基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法

摘要：

带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一.但是NSGA-Ⅱ算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机制有着pareto前沿分布不均匀的缺陷,因此,提出一种基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法SN-NSGA2.SN-NSGA2将密度聚类算法DBSCAN中邻域的思想应用到排挤机制中去,提出一种个体邻域的构建方法,采用相应的淘汰策略去除个体邻域中的其他邻居个体.实验结果表明相对于NSGA-Ⅱ算法来说,新算法求出的pareto解集有着更好的分布性以及良好的收敛性.

关键词：带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)、多目标优化、邻域、分布性、拥挤距离

所属期刊栏目：55

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFC0803203;国家自然科学基金重点项目71331002;国家自然科学基金面上项目71771075;国家自然科学基金青年科学基金71301037

在线出版日期：2019-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：166-174