本文關(guān)鍵詞：混合精英策略的元胞多目標(biāo)遺傳算法及其應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 多目標(biāo) 元胞遺傳算法 混合精英 差分進(jìn)化 函數(shù)優(yōu)化 桁架結(jié)構(gòu)

【摘要】：為了提高Pareto解集的收斂性,平衡多目標(biāo)優(yōu)化的全局搜索和局部尋優(yōu)的能力,提出一種混合精英策略的元胞多目標(biāo)遺傳算法.該算法在分析元胞種群結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)基礎(chǔ)上,融入一種混合精英策略,提高算法的收斂性能.為了更好的平衡算法的全局搜索和局部尋優(yōu)的能力,加入一種差分進(jìn)化交叉算子.通過(guò)與同類算法在21個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)上對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,引入混合精英策略和差分進(jìn)化策略能夠提高算法的性能,與其他優(yōu)秀算法進(jìn)行比較的結(jié)果說(shuō)明,新算法有更好的收斂性和多樣性.工程實(shí)例求解結(jié)果表明了算法的工程可行性.
【作者單位】： 魯東大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多目標(biāo) 元胞遺傳算法 混合精英 差分進(jìn)化 函數(shù)優(yōu)化 桁架結(jié)構(gòu)
【基金】：山東省自然科學(xué)基金(No.ZR2010FL013)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言科學(xué)研究與工程領(lǐng)域中的優(yōu)化問(wèn)題大都是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題(Multi-objective Optimization Problems,MOPs).為有效求解這類問(wèn)題,人們提出了多目標(biāo)進(jìn)化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MOEA).過(guò)去的20年中,多目標(biāo)進(jìn)化算法在解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題上取得了長(zhǎng)足發(fā)展,

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張家善;王志宏;陳應(yīng)顯;;一種基于精英策略的改進(jìn)蟻群算法及應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2012年10期

2 張曉菲;張火明;;精英策略的改進(jìn)非支配遺傳算法[J];中國(guó)計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào);2010年01期

3 宗紹鵬;王錦彪;石剛;王偉;;精英策略蟻群算法在求解TSP問(wèn)題中的應(yīng)用[J];中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào);2007年S1期

4 張勇德,黃莎白;一種改進(jìn)的基于精英策略的EDPGA算法[J];控制與決策;2004年04期

5 吳中元,關(guān)志華,李光泉;一種改進(jìn)的非支配排序遺傳算法[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2002年06期

6 馮士剛;艾芊;;帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法在多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2007年12期

7 楊磊;于舒娟;;基于精英策略的逆向蟻群優(yōu)化盲檢測(cè)算法[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年12期

8 李言;劉永;李淑娟;楊明順;;面向多訂單的JSP建模及其蟻群算法實(shí)現(xiàn)[J];中國(guó)機(jī)械工程;2009年18期

9 楊娜娜;徐克林;;利用精英策略ST-ACO算法對(duì)UA-FLP的優(yōu)化求解[J];現(xiàn)代制造工程;2012年12期

10 周飛;羅杰;;基于遠(yuǎn)緣雜交的精英進(jìn)化算法[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2013年02期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 高博;基于精英策略的混合粒子蟻群算法改進(jìn)[D];燕山大學(xué);2011年

2 鄭強(qiáng);帶精英策略的非支配排序遺傳算法的研究與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2006年

3 徐光磊;MTO環(huán)境下制造車間優(yōu)化調(diào)度算法研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：539096