【摘要】：為提高已有多目標(biāo)進(jìn)化算法在求解復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題上的收斂性和解集分布性,提出一種基于種群自適應(yīng)調(diào)整的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法。該算法設(shè)計(jì)一個(gè)種群擴(kuò)增策略,它在決策空間生成一些新個(gè)體幫助搜索更優(yōu)的非支配解;設(shè)計(jì)了一個(gè)種群收縮策略,它依據(jù)對(duì)非支配解集的貢獻(xiàn)程度淘汰較差的個(gè)體以減少計(jì)算負(fù)荷,并預(yù)留一些空間給新的帶有種群多樣性的擾動(dòng)個(gè)體;引入精英學(xué)習(xí)策略,防止算法陷入局部收斂。通過典型的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證,結(jié)果表明所提算法相對(duì)于其他算法具有明顯的優(yōu)勢(shì),其性能優(yōu)越,能夠在保證良好收斂性的同時(shí),使獲得的Pareto最優(yōu)解集具有更均勻的分布性和更廣的覆蓋范圍,尤其適合于高維復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解。
[Abstract]:In order to improve the convergence and solution set distribution of existing multi-objective evolutionary algorithms for solving complex multi-objective optimization problems, a multi-objective differential evolutionary algorithm based on population adaptive adjustment is proposed. The algorithm designs a population expansion strategy, which generates some new individuals in the decision space to help search for better non-dominated solutions. A population shrinking strategy is designed to eliminate individuals with poor contribution to the non-dominated solution set to reduce computational load and to reserve some space for new disturbed individuals with population diversity. The elite learning strategy is introduced to prevent the algorithm from falling into local convergence. The algorithm is tested and verified by typical multi-objective optimization function. The results show that the proposed algorithm has obvious advantages over other algorithms, and its performance is superior, and it can ensure good convergence at the same time. The obtained Pareto optimal solution set has more uniform distribution and wider coverage, which is especially suitable for solving high dimensional complex multi-objective optimization problems.
【作者單位】： 東華大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70971020) 上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(15ZR1401600)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2328970