组合分布估计和差分进化的多目标优化算法

摘要：

为了提高多目标优化算法的收敛能力及求解精度,提出了一种组合分布估计和差分进化的多目标优化算法.该方法用分布估计算法和差分进化算法共同生成种群中的粒子,利用选择因子来控制每个粒子的产生方式,并且根据迭代次数的增加来改变2种算法的使用比例,搜索初期利用分布估计算法进行快速定位,然后用差分进化算法进行精确搜索.并对差分进化算法的变异因子进行了改进,定义了一个可变的变异因子,来控制不同搜索时期中差分进化算法的变异范围.用4个测试函数对算法进行了仿真测试,并同NSGA-Ⅱ和RM-MEDA进行了比较.实验结果表明,该算法具有良好的收敛性和分布性,并且效果稳定.

关键词：多目标优化、分布估计算法、差分进化算法

所属期刊栏目：8

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61074076;中国博士后科学基金资助项目20090450119;中国博士点新教师基金资助项目20092304120017

在线出版日期：2013-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45