计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
33期
49-53
,共5页
多目标进化算法%种群维护%分布性%聚集距离
多目標進化算法%種群維護%分佈性%聚集距離
다목표진화산법%충군유호%분포성%취집거리
NSGA-Ⅱ以其良好的收敛性和时间效率广泛应用于多目标优化中,然而其基于聚集距离的种群维护策略并不能很好地保持解集的分布性.提出一种改进的分布性保持策略,设置随种群密集程度自适应变化的阈值,动态地维护种群,使得分布性优秀的个体有更大的生存机会.与NSGA-Ⅱ和ε-MOEA在5个测试函数上进行比较实验,结果表明改进算法在有效提高分布性的同时,拥有良好的收敛性.
NSGA-Ⅱ以其良好的收斂性和時間效率廣汎應用于多目標優化中,然而其基于聚集距離的種群維護策略併不能很好地保持解集的分佈性.提齣一種改進的分佈性保持策略,設置隨種群密集程度自適應變化的閾值,動態地維護種群,使得分佈性優秀的箇體有更大的生存機會.與NSGA-Ⅱ和ε-MOEA在5箇測試函數上進行比較實驗,結果錶明改進算法在有效提高分佈性的同時,擁有良好的收斂性.
NSGA-Ⅱ이기량호적수렴성화시간효솔엄범응용우다목표우화중,연이기기우취집거리적충군유호책략병불능흔호지보지해집적분포성.제출일충개진적분포성보지책략,설치수충군밀집정도자괄응변화적역치,동태지유호충군,사득분포성우수적개체유경대적생존궤회.여NSGA-Ⅱ화ε-MOEA재5개측시함수상진행비교실험,결과표명개진산법재유효제고분포성적동시,옹유량호적수렴성.
