基于海明差异评价的多目标进化算法

摘要：

为提高多目标进化算法的分布性和收敛性，提出一种基于海明距离差异的多目标进化算法。在非支配前沿的基础上定义海明等级，依据海明距离的大小对个体进行选择操作。同时结合海明差异和 Pareto 评价方法，对外部存储器中最优解进行更新和维护，通过结构相似度构建小生境空间，并引导算法趋向 Pareto 最优前沿面。对6个典型函数的测试结果表明，较其他对比算法，该算法在具备收敛性的同时能够保持较好的均匀性分布。

关键词：多目标优化、海明距离、个体密度、种群维护、个体评价、Pareto 最优

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目10971060；湖南省教育厅基金资助重点项目10A074

在线出版日期：2014-05-28（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：212-218