CAJ | 학술논문

演化多目标优化是目前演化计算中热门研究方向之一.但是,要设计一种高效、鲁棒的演化多目标优化算法,使其找到接近最优和完整的非劣解集是一项很困难的任务.为了能有效求解多目标优化问题,提出了一种新的多目标差分演化算法.新算法具有如下特征:1)利用正交实验设计和连续空间量化的方法产生初始群体,使得初始群体中的个体可以均匀分布于搜索空间,并且可以使好的个体在演化过程中得到利用;2)采用Archive群体保存非劣解,并利用ε占优方法更新Archive群体,从而可以使算法较快获得分布很好的Pareto解集;3)为了加快算法收敛,提出一种基于随机选择和精英选择的混合选择机制.通过8个标准测试函数对新算法进行测试,并与其他一些多目标演化算法进行比较,其结果表明新算法可以有效逼近真实Pareto前沿且分布均匀,并且在收敛性和多样性的求解精度和稳
연화다목표우화시목전연화계산중열문연구방향지일.단시,요설계일충고효、로봉적연화다목표우화산법,사기조도접근최우화완정적비렬해집시일항흔곤난적임무.위료능유효구해다목표우화문제,제출료일충신적다목표차분연화산법.신산법구유여하특정:1)이용정교실험설계화련속공간양화적방법산생초시군체,사득초시군체중적개체가이균균분포우수색공간,병차가이사호적개체재연화과정중득도이용;2)채용Archive군체보존비렬해,병이용ε점우방법경신Archive군체,종이가이사산법교쾌획득분포흔호적Pareto해집;3)위료가쾌산법수렴,제출일충기우수궤선택화정영선택적혼합선택궤제.통과8개표준측시함수대신산법진행측시,병여기타일사다목표연화산법진행비교,기결과표명신산법가이유효핍근진실Pareto전연차분포균균,병차재수렴성화다양성적구해정도화은