双父群下动态多子群的多目标果蝇优化算法

摘要：

为将果蝇优化算法(FOA)广泛应用于多目标优化问题,文章提出一种双父群下动态多子群的多目标果蝇优化算法(AMOFOA).该算法根据解的类型划分为可行父群与不可行父群,可行父群实现Pareto解集的搜索,不可行父群实现不可行个体向可行个体的转化.针对可行父群引入搜索状态度量指标策略,根据搜索状态选择搜索操作,防止算法陷入局部最优.引入混合排序策略、领导个体选择策略,保证算法多样性,引入步长自适应更新策略动态产生子群,保证算法收敛性.同时引入存档精英策略、选择策略,实现所求Pareto解集的收敛性,引入全局外部存档删除策略,改善所求Pareto解集的多样性.针对不可行父群引入排序策略、领导个体选择策略,进一步增强算法多样性,引入步长自适应更新策略动态产生子群,保证算法收敛性.通过对标准测试函数ZDT1～ZDT3进行仿真实验,全面验证了算法AMOFOA的有效性.

关键词：多目标优化、多样性、收敛性、搜索状态、果蝇优化算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71371091;辽宁省教育厅社会科学基金资助项目L14BTJ004;辽宁省社会科学规划基金资助项目L18BGL020

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13-18