10.3969/j.issn.1000-1220.2020.12.014
一种基于邻域改进的分解多目标进化算法
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)是将多目标优化问题分解为若干个简单子问题进行并行求解的方法.然而MOEA/D对不同子问题均采用固定邻域求解,这不利于算法在邻域范围内选择到合适的解替换更新.针对此问题,本文提出一种新的调整邻域大小分配的分解多目标进化算法,以平衡算法的收敛性和多样性.该算法根据子问题距离中心区域的偏离程度,动态调整选择邻域和替换邻域大小.在算法性能对比实验中,将本文提出的算法与MOEA/D、MOEA/D-GR、MOEA/D-DRA及MOEA/D-DU在二维ZDT测试函数和三到五维DTLZ测试函数进行性能测试.实验结果表明,本文所提算法与其他几种经典算法相比,在测试函数上解集的整体质量显著提高.
多目标优化、进化算法、邻域大小、动态调整
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TP18(自动化基础理论)
浙江省自然科学基金项目;浙江省科技发展计划重点项目
2020-12-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2543-2549