混合NSGA-Ⅱ和DE的优化算法及应用

摘要：

遗传算法NSGA-Ⅱ在引入快速非支配排序算法、拥挤度算子以及精英策略后重复个体产生的概率明显上升,降低了帕累托效率.针对这一缺陷进行了改进,去除了重复个体并保持种群数量不变.根据遗传算法基因交叉变异的方法和差分进化算法DE的思想,将改进后的NSGA-Ⅱ算法与DE算法进行有效混合构建一种新的多目标优化算法.通过MATLAB对优化后的算法进行验证,结果表明优化后的算法在分布性和收敛性上都有所提高,搜索解的能力也有所提升.然后利用优化后的算法完成对μC/OS-Ⅱ任务管理部分的软硬件划分.

关键词：遗传算法、NSGA-Ⅱ、差分进化算法、MATLAB、软硬件划分

所属期刊栏目：23

分类号：TP316.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：哈尔滨市优秀学科带头人基金2013RFXXJ034;黑龙江省自然科学基金F2015038

在线出版日期：2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：75-79