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基于支配度迁移模型的多目标生物地理学优化算法
1
作者
黄浙铭
祁荣宾
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期90-96,共7页
针对传统多目标算法在解决MOPs问题时会出现Pareto前沿收敛结果不好、解集分布性不佳的情况,提出了基于支配度迁移模型的多目标生物地理学算法(MOBBO)。新的迁移模型充分利用了Pareto解之间的支配信息,有助于算法进行有效的个体评价和...
针对传统多目标算法在解决MOPs问题时会出现Pareto前沿收敛结果不好、解集分布性不佳的情况,提出了基于支配度迁移模型的多目标生物地理学算法(MOBBO)。新的迁移模型充分利用了Pareto解之间的支配信息,有助于算法进行有效的个体评价和栖息地排序;为了强化算法的收敛效果,提出了基于优选特征库的自适应迁移策略,以便产生携带较好特征的候选解强化搜索能力;同时为了增强算法进化中Pareto解集的分布性,提出了改进的KNN密度估计方法淘汰过密的个体。通过ZDT和DTLZ系列测试函数以及MDI缩合过程的多目标问题优化上的比较,验证了MOBBO算法具有较快的收敛性和较好的分布延展性。
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关键词
生物地理学优化
多目标优化
支配度迁移模型
自适应
迁移
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题名
基于支配度迁移模型的多目标生物地理学优化算法
1
作者
黄浙铭
祁荣宾
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期90-96,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0303401)
国家自然科学基金青年项目(21506050)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费
上海市自然科学基金(15ZR1408900)
文摘
针对传统多目标算法在解决MOPs问题时会出现Pareto前沿收敛结果不好、解集分布性不佳的情况,提出了基于支配度迁移模型的多目标生物地理学算法(MOBBO)。新的迁移模型充分利用了Pareto解之间的支配信息,有助于算法进行有效的个体评价和栖息地排序;为了强化算法的收敛效果,提出了基于优选特征库的自适应迁移策略,以便产生携带较好特征的候选解强化搜索能力;同时为了增强算法进化中Pareto解集的分布性,提出了改进的KNN密度估计方法淘汰过密的个体。通过ZDT和DTLZ系列测试函数以及MDI缩合过程的多目标问题优化上的比较,验证了MOBBO算法具有较快的收敛性和较好的分布延展性。
关键词
生物地理学优化
多目标优化
支配度迁移模型
自适应
迁移
Keywords
biogeography optimization
multi-objective optimization
migration model of dominance degree
self-adaptive migration
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支配度迁移模型的多目标生物地理学优化算法
黄浙铭
祁荣宾
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
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