一种改进的基于分解的多目标进化算法

摘要：

基于分解的多目标进化算法MOEA/D是最近提出的一种高效率的计算框架，它将一个多目标优化问题分解成一系列单目标优化问题.根据相邻的子问题信息同时优化各个子问题，最终得到一个Pareto最优解集.本文在分析其局限性的基础之上，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法IMOEA/D，通过设定一个阁值，引入非支配解保存机制和邻域搜索，改善了MOEA/D的分布性。仿真结果表明了IMOEA/D的高效性和有效性.

关键词： 进化算法 多目标优化 分解策略 邻域搜索 最优解集 非支配解保存机制

作者: 李辉 肖晓明 蔡自兴 王勇

作者单位: 中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009中国计算机大会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 795-802

在线出版日期: 2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）