一种改进的求解均匀分布Pareto解集的多目标遗传算法

摘要：

交叉限制机制的好坏会直接影响Pareto最优解集的分布情况,针对以往进化算法中没有使用或所使用的交叉限制机制不是很好而造成Pareto解集不均匀的问题,本文提出一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集多目标遗传算法(MOGA),其主要的特点是采用了一种新的交叉限制机制,使其较大概率得到更加均匀分布的的Pareto最优解集,同时算法还采用擂台赛法则构造Pareto解的存储种群.实验结果表明,算法能够获得分布比较均匀的Pareto最优解集.

关键词： 多目标优化问题 遗传算法 Pareto解集 交叉限制机制 擂台赛法则

作者: 陈银美 石连栓

作者单位: 天津职业技术师范大学信息技术工程学院,天津300222 天津职业技术师范大学研究生处,天津300222

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国运筹学会第十届学术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 278-285

在线出版日期: 2010-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）