【摘要】：針對傳統(tǒng)多目標(biāo)算法早熟收斂及多樣性不足的問題,提出了一種改進的非支配排序合作型協(xié)同進化遺傳算法(Improved Non-dominated Sorting Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm,INSCCGA)。該算法利用外部檔案存儲每一代進化過程中產(chǎn)生的精英個體,并對其不斷進行更新,以加快算法的收斂速度。同時提出了一種新型子種群之間協(xié)同進化的方式,增強候選解的多樣性。利用ZDT系列標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù),與經(jīng)典的多目標(biāo)進化算法NSGA-II以及多目標(biāo)協(xié)同進化算法NSCCGA進行了對比,結(jié)果表明改進算法具有更好的收斂性以及均勻的解分布。
[Abstract]:Aiming at the problems of premature convergence and lack of diversity of traditional multi-objective algorithm, an improved cooperative co-evolutionary genetic algorithm (Improved Non-dominated Sorting Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm,INSCCGA) is proposed. The algorithm uses external files to store and update the elite individuals generated in each generation of evolution to speed up the convergence of the algorithm. At the same time, a new co-evolution method between subpopulations is proposed to enhance the diversity of candidate solutions. Compared with the classical multi-objective evolutionary algorithm (NSGA-II) and the multi-objective co-evolutionary algorithm (NSCCGA), the ZDT standard test function is used. The results show that the improved algorithm has better convergence and uniform solution distribution.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金(No.2012JM8023) 陜西省教育廳自然科學(xué)基金專項(No.12JK0726)
【分類號】：TP18

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