解决多目标优化问题的差分进化算法研究进展

摘要：

差分进化(differential evolution,DE)是一种简单但功能强大的进化优化算法.由于其优秀的性能,其诞生之日起就吸引了各国研究人员的关注.作为一种基于群体的全局性启发式搜索算法,差分进化算法在科学和工程中有许多成功的应用.本文对解决多目标优化问题的差分进化算法研究进行了综述,对差分进化的基本概念进行了详细的描述,给出了几种解决多目标优化问题的差分进化算法变体,并且给出了差分进化算法解决多目标优化问题的理论分析,最后,给出了差分进化算法解决多目标优化问题的工程应用,并指出了未来具有挑战性的研究领域.

关键词：多目标优化、差分进化、进化算法、启发式、Pareto优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：the Key Project of Chinese Ministry of Education212135;Guangxi Natural Science Foundation.2012GXNSFBA053165;the Project of Education Department of Guangxi Autonomous Region.201203YB131,201202ZD071;Doctoral Initiating Project of Guangxi University of Technology11Z09;the Fundamental Research Funds for the Central Universities20112M0126

在线出版日期：2013-09-16（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：922-928