多目标混合蛙跳算法中改进的种群分割方法

摘要：

种群分割方法是混合蛙跳算法最重要的组成部分之一,直接影响算法的性能.针对多目标混合蛙跳算法,提出一种新的种群分割方法.该方法将代表潜在最优区域的非支配个体集合通过聚类的方式划分族群,目的是使不同族群在不同区域进行局部搜索,避免算法早熟.被支配个体则根据其与非支配个体集合的近似度分配到族群中,并通过随机加入其他族群个体的方式提高本族群的多样性.实验结果表明,相对于其他种群分割方法,本文的方法在提高多目标混合蛙跳算法的收敛性能和收敛速度方面都具有一定的优势,而且对于目标个数较多的问题也能获得较好的结果.

关键词：多目标优化、混合蛙跳算法、种群分割、聚类

所属期刊栏目：30

分类号：TP181;TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61171124;深圳市科技计划项目JCYJ20130329110601621;深圳市基础研究计划项目JC201105170613A

在线出版日期：2014-10-31（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：1134-1142