基于角度邻域的多目标差分进化算法

摘要：

针对如何实现差分进化算法求解多目标优化问题,提出了一种基于角度邻域的多目标差分进化算法,通过在选择操作中引入弱支配概念,实现了对多目标优化问题的求解.该算法通过计算目标空间中个体与权重向量的夹角来确定每个个体的邻域,并在此基础上引入了基于角度邻域的变异策略,使个体的变异在邻域内进行,保证进化方向.此外,该算法创建了一个外部存档用来保存进化过程中的非支配解,并定期对外部存档进行维护,大大改善了解集的分布性.大量的数值仿真实验结果表明通过角度确定邻域的方法比通过欧氏距离确定邻域的方法更加有效,算法所得解集的收敛性和分布性也均明显优于基于分解的差分多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and differential evolution,MOEA/D-DE)和非支配排序算法Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA).

关键词：差分进化、角度邻域、外部存档、多目标优化

所属期刊栏目：34

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目U1260203;河北省高等学校创新团队领军人才培育计划项目LJRC013;国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心开放课题2012005资助. Supported by National Natural Science Foundation of ChinaU1260203;Cultivation Program Project for Leading Talent of Innovation Team in Colleges and Universities of Hebei ProvinceLJRC013;Opening Foundation of National Engineering Research Center for Equuipment and Technology of Cold Strip Rolling2012005

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：22-32