混合精英策略的元胞多目標遺傳算法及其應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:混合精英策略的元胞多目標遺傳算法及其應(yīng)用
更多相關(guān)文章: 多目標 元胞遺傳算法 混合精英 差分進化 函數(shù)優(yōu)化 桁架結(jié)構(gòu)
【摘要】:為了提高Pareto解集的收斂性,平衡多目標優(yōu)化的全局搜索和局部尋優(yōu)的能力,提出一種混合精英策略的元胞多目標遺傳算法.該算法在分析元胞種群結(jié)構(gòu)的特點基礎(chǔ)上,融入一種混合精英策略,提高算法的收斂性能.為了更好的平衡算法的全局搜索和局部尋優(yōu)的能力,加入一種差分進化交叉算子.通過與同類算法在21個基準函數(shù)上對比實驗,結(jié)果表明,引入混合精英策略和差分進化策略能夠提高算法的性能,與其他優(yōu)秀算法進行比較的結(jié)果說明,新算法有更好的收斂性和多樣性.工程實例求解結(jié)果表明了算法的工程可行性.
【作者單位】: 魯東大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 多目標 元胞遺傳算法 混合精英 差分進化 函數(shù)優(yōu)化 桁架結(jié)構(gòu)
【基金】:山東省自然科學(xué)基金(No.ZR2010FL013)
【分類號】:TP18
【正文快照】: 1引言科學(xué)研究與工程領(lǐng)域中的優(yōu)化問題大都是多目標優(yōu)化問題(Multi-objective Optimization Problems,MOPs).為有效求解這類問題,人們提出了多目標進化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MOEA).過去的20年中,多目標進化算法在解決多目標優(yōu)化問題上取得了長足發(fā)展,
【相似文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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,本文編號:539096
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