一种基于均匀分布策略的NSGAII算法

摘要：

针对局部搜索类改进型非劣分类遗传算法(Nondominated sorting genetic algorithm II,NSGAII)计算过程中种群分布不均的问题,提出一种基于均匀分布的NSGAII(NSGAII based on uniform distribution,NSGAII-UID)多目标优化算法.首先,该算法将种群映射到目标函数对应的超平面,并在该平面上进行聚类以增加解的多样性.其次,为了提高解的分布性,将映射平面进行均匀分区.当分段区间不满足分布性条件时,需要激活分布性加强模块.与此同时在计算过程中分段区间可能会出现种群数量不足或无解的状况,为了保证每个区间所选个体数目相同.最后,采用将最优个体进行极限优化变异的方法来获得缺失个体.实验结果显示该算法可以保证种群跳出局部最优且提高收敛速度,并且在解的分布性和收敛性方面均优于文中其他多目标优化算法.

关键词：改进型非劣分类遗传算法、映射、聚类、分布性加强、局部变异

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资助基金：国家自然科学基金61533002,61603012;北京市教委项目KM201710005025;北京市博士后工作经费资助项目2017ZZ-028;中国博士后科学基金,北京市朝阳区博士后工作经费资助项目2017ZZ-01-07

在线出版日期：2019-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1325-1334