双父群下动态多子群的多目标果蝇优化算法
2019-12-25分类号:TP18
【部门】辽宁工程技术大学系统工程研究所
【摘要】为将果蝇优化算法(FOA)广泛应用于多目标优化问题,文章提出一种双父群下动态多子群的多目标果蝇优化算法(AMOFOA)。该算法根据解的类型划分为可行父群与不可行父群,可行父群实现Pareto解集的搜索,不可行父群实现不可行个体向可行个体的转化。针对可行父群引入搜索状态度量指标策略,根据搜索状态选择搜索操作,防止算法陷入局部最优。引入混合排序策略、领导个体选择策略,保证算法多样性,引入步长自适应更新策略动态产生子群,保证算法收敛性。同时引入存档精英策略、选择策略,实现所求Pareto解集的收敛性,引入全局外部存档删除策略,改善所求Pareto解集的多样性。针对不可行父群引入排序策略、领导个体选择策略,进一步增强算法多样性,引入步长自适应更新策略动态产生子群,保证算法收敛性。通过对标准测试函数ZDT1~ZDT3进行仿真实验,全面验证了算法AMOFOA的有效性。
【关键词】多目标优化 多样性 收敛性 搜索状态 果蝇优化算法
【基金】国家自然科学基金资助项目(71371091);; 辽宁省教育厅社会科学基金资助项目(L14BTJ004);; 辽宁省社会科学规划基金资助项目(L18BGL020)
【所属期刊栏目】统计与决策
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