本文關鍵詞：基于動態(tài)種群多策略差分進化模型的多目標進化算法

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【摘要】：針對復雜的多目標優(yōu)化問題,根據(jù)不同差分進化策略的特點,提出一種基于動態(tài)種群多策略差分進化模型和分解機制的多目標進化算法(MOEA/D-DPMD).該算法將種群劃分為3個子種群,每個子種群分配一種差分進化策略.為了提高算法的性能,依據(jù)每種差分進化策略的貢獻度,動態(tài)的調整子種群的規(guī)模,各差分進化策略之間相互配合協(xié)同進化.采用具有復雜的PS的LZ09系列基準函數(shù),測試新算法的性能,仿真結果表明鄰域規(guī)模為25時性能最好.通過不同差分進化策略之間的對比分析,新算法也具有較強的優(yōu)勢.將其與MOEAD/DE和NSGA-II算法對比分析,結果顯示該算法的收斂性和多樣性均優(yōu)于另外兩種算法,是求解復雜多目標問題的有效方法.
【作者單位】： 華北水利水電大學機械學院;河南科技大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 分解機制 多策略差分進化 動態(tài)種群 多目標優(yōu)化
【基金】：國家自然科學基金(No.51475142)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言多目標優(yōu)化問題(Multi-objective Optimization Prob-lem,MOP)在科學研究和工程應用領域廣泛存在,是一類具有挑戰(zhàn)性的優(yōu)化問題.相對單目標問題而言,MOP目標之間相互沖突,難以得到最優(yōu)解,而是一組折中的Pareto最優(yōu)解集.傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化算法將各個子目標聚合成單目標函數(shù),

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