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题名基于支配强度的NSGA2改进算法
被引量：21
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作者
赖文星
邓忠民
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机构
北京航空航天大学宇航学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第6期187-192,共6页
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基金
国家自然科学基金(10972019)资助
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文摘
NSGA2是一种简单、高效且被广泛使用的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MoEA),但在求解实际工程领域中的高维、复杂非线性多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems,MOP)时,存在无法有效识别伪非支配解、计算效率低、解集收敛性和分布性较差等设计缺陷。对此,文中提出一种基于支配强度的NSGA2改进算法(INSGA2-DS)。新算法采用快速支配强度排序法构造非支配集,引入了考虑方差的拥挤距离公式,并通过自适应精英保留策略动态调整精英保留规模。基于标准测试函数的仿真实验表明,INSGA2-DS算法较好地改善了NSGA2算法的收敛性和分布性。
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关键词
NSGA2
多目标进化算法
多目标优化问题
支配强度
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Keywords
NSGA2
Multi-objective evolutionary algorithm
Multi-objective optimization problems
Dominant strength
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名结合支配强度的NSGA-Ⅱ的柔性车间低碳调度
被引量：5
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作者
金志斌
吉卫喜
苏璇
唐亮
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机构
江南大学机械工程学院
江苏省食品制造装备重点实验室
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2023年第5期6-14,共9页
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基金
山东省重大科技创新工程基金项目(2019JZZY020111)。
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文摘
针对加工辅助环节对传统柔性车间低碳调度的影响这一问题,以最大完工时间、碳排放及机器负载为目标,建立考虑机床上下料调整状态的柔性车间低碳调度模型,利用加权归一法进行量纲的统一;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在解决高维多变量、复杂Pareto边界及复杂非线性多目标问题时存在无法识别非支配解、拥挤度公式不合理、计算效率低下及解集质量较差等问题,提出一种基于支配强度的改进NSGA-Ⅱ算法(Improved NSGA-Ⅱ algorithm based on Dominant Strength, INSGA-Ⅱ-DS)对该模型进行求解:将支配强度引入非支配排序,采用新型拥挤度算子与基于外部档案集的自适应精英保留策略;设计了一种变邻域搜索策略,扩大了邻域搜索范围,增强了算法的局部搜索能力。并运用实例数据对INSGA-Ⅱ-DS性能进行验证,结果表明,改进算法求解效率更高,解集质量更优。
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关键词
低碳调度
高维多目标优化
支配强度
新型拥挤度算子
变邻域搜索
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Keywords
low-carbon scheduling
high-dimensional multi-objective optimization
dominant strength
new crowding operator
variable neighborhood search
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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