多目标资源优化分配问题的Memetic算法
针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto前沿面的问题,提出一种新的Memetic算法。在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法,加强了遗传算法的局部搜索能力,加快了收敛速度。为了使Pareto最优解均匀分布在Pareto前沿面,在染色体编码中引入禁忌表,增加了种群的多样性,避免了传统遗传算法后期Pareto解集过于集中的缺点。通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较,仿真实验表明了所提出算法的有效性,并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响。
资源分配问题、Memetic算法、遗传算法、模拟退火
TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金面上项目71273188;国家自然科学基金重大项目91024031
2014-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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