递进多目标遗传算法

摘要：

在现有算法研究基础上,提出了一种递进多目标遗传算法,该方法每进化一定代数后以一定策略对群体进行重构,以提高算法对解空间的遍历性,从而较大程度上避免算法的早熟.该算法采用非劣解等级优先的选择方式复制后代,降低算法的时间复杂性;通过递进层次间对部分非劣解个体执行局部搜索,加快全局非劣解集的进化.采用递进算法与现有两种典型多目标遗传算法NSGA、MOGLS算法对一些典型优化问题进行对比分析,验证了算法求解多目标函数优化问题的有效性;通过调整算法递进层次与每层进化代数的参数设置,进一步研究了参数选取对算法性能的影响.

关键词：多目标优化、遗传算法、局部搜索、递进进化

所属期刊栏目：25

分类号：O229(运筹学)

资助基金：中国科学院资助项目70371005;新世纪优秀人才支持计划

在线出版日期：2006-03-09（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：48-56