一种基于ε-支配的多目标自组织迁移算法
提出一种基于ε-支配关系的多目标自组织迁移算法。首先对基于混合迁移行为的自组织迁移算法进行改进,将全面学习的思想引入个体的迁移过程中,使得个体的每个分量都可以向其他个体学习,从而进行充分的信息交换;通过引入学习因子扩展个体的迁移方向,使得步长可灵活变化,进而利用改进算法快速搜索多目标函数的Pareto最优解,并采用ε-支配关系以保持种群分布性;最后通过实验分析表明了所提出方法的有效性。
多目标优化、ε-支配、自组织迁移算法、ε-支配关系的多目标自组织迁移算法
TP273(自动化技术及设备)
广东高校优秀青年创新人才培养计划项目2012LYM 0054;广州市科技计划项目2012Y2-00046,2013Y2-00043
2014-12-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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2177-2182