基于动态分配邻域策略的分解多目标进化算法

摘要：

邻域规模是影响分解多目标进化算法性能的重要因素之一,传统分解多目标进化算法通常对计算复杂度不同的子问题分配相同的邻域规模,算法运行效率受到限制.针对以上问题,提出了一种基于动态分配邻域策略的分解多目标进化算法(M OEA/D-SD):首先,在收敛性方向和多样性角度上评估个体的进化状态;其次,根据进化状态动态调节邻域大小,为每个子问题分配合适的邻域规模,从而提高算法的收敛性和解集整体质量.将所提算法与M OEA/D和M OEA/D-GR算法在ZDT和DTLZ系列测试函数上进行性能对比.仿真实验结果表明:MOEA/D-SD算法的收敛性能明显提升,算法资源分配更加合理,所求解集整体质量有所提升.

关键词：多目标优化、选择邻域、个体进化状态、收敛性、多样性

所属期刊栏目：49

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：237-244