發(fā)布時(shí)間：2017-08-18 13:01

  本文關(guān)鍵詞：基于泛化反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)約束差分進(jìn)化算法

  更多相關(guān)文章： 差分進(jìn)化 泛化反向?qū)W習(xí) 多目標(biāo)優(yōu)化 約束優(yōu)化 非支配排序

【摘要】：差分進(jìn)化算法是一種簡(jiǎn)單有效的進(jìn)化算法,基于泛化反向?qū)W習(xí)的機(jī)制在進(jìn)化算法中經(jīng)�？梢砸龑�(dǎo)種群的進(jìn)化.針對(duì)多目標(biāo)的約束優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種基于泛化反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)約束差分進(jìn)化算法.該算法采用基于泛化反向?qū)W習(xí)的機(jī)制(generalized opposition-based learning,GOBL)產(chǎn)生變換種群,然后在種群初始化和代跳躍階段,利用非支配排序、擁擠距離和約束處理技術(shù)從原始種群和其變換種群中選擇更優(yōu)的種群個(gè)體作為新的種群繼續(xù)迭代進(jìn)化;該算法通過(guò)采用基于泛化反向?qū)W習(xí)的機(jī)制,可以引導(dǎo)種群個(gè)體慢慢向最優(yōu)的Pareto前沿逼近,以求得最優(yōu)解集.最后采用多目標(biāo)Benchmark問(wèn)題對(duì)該算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與NSGA-Ⅱ,MOEA/D及其他的多目標(biāo)進(jìn)化算法相比,提出的算法具有更好的收斂性,并且產(chǎn)生的解能夠逼近最優(yōu)的Pareto前沿.
【作者單位】： 東莞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;中山大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 差分進(jìn)化 泛化反向?qū)W習(xí) 多目標(biāo)優(yōu)化 約束優(yōu)化 非支配排序
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170216,61300198,61572131) 廣東高�？萍紕�(chuàng)新項(xiàng)目(2013KJCX0178)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題(multi-objective optimizationproblems,MOPs)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,特別是科學(xué)、工程和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域[1].與單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題不同,多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題必須同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)函數(shù).由于多個(gè)目標(biāo)函數(shù)相互沖突,所以不能像求解單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題一樣,總能找到一個(gè)最優(yōu)或近優(yōu)解

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：694690