在多种群并行遗传算法(Multi-population Parallel Genetic A lgorithm)的基础上,将复合形法引入遗传算法来反映决策者对各目标函数的偏好信息,提出了一种新的结合复合形法的混合多目标遗传算法。算法将群体划分为相等规模的子群体,每...在多种群并行遗传算法(Multi-population Parallel Genetic A lgorithm)的基础上,将复合形法引入遗传算法来反映决策者对各目标函数的偏好信息,提出了一种新的结合复合形法的混合多目标遗传算法。算法将群体划分为相等规模的子群体,每个子群体对应于相应的子目标函数,各子群体具有独自的适应度评价函数,杂交和变异跨子群体边界执行。将复合形法引入遗传算法,通过次重要目标函数对应的子群体向重要目标函数对应的子群体进行压缩和缩转操作,使得综合后的基因在杂交和变异操作中向着更利于重要目标函数的群体方向进化,从而使获得的Pareto最优解集偏好于重要目标函数。通过数值仿真计算,结合复合形法的混合多目标遗传算法得到了某种程度上较好的协调最优解,具有良好的性能,对于求解多目标优化问题是可行有效的。展开更多
文摘在多种群并行遗传算法(Multi-population Parallel Genetic A lgorithm)的基础上,将复合形法引入遗传算法来反映决策者对各目标函数的偏好信息,提出了一种新的结合复合形法的混合多目标遗传算法。算法将群体划分为相等规模的子群体,每个子群体对应于相应的子目标函数,各子群体具有独自的适应度评价函数,杂交和变异跨子群体边界执行。将复合形法引入遗传算法,通过次重要目标函数对应的子群体向重要目标函数对应的子群体进行压缩和缩转操作,使得综合后的基因在杂交和变异操作中向着更利于重要目标函数的群体方向进化,从而使获得的Pareto最优解集偏好于重要目标函数。通过数值仿真计算,结合复合形法的混合多目标遗传算法得到了某种程度上较好的协调最优解,具有良好的性能,对于求解多目标优化问题是可行有效的。
