一种求解约束多目标问题的协作进化算法

摘要：

针对约束多目标进化算法求解约束多目标问题时难以平衡收敛性、多样性和可行性的问题,提出一种协作进化算法(ConMOEA).将自适应形状估计进化算法(AGE-MOEA)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优势融合,采用Deb约束支配原则非支配排序组合种群实现个体优选,在临界层中根据最大拥挤距离或生存值选择所需个体,最终形成新种群,实现种群快速接近Pareto前沿井具有良好分布性.为验证所提出算法的性能,对近期提出的一组DOC基准函数进行仿真计算,采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用评价指标,与NSGA-Ⅱ-CDP、C-TAEA、PPS、ToP、A-NSGA-Ⅲ、AGE-MOEA约束多目标算法进行比较分析,实验结果证明ConMOEA具有更优的收敛性和多样性.

关键词：约束多目标优化;Deb约束支配;AGE-MOEA;NSGA-Ⅱ;收敛性;多样性

所属期刊栏目：36

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目;陕西省自然科学基金杰青项目;中国博士后科学基金项目

在线出版日期：2021-10-22（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：2656-2664