提高MOEAs解集的分布性——一种基于∞范数的逐步方法

摘要：

解集的分布性是多目标优化中最重要的研究工作之一,解集的分布性主要体现在两个方面,一是解集的分布广度;二是解忖集的均匀性.在多目标进化算法(MOEAs)中,解集分布性的保持放在种群维护中实现,提出一种基于∞范数的逐步方法(INS)来提高MOEAs解集的分布性,INS用∞范数来衡量个体的分布性,用逐步的方法来裁剪个体.通过与目前最流行的两个MOEAs--NSGA-Ⅱ和ε-MOEA,在9个测试函数上进行实验,结果表明INS能很好地提高解集的分布性.

关键词：多目标进化算法、种群维护、分布性、∞范数、逐步

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60773047;湖南省教育厅重点科研项目06A074;湘潭大学校级科研项目06XZX06

在线出版日期：2009-05-13（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：49-53