本文關鍵詞：應用精英反向?qū)W習的多目標煙花爆炸算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)實中的多目標優(yōu)化問題越來越多,而且日益復雜.受混合多目標優(yōu)化算法設計思想的啟發(fā),將煙花爆炸方法和精英反向?qū)W習機制引入至多目標優(yōu)化領域,提出一種應用精英反向?qū)W習的多目標煙花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL).該算法利用精英反向?qū)W習策略加強算法的全局搜索能力,利用煙花爆炸方法增強算法的局部搜索能力并提高求解的精度.這兩種搜索機制相互協(xié)同以更好地平衡算法的全局勘探和局部開采的能力.MOFAEOL算法與另外5種代表性多目標優(yōu)化算法一同在由ZDT系列和DTLZ系列組成的測試集上進行性能比較.實驗表明,MOFAEOL算法在收斂性、多樣性和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于或部分優(yōu)于其他對比算法.
【作者單位】： 華東交通大學軟件學院;江西科技師范大學數(shù)學與計算機學院;華東交通大學軌道交通學院;
【關鍵詞】： 煙花爆炸優(yōu)化 精英反向?qū)W習 多目標優(yōu)化算法
【基金】：國家自然科學基金(No.61165004) 江西省自然科學基金(No.20114BAB201025,No.20151BAB207022) 江西省教育廳科技項目(No.GJJ12307,No.GJJ14373)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言科學研究與工程實踐中存在著大量需要同時優(yōu)化多個目標函數(shù)的優(yōu)化問題,它們通常被稱為多目標優(yōu)化問題(Multi-objective Optimization Problem,MOP).MOP問題中各目標之間相互沖突,整體上一般不存在單個的最優(yōu)解,而是一組Pareto解的集合.MOP問題的復雜性導致經(jīng)典的數(shù)學規(guī)劃

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本文編號：421648