基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ

摘要：

拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标.然而,在许多情况下,该指标无法有效区分多样性较优个体.其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息.为解决该问题,基于整个种群全局位置信息,本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标,并进一步提出了基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ.该算法利用平均距离将种群划分为若干个大致均匀分布的小种群,然后分别在各小种群内执行选择、交叉和变异等操作.实验结果表明,本文所提算法可以有效地保持种群多样性.

关键词：多目标优化算法、NSGA-Ⅱ、拥挤度距离、多样性

所属期刊栏目：47

分类号：TP301.6;TP181;O157.5

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西省自然科学基金;江西省杰出青年人才资助计划;江西省自然科学基金

在线出版日期：2021-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1171-1182