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基于動(dòng)態(tài)多策略差分進(jìn)化模型的MOEA/D算法

發(fā)布時(shí)間:2021-01-17 20:41
  在基于分解技術(shù)的多目標(biāo)進(jìn)化算法的框架中,引入一種動(dòng)態(tài)多策略差分進(jìn)化模型。該模型在分析不同差分進(jìn)化策略的特點(diǎn)基礎(chǔ)上,選擇了三種差分進(jìn)化策略,并對(duì)每種策略分配一子種群。在進(jìn)化過程中,依據(jù)每種策略對(duì)鄰域更新的貢獻(xiàn)度,動(dòng)態(tài)地調(diào)整其子種群的大小。對(duì)比分析采用不同差分進(jìn)化算法的性能,結(jié)果表明運(yùn)用多個(gè)策略之間相互協(xié)同進(jìn)化,有利于提高算法性能。將新算法同NSGA-Ⅱ與MOEA/D算法在LZ09系列基準(zhǔn)函數(shù)上進(jìn)行性能對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法的收斂性和多樣性均優(yōu)于對(duì)比算法。將新應(yīng)用于Ⅰ型梁多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題中,獲得的Pareto前沿均勻,且解集域較寬廣,對(duì)比分析表明了算法的工程實(shí)用性。 

【文章來源】:計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017,34(09)北大核心

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于動(dòng)態(tài)多策略差分進(jìn)化模型的MOEA/D算法


MOEA/D-DMDE算法在求解P2問題上獲得Fmeta最優(yōu)解和PS

示意圖,Pareto最優(yōu),解和


由表3可知,九個(gè)測(cè)試函數(shù)中MOEA/D-DMDE算法獲得了六個(gè)最優(yōu)值;MOEA/D算法獲得三個(gè)最優(yōu)值;NSGA-Ⅱ算法不能取得較優(yōu)值。數(shù)據(jù)表明,在F3、F4和F6問題上,MOEA/D算法性能較好,其余的測(cè)試函數(shù)性能MOEA/D-DMDE算法表現(xiàn)更好。從t-test結(jié)果來看,MOEA/D-DMDE算法依舊對(duì)NS-GA-Ⅱ算法占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),凈勝分為9,對(duì)于MOEA/D算法凈勝分為3。圖2~4為MOEA/D-DMDE算法在求解F2、F3和F6問題上獲得Pareto最優(yōu)解集和PS集合。由圖2和3可知,本文算法求得Pareto最優(yōu)解均勻地分布于真實(shí)的PF上,且PS分布性較好。F6問題是一個(gè)3目標(biāo)問題。從圖4中可知,本文算法求解的分布較廣泛,但在邊緣區(qū)收斂性于分布性較差。綜合以上分析可以得出結(jié)論,MOEA/D-DMDE與MOEA/D、NSGA-Ⅱ算法相比具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。從統(tǒng)計(jì)意義上的t-test檢驗(yàn)結(jié)果表明,MOEA/D-DMDE算法在九個(gè)具有復(fù)雜PS的測(cè)試函數(shù)上獲得HV和IGD性能總體上顯著地好于另外兩種算法。不過依據(jù)“沒有免費(fèi)午餐定律”,不可能期望本文算法能夠在每一個(gè)測(cè)試問題上均取得最優(yōu)值。3工程實(shí)例鑒于MOEA/D-DMDE算法在求解無約束多目標(biāo)算法的良好性能,為了進(jìn)一步驗(yàn)證其在求解多目標(biāo)約束問題的能力,將其應(yīng)用于某主梁的多目標(biāo)設(shè)計(jì)問題[26]。主梁的示意圖如圖5所示。主梁的尺寸在滿足幾何和強(qiáng)度約束條件下,梁的截面積和靜載彎曲力最小,其中已知E=2×104kN/cm2,σα=16kN/cm2,P=600kN,Q=50kN,L=200cm。由于問題存在約束,本文采用Deb等人[27]提出的多目標(biāo)法處理違反約束的個(gè)體。MOEA/D-DMDE算法的基本參數(shù)為:最大進(jìn)化代數(shù)為500次,種群大小為800,鄰域大小T=25,鄰域搜索概率δ=0.9,子問題更新數(shù)目nr=3,DE策略的控制參數(shù)均取CR=1.0,F(xiàn)=0.5,多項(xiàng)式變異操作數(shù)參數(shù)η=20,Pm=1

基于動(dòng)態(tài)多策略差分進(jìn)化模型的MOEA/D算法


型彭汾計(jì)示青圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于混合高斯模型的多目標(biāo)進(jìn)化算法[J]. 周愛民,張青富,張桂戌.  軟件學(xué)報(bào). 2014(05)
[2]求解復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題MOEA/D-GEP算法[J]. 張冬梅,龔小勝,戴光明,彭雷.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(04)
[3]基于自適應(yīng)差分進(jìn)化的多目標(biāo)進(jìn)化算法[J]. 畢曉君,肖婧.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2011(12)



本文編號(hào):2983559

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