摘要
为提高高维复杂多目标优化算法的收敛性和解集分布性,提出一种基于模糊支配的高维多目标进化算法MFEA.在第二代Pareto支配类高维多目标进化算法模型基础上,利用模糊理论对模型中的环境选择进行改进,提出基于模糊隶属度的支配关系,并结合Harmonic、k邻域法和小生境技术对其中的拥挤密度估计方法进行改进,最后根据高维多目标的特点并结合模糊理论α-截集的思想提出了新的环境选择策略.将该算法与目前性能最好的5种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比试验,结果表明本文算法与其他算法相比具有明显的优势,不仅提高了算法的收敛性能,而且保证了Pareto最优解的均匀分布性.
In order to improve the convergence and distribution of Many-Objective Evolutionary Algorithms （MOEAs）, this paper proposes a Many-Objective Fuzzy Evolutionary Algorithm （MFEA） which is based on fuzzy dominance. On the model of al- gorithms based on Pareto-dorninance, we improve the environmental selection using fuzzy logic. We present a new dominance strate- gy based on fuzzy membership. Then, we propose a new estimation method of crowding distance which incorporates Harmonic-dis- tance, k-neighborhood method and niche technique.Finally, according to the characteristics of MOPs and the idea of a-cut set, we design a new environmental selection strategy which is made up of two truncations. The proposed algorithm is compared to 5 state- of-the-art MOEAs on benchmark test problems. Simulation results show that α-MFEA has obvious advantages than other algorithms because MFEA could ensure good convergence while has uniform distribution, especially, applied to solving high-dimensional MOPs.
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1653-1659,共7页
Acta Electronica Sinica
基金
国家自然科学基金(No.61175126)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.HEUCFZ1209)
高等学校博士学科点专项科研基金(No.20112304110009)
作者简介
毕晓君 女，1964年11月生于黑龙江省哈尔滨．哈尔滨工程大学信息与通信工程学院教授，博士生导师．主要研究方向为智能信息处理、图像处理．E-mail：hixiaojun@hrbeu．edu．cn
张永建（通信作者）男，1987年生于黑龙江省嫩江．哈尔滨工程大学信息与通信工程学院博士研究生，研究方向为信息智能处理技术、高维多目标优化．E-mail．：zhangyongjian1226@163．com
