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基于多样化初始种群的自适应变异多目标优化策略
被引量：
3
1
作者
李二超
杨润宁
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期96-107,共12页
为平衡多目标进化算法(MOEAs)的收敛性与多样性,提出了基于多样化初始种群的自适应变异多目标优化策略(IM),该策略可以与基于支配关系以及基于分解的MOEAs相结合。IM使用多样化初始种群的方法,使得算法的初始种群具有更好的多样性,在种...
为平衡多目标进化算法(MOEAs)的收敛性与多样性,提出了基于多样化初始种群的自适应变异多目标优化策略(IM),该策略可以与基于支配关系以及基于分解的MOEAs相结合。IM使用多样化初始种群的方法,使得算法的初始种群具有更好的多样性,在种群进化过程中再使用自适应变异方法,将优秀个体的变异概率减小,同时增加较差个体的变异概率,提高种群的收敛速率。将结合了IM策略的MOEA/D-DE、NSGA-Ⅲ及NSGA-Ⅱ算法与原MOEA/D-DE、NSGA-Ⅲ、NSGA-Ⅱ算法进行对比,并以IM-MOEA/D-DE与IM-NSGA-Ⅲ为例与其他4种典型多目标优化算法MOEA/D-PaS、MOEA/DD、SPEA/R以及VaEA进行对比,结果表明引入IM策略对MOEA/D-DE、NSGA-Ⅲ、NSGA-Ⅱ算法的收敛性及多样性均有较大提高,其与现有经典的多目标算法相比有较强的竞争力。
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关键词
多目标优化
多样化初始种群
自适应变异
多样
性
收敛性
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职称材料
题名
基于多样化初始种群的自适应变异多目标优化策略
被引量：
3
1
作者
李二超
杨润宁
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期96-107,共12页
基金
国家自然科学基金(6173026,61403175)。
文摘
为平衡多目标进化算法(MOEAs)的收敛性与多样性,提出了基于多样化初始种群的自适应变异多目标优化策略(IM),该策略可以与基于支配关系以及基于分解的MOEAs相结合。IM使用多样化初始种群的方法,使得算法的初始种群具有更好的多样性,在种群进化过程中再使用自适应变异方法,将优秀个体的变异概率减小,同时增加较差个体的变异概率,提高种群的收敛速率。将结合了IM策略的MOEA/D-DE、NSGA-Ⅲ及NSGA-Ⅱ算法与原MOEA/D-DE、NSGA-Ⅲ、NSGA-Ⅱ算法进行对比,并以IM-MOEA/D-DE与IM-NSGA-Ⅲ为例与其他4种典型多目标优化算法MOEA/D-PaS、MOEA/DD、SPEA/R以及VaEA进行对比,结果表明引入IM策略对MOEA/D-DE、NSGA-Ⅲ、NSGA-Ⅱ算法的收敛性及多样性均有较大提高,其与现有经典的多目标算法相比有较强的竞争力。
关键词
多目标优化
多样化初始种群
自适应变异
多样
性
收敛性
Keywords
multi-objective optimization
diversified initial population
adaptive mutation
diversity
convergence
分类号
TP315.69 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多样化初始种群的自适应变异多目标优化策略
李二超
杨润宁
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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