基于败者组与混合编码策略的NSGA-II改进算法

摘要：

在精英选择中NSGA-II的拥挤系数算子对局部拥挤区域的分布性优化效果不佳,并且会使某些更接近Pa-reto最优解集的个体被淘汰.针对拥挤系数算子存在优秀个体不被保留的缺陷,提出了一种基于败者组与混合编码策略的改进算法(LGHC-NSGA-II).参照棋类比赛中的双败淘汰制,构建了败者组外部归档集,在迭代结束后将归档集与末代父代种群合并,并采用循环拥挤系数排序策略优化分布性.同时,针对传统编码方式在全局或局部空间上搜索能力较差的缺陷,提出了一种混合编码策略,有效地提高了算法的收敛性.基于ZD T系列问题上的测试结果表明,改进算法与8种多目标进化算法相比,在算法的收敛性、分布性与鲁棒性上均具有较高的优越性.

关键词：多目标进化算法、NSGA-II、败者组、循环拥挤系数排序、混合编码

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61472139

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：222-228