本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用精英反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)煙花爆炸算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)實(shí)中的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題越來(lái)越多,而且日益復(fù)雜.受混合多目標(biāo)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)思想的啟發(fā),將煙花爆炸方法和精英反向?qū)W習(xí)機(jī)制引入至多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域,提出一種應(yīng)用精英反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)煙花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL).該算法利用精英反向?qū)W習(xí)策略加強(qiáng)算法的全局搜索能力,利用煙花爆炸方法增強(qiáng)算法的局部搜索能力并提高求解的精度.這兩種搜索機(jī)制相互協(xié)同以更好地平衡算法的全局勘探和局部開采的能力.MOFAEOL算法與另外5種代表性多目標(biāo)優(yōu)化算法一同在由ZDT系列和DTLZ系列組成的測(cè)試集上進(jìn)行性能比較.實(shí)驗(yàn)表明,MOFAEOL算法在收斂性、多樣性和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于或部分優(yōu)于其他對(duì)比算法.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)軟件學(xué)院;江西科技師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;華東交通大學(xué)軌道交通學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 煙花爆炸優(yōu)化 精英反向?qū)W習(xí) 多目標(biāo)優(yōu)化算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61165004) 江西省自然科學(xué)基金(No.20114BAB201025,No.20151BAB207022) 江西省教育廳科技項(xiàng)目(No.GJJ12307,No.GJJ14373)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言科學(xué)研究與工程實(shí)踐中存在著大量需要同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題,它們通常被稱為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題(Multi-objective Optimization Problem,MOP).MOP問(wèn)題中各目標(biāo)之間相互沖突,整體上一般不存在單個(gè)的最優(yōu)解,而是一組Pareto解的集合.MOP問(wèn)題的復(fù)雜性導(dǎo)致經(jīng)典的數(shù)學(xué)規(guī)劃

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本文編號(hào)：421648