摘要
为提高非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的搜索精度和多样性,借鉴差分进化中加强局部搜索的策略,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法(LDMNSGA-Ⅱ)。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化,保证种群的初始分布能够均匀,采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-Ⅱ的交叉算子,加强局部搜索能力和提高搜索精度,同时保留NSGA-Ⅱ中的变异算子,保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明,该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。
To improve the search accuracy and diversity of non-dominated sorting genetic algorithm （ NSGA-Ⅱ ）, this paper proposed an improved algorithm LDMNSGA-Ⅱ. The algorithm adopted the technology of Latiri hypercube sampling to ensure that the distribution of initial population could be uniform. And it used differential evolution operator to replace crossover operator in NSGA-Ⅱ to enhance the local search ability and search accuracy, while retaining the mutation operator of NSGA-Ⅱ to improve diversity. It used four benchmark test problems to investigate the performance of the LDMNSGA-Ⅱ algorithm, and simulation results demonstrate that the proposed algorithm can achieve a good overall performance on multi-objective optimization.
作者
潘晓英
朱静
Pan Xiaoying Zhu Jing(School of Computer Science ＆ Technology, Xi＇ an University of Posts ＆ Telecommunications, Xi＇ an 710061, China)
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第12期3638-3642,共5页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(61105064
61203311)
陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1667)
西安邮电大学研究生创新基金资助项目(CXL2014-34)
厦门市科技计划项目(3502Z20141164)
关键词
NSGA-Ⅱ
拉丁超立方抽样技术
差分算子
变异算子
多目标优化
NSGA-Ⅱ
Latin hypercube sampling
differential evolution operator
mutation operator
multi-objective optimization
作者简介
潘晓英（1981-），女，浙江丽水人，副教授，博士，主要研究方向为智能计算及数据挖掘等；
朱静（1991-），女（通信作者），安徽黄山人，硕士，主要研究方向为模式识别与人工智能（zjhadoop@126．com）．
