基于Pareto的双群体多目标微分进化算法

摘要：

针对多目标优化问题微分进化是一种简单、快速且具有鲁棒性的进化算法.提出一种基于Pareto的双群体多目标微分进化算法(DEPDP),DEPDP与传统微分进化区别在于:个体的变异操作和选择方式.DEPDP的变异过程类似于粒子群优化的粒子速度更新操作,即包括可行解个体,也有不可行解个体的参与;在个体的选择过程中,组合修正后的不可行解个体和可行解个体,并采用一种特殊的”非劣排序和等级选择过程”确定出新一代种群.仿真实验表明:相比其他比较算法,DEPDP获得的Pareto最优解有着良好的多样性均匀分布特点,接近真实的Pareto前沿,收敛 性也较好.

关键词： 双群体多目标微分进化算法 个体变异 选择多样性 帕雷托法则

作者: 汤可宗 丰建文 柳炳祥 徐星

作者单位: 景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西333403 景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西333403;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届全国仿真器学术年会

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 1860-1864,1870

在线出版日期: 2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）