本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化中的串式記憶方法

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【摘要】：如何利用過去搜索到的最優(yōu)解對新的環(huán)境變化做出快速響應(yīng),是動(dòng)態(tài)進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化(Dynamic Evolutionary Multi-objective Optimization,DEMO)研究的一大挑戰(zhàn)。為此提出了一種串式記憶(Bunchy Memory,BM)方法。設(shè)計(jì)了基于極小化效應(yīng)函數(shù)的抽取過程,從非支配集中抽取一串記憶串,以便保持記憶的多樣性;將記憶體組織成串式隊(duì)列的方式,以便將過去數(shù)次環(huán)境變化下抽取的記憶串存入記憶體;提出了基于二進(jìn)制錦標(biāo)賽選擇的檢索過程以復(fù)用記憶體中過去的最優(yōu)解,來快速響應(yīng)新的變化。BM方法具有良好的記憶效果,顯著地提高了DEMO算法的收斂性和多樣性。4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試問題上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BM方法比其它3種方法具有更好的記憶能力。相應(yīng)地,集成了BM方法的DEMO算法所獲得解集的收斂性與多樣性也明顯好于其它3種DEMO算法。
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;知識處理與網(wǎng)絡(luò)化制造湖南省普通高等學(xué)校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廈門大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 進(jìn)化計(jì)算 多目標(biāo)優(yōu)化 動(dòng)態(tài)環(huán)境 記憶 Pareto最優(yōu)前沿
【基金】：湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目(14C0437,15C0545)資助
【分類號】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-12-31返修日期:2016-03-26本文受湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目(14C0437,15C0545)資助。1引言無論是科學(xué)研究還是工程應(yīng)用,許多優(yōu)化問題都需要對多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行同時(shí)優(yōu)化,人們把這類問題稱為多目標(biāo)優(yōu)化問題(Multi-objective Optimization Problem,MOP)。MOP問題中多個(gè)

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