基于主导信息的Pareto多目标优化遗传算法

摘要：

本文分析了主导数中所蕴涵的多样性信息，提出了目标值距离概念，并据此在较强的条件下证明了主导数与目标值空间多样性之间的概率关系。提出了基于主导信息的 Pareto 多目标优化遗传算法，及一种Pareto 面多样性判定方法。对比仿真试验表明：该算法在不增加基本Pareto排序法算法复杂度和不引进新参数的情况下，使得优化效果大幅度提高。

关键词： 主导数 多样性 多目标优化 遗传算法

作者: 阎镜予 孙德敏 凌青

作者单位: 中国科学技术大学自动化系，合肥230027

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005中国计算机大会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

在线出版日期: 2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）