基于熵和隶属度函数的高维多目标优化问题求解

摘要：

为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法(FREM).结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的内在关系,并进行适应度分配.以模糊关联熵系数引导群体智能算法进化.在DTLZ测试函数集上的实验结果表明,FREM能够解决高维多目标优化问题,避免子目标数量增加对算法的影响,并得到比随机权重法和NSGA-Ⅱ更好的优化效果.

关键词：高维多目标优化、模糊关联熵方法、适应度分配策略、隶属度函数、信息熵理论

所属期刊栏目：42

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金资助项目2014J01183;福建省教育厅科技基金资助项目JK2013006

在线出版日期：2016-08-19（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：185-190,195