本文關鍵詞：一種改進的基于密度的多目標進化算法

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【摘要】：多目標密度驅動進化算法(MODd EA)利用非支配等級信息和分區(qū)密度信息求解多目標優(yōu)化問題,該算法在與其他多目標進化算法的比較中有著出色的表現(xiàn).在其基礎上本文提出了一種改進的多目標進化算法MODd EA+,首先在該算法中基于搜索空間的分區(qū)機制提出了克隆操作,該操作不但能在進化前期增強算法的全局搜索能力,還能在進化后期提高算法的局部精化能力;其次引入一種基于Pareto信息表中個體支配及被支配信息的評價策略以使對信息表個體的排序結果更加精確;最后對變異操作進行了改進以降低出現(xiàn)不必要越界情況的概率.為驗證改進算法的有效性,在對其進行分析的基礎上針對多個測試問題將其與原算法進行了實驗比較,結果表明改進算法的求解質量明顯優(yōu)于原算法.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 進化算法 密度驅動 克隆操作 粗適應度值 變異操作
【基金】：寧夏回族自治區(qū)自然科學基金(No.NZ13265) 中央高校東北大學基本科研專項基金(No.N120804001,No.N120204003)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言最優(yōu)化問題是工業(yè)生產(chǎn)和科學研究中主要的問題形式之一,當多個目標函數(shù)需要同時處理時,最優(yōu)化問題稱為多目標優(yōu)化問題(MOPs).對于多目標優(yōu)化問題,通常一個解對于某個目標來說可能較好,而對于其他目標來講可能是較差的,因此多目標優(yōu)化問題通常求解一個折中解的集合,該集合

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本文編號：644522