计算机科学 ›› 2010, Vol. 37 ›› Issue (12): 190-192.
赵凤强,徐毅,李广强
ZHAO Feng-qiang,XU Yi,LI Guang-qiang
摘要: 近年来,基于Parcto最优概念的多目标演化算法成为演化计算的研究热点,并已在工程领域中得到了广泛应用。在多目标演化算法NSGA-II基础上,给出了并行非劣分层多目标演化算法(PNSMEA)。该算法引入了粗粒度岛屿模型,整个群体被划分成若干个子群体,每个子群体单独演化计算。子群体在进化过程中,每隔一定进化代数交换集合中的个体,以保证各子群体中个体的多样性,提高多目标问题非劣最优域搜索的广度。引入算术交叉算子,以克服NSGA-II中SBX(Simulated Binary Crossover)交又算子搜索能力较弱的缺点。试验结果表明,PNSMEA算法不仅可改善NSGA-II算法的搜索孤立区域困难和早收敛的问题,而且所获得的Parcto解集具有更好的分布性。
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