基于岛屿群体模型的多目标演化算法研究

摘要：

近年来,基于Pareto最优概念的多目标演化算法成为演化计算的研究热点,并已在工程领域中得到了广泛应用.在多目标演化算法NSGA-II基础上,给出了并行非劣分层多目标演化算法(PNSMEA).该算法引入了粗粒度岛屿模型,整个群体被划分成若干个子群体,每个子群体单独演化计算.子群体在进化过程中,每隔一定进化代数交换集合中的个体,以保证各子群体中个体的多样性,提高多目标问题非劣最优域搜索的广度.引入算术交叉算子,以克服NSGA-II中SBX(Simulated Binary Crossover)交叉算子搜索能力较弱的缺点.试验结果表明,PNSMEA算法不仅可改善NSGA-II算法的搜索孤立区域困难和早收敛的问题,而且所获得的Pareto解集具有更好的分布性.

关键词：多目标演化算法、NSGA-II、Pareto解集、岛屿模型

所属期刊栏目：37

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60674061

在线出版日期：2011-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：190-192,205