一种基于DE算法和NSGA-Ⅱ的多目标混合进化算法
2010-12-25分类号:F224;F252
【部门】华中科技大学管理学院
【摘要】设计了一种新颖的基于差分进化算法和NSGA-Ⅱ的混合进化算法用来解决多目标优化问题。在此算法中,根据算法的搜索情况设计相应的自适应变异算子,以便在突变操作中找到Pareto解。同时,选择操作将基于NSGA-Ⅱ快速非优超排序和拥挤机制将父代与子代的双种群进行截短,确保最优解不会丢失并保证解的多样性。三个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法在实现多目标优化问题的两个目标(获得收敛于真实Pareto前沿的解和解沿着前沿均匀扩展)方面表现出良好的综合性能。
【关键词】运筹学 混合进化算法 自适应差分进化算法 NSGA-Ⅱ 多目标优化 仿真
【基金】国家自然科学基金资助项目(70801030); 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2010MS133)
【所属期刊栏目】运筹与管理
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