基于新的网格存优策略的多目标归档算法

摘要：

网格方法被多个进化算法用来保持解集的分布性.基于ε支配概念的ε-MOEA本质上也是基于网格策略的.虽然ε-MOEA通常情况下都能在算法性能的各方面之间取得较为合理的折衷,但是由于其存在固有缺陷,很多时候表现出不容忽视的问题--当PFtrue对某一维的变化率在该维不同区域的差异较大时,解集中边界个体或代表性个体丢失--严重影响解集的分布性.针对这一问题,定义了一种新的δ支配概念和虚拟"最优点"的概念,提出了一种新的网格存优策略,并将之应用于更新进化多目标归档算法的归档集.实验结果显示,基于新的存优策略的进化多目标归档算法(δ-MOEA)具有良好的性能,尤其在分布性方面比NSGA2和ε-MOEA好得多.

关键词：网格、归档集、ε支配、δ支配、虚拟"最优点"、网格存优策略、δ-MOEA

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60773047;国家高技术研究发展计划863the Natiohal High-Tech Research and Development Plan of China under Grant 2001AA114060;教育部留学回国人员科研启动基金The Project-sponsored by SRF for ROCS,SEM No.教外司留[2005]546号；湖南省自然科学基金the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant 05JJ30125;湖南省教育厅重点科研项目06A074

在线出版日期：2009-03-13（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：55-60,130