计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2007年
1期
177-184
,共8页
张利彪%周春光%马铭%孙彩堂
張利彪%週春光%馬銘%孫綵堂
장리표%주춘광%마명%손채당
微分进化%极大极小距离密度%多目标优化问题%多目标进化算法
微分進化%極大極小距離密度%多目標優化問題%多目標進化算法
미분진화%겁대겁소거리밀도%다목표우화문제%다목표진화산법
微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集的维护方法,保证了非劣解集的多样性.并根据个体间的Pareto.支配关系和极大极小距离密度改进了微分进化的选择操作,保证了算法的收敛性,实现了利用微分进化算法求解多目标优化问题.通过对5个ZDT测试函数、两个高维测试函数的实验及与其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.
微分進化(differential evolution)是一種新的簡單而有效的直接全跼優化算法,併在許多領域得到瞭成功應用.提齣瞭基于極大極小距離密度的多目標微分進化算法.新算法定義瞭極大極小距離密度,給齣瞭基于極大極小距離密度的Pareto候選解集的維護方法,保證瞭非劣解集的多樣性.併根據箇體間的Pareto.支配關繫和極大極小距離密度改進瞭微分進化的選擇操作,保證瞭算法的收斂性,實現瞭利用微分進化算法求解多目標優化問題.通過對5箇ZDT測試函數、兩箇高維測試函數的實驗及與其他多目標進化算法的對比和分析,驗證瞭新算法的可行性和有效性.
미분진화(differential evolution)시일충신적간단이유효적직접전국우화산법,병재허다영역득도료성공응용.제출료기우겁대겁소거리밀도적다목표미분진화산법.신산법정의료겁대겁소거리밀도,급출료기우겁대겁소거리밀도적Pareto후선해집적유호방법,보증료비렬해집적다양성.병근거개체간적Pareto.지배관계화겁대겁소거리밀도개진료미분진화적선택조작,보증료산법적수렴성,실현료이용미분진화산법구해다목표우화문제.통과대5개ZDT측시함수、량개고유측시함수적실험급여기타다목표진화산법적대비화분석,험증료신산법적가행성화유효성.
