| 增加搜索能力的多目标进化算法 |
| |
| 引用本文： | 徐涛,张成,郑连伟.增加搜索能力的多目标进化算法[J].长春大学学报,2006(10). |
| |
| 作者姓名： | 徐涛 张成 郑连伟 |
| |
| 作者单位： | 东北大学理学院 辽宁沈阳110004(徐涛，郑连伟)，沈阳化工学院数理系 辽宁沈阳110142(张成) |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(70271066) |
| |
| 摘 要： | 提出了一种增加搜索能力的多目标进化算法。该算法是针对如何收敛到真正的Pareto最优集进行处理的。在自适应变异步长进化策略的基础上,引入变异率的概念,使得该算法在进化前能进行全局搜索,而在进化后期进行局部调节,使得算法能够快速的收敛到真正的Pareto最优集。仿真实验表明该算法的有效性。
|
| 关 键 词： | 进化策略 自适应变异 变异率 多目标进化算法 |
Multiobjective evolutionary algorithms with enhanced search ability |
| |
| XU Tao,ZHANG Cheng,ZHENG Lian-wei.Multiobjective evolutionary algorithms with enhanced search ability[J].Journal of Changchun University,2006(10). |
| |
| Authors: | XU Tao ZHANG Cheng ZHENG Lian-wei |
| |
| Institution: | XU Tao~1,ZHANG Cheng~2,ZHENG Lian-wei~1 |
| |
| Abstract: | In this paper we propose a new multiobjective optimization algorithms whith enhanced search ability.This algorithm deals with how to minimize the distance between the solution set and true Pareto set.Based on self-adaptive mutation of evolutionary strategy,it introduces the mutation rate which makes the algorithm pay its attention to global searching in the initial stage and local-tuning in the later stage,quickly get convergence to the true Pareto set.Experimental results show that this algorithm is effective. |
| |
| Keywords: | evolutionary strategy self-adaptive mutation mutation rate multiobjective optimization algorithms |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
