| 一种多目标优化问题的混合优化算法 |
| |
| 引用本文： | 王雪松,郝名林,程玉虎,李明. 一种多目标优化问题的混合优化算法[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(16) |
| |
| 作者姓名： | 王雪松 郝名林 程玉虎 李明 |
| |
| 作者单位： | 中国矿业大学信息与电气工程学院,徐州,221116 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部新世纪优秀人才支持计划，江苏省自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研基金 |
| |
| 摘 要： | 利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.
|
| 关 键 词： | 多目标优化 差分进化 分布估计算法 Pareto最优解 |
Proposal of Hybrid Optimization Algorithm for Solving Multi-objective Optimization Problems |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | multi-objective optimization differential evolution estimation of distribution algorithm Pareto optimal solution |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
