolutional MOEA-DED and the nondominated sorting genetic algorithm II NSGAA.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室;唐山學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系;燕山大學(xué)國家冷軋板帶裝備及工藝工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(U1260203) 河北省高等學(xué)校創(chuàng)新團隊領(lǐng)軍人才培育計劃項目(LJRC013) 國家冷軋板帶裝備及工藝工程技術(shù)研究中心開放課題(2012005)資助~~
【分類號】：TP18

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