计算机科学 ›› 2019, Vol. 46 ›› Issue (11A): 83-88.
赵云涛, 谌竟成, 李维刚
ZHAO Yun-tao, CHEN Jing-cheng, LI Wei-gang
摘要: 针对灰狼算法易于陷入局部最优问题,提出了一种融合自适应差分进化机制的多目标灰狼优化算法。首先,将外部种群Archive按目标函数值的距离进行分组以避免存储相似个体。其次,设置头狼选择机制,在外部种群中选择头狼。最后,在更新过程中引入差分进化,择优选择下一代灰狼,同时差分进化参数可根据候选解加权目标函数值动态地自适应调整,平衡算法的局部开发与全局探测性能。基于8个多目标测试函数的验证结果表明,提出的多目标灰狼优化算法的收敛性与分布性优于其他3种算法。
中图分类号:
[1]王亚辉,吴金妹,贾晨辉.基于动态种群多策略差分进化模型的多目标进化算法[J].电子学报,2016,44(6):1472-1474. [2]周欢,孟利民,王丽萍,等.动态邻域的分解多目标进化算法[J].小型微型计算机系统,2017(9):2039-2044. [3]YE H T,LUO F,XU Y G.Differential evolution for solving multi-objective optimization problems:a survey of the state-of-the-art [J].Control Theory & Applications,2013,30(7):922-927. [4]刘宝,董明刚,敬超.改进的排序变异多目标差分进化算法[J].计算机应用,2018,38(8):2157-2163. [5]王福才,周鲁平.混合精英策略的元胞多目标遗传算法及其应用[J].电子学报,2015,38(7):1398-1405. [6]王国豪,李庆华,刘安丰.多目标最优化云工作流调度进化遗传算法[J].计算机科学,2018,45(5):38-44. [7]章恩泽,陈庆伟.改进的r支配高维多目标粒子群优化算法[J].控制理论与应用,2015,32(5):623-629. [8]MIRJALILI S,MIRJALILI S M,LEWIS A.Grey wolf optimizer[J].Advances in Engineering Software,2014,69(3),46-61. [9]陈闯,CHELLAI R,刑尹,等.采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法[J].计算机应用,2017,37(10):2854-2860. [10]张悦,孙惠香,魏政军,等.具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(11A):120-123. [11]白建川,夏克文,牛文佳,等.新型灰狼算法的粗糙集属性约简及应用[J].计算机工程与应用,2017,53(24):182-186. [12]徐辰华,李成县,喻昕,等.基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2017,53(4):1-9. [13]胡小平,曹敬.改进灰狼优化算法在WSN节点部署中的应用[J].传感技术学报,2018,31(5):101-106. [14]MIRJALILI,SAREMI.Multi-objective grey wolf optimizer:Anovel algorithm for multi-criterion optimization [J].Expert Systems with Applications,2016,47:106-119. [15]李龙澍,翁晴晴.基于反向学习的自适应差分进化算法[J].计算机应用,2018,38(2):399-404. [16]赵志伟,杨景明,呼子宇,等.基于角度邻域的多目标差分进化算法[J].控制理论与应用,2017,34(1):22-29. [17]屈敏,高岳林,江巧永.基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法[J].计算机应用,2011,31(7):1789-1792. [18]侯莹,韩红桂,乔俊飞.基于参数动态调整的多目标差分进化算法[J].控制与决策,2017,32(11):1986-1990. |
[1] | 范星泽, 禹梅. 改进灰狼算法的无线传感器网络覆盖优化 Coverage Optimization of WSN Based on Improved Grey Wolf Optimizer 计算机科学, 2022, 49(6A): 628-631. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210500037 |
[2] | 刘宝宝, 杨菁菁, 陶露, 王贺应. 基于DE-LSTM模型的教育统计数据预测研究 Study on Prediction of Educational Statistical Data Based on DE-LSTM Model 计算机科学, 2022, 49(6A): 261-266. https://doi.org/10.11896/jsjkx.220300120 |
[3] | 康雁, 王海宁, 陶柳, 杨海潇, 杨学昆, 王飞, 李浩. 混合改进的花授粉算法与灰狼算法用于特征选择 Hybrid Improved Flower Pollination Algorithm and Gray Wolf Algorithm for Feature Selection 计算机科学, 2022, 49(6A): 125-132. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210600135 |
[4] | 孙刚, 伍江江, 陈浩, 李军, 徐仕远. 一种基于切比雪夫距离的隐式偏好多目标进化算法 Hidden Preference-based Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Chebyshev Distance 计算机科学, 2022, 49(6): 297-304. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210500095 |
[5] | 李浩东, 胡洁, 范勤勤. 基于并行分区搜索的多模态多目标优化及其应用 Multimodal Multi-objective Optimization Based on Parallel Zoning Search and Its Application 计算机科学, 2022, 49(5): 212-220. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210300019 |
[6] | 彭冬阳, 王睿, 胡谷雨, 祖家琛, 王田丰. 视频缓存策略中QoE和能量效率的公平联合优化 Fair Joint Optimization of QoE and Energy Efficiency in Caching Strategy for Videos 计算机科学, 2022, 49(4): 312-320. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210800027 |
[7] | 俞家珊, 吴雷. 双领导者樽海鞘群算法 Two Types of Leaders Salp Swarm Algorithm 计算机科学, 2021, 48(4): 254-260. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200600181 |
[8] | 王珂, 曲桦, 赵季红. 多域SFC部署中基于强化学习的多目标优化方法 Multi-objective Optimization Method Based on Reinforcement Learning in Multi-domain SFC Deployment 计算机科学, 2021, 48(12): 324-330. https://doi.org/10.11896/jsjkx.201100159 |
[9] | 崔国楠, 王立松, 康介祥, 高忠杰, 王辉, 尹伟. 结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标及应用 Fuzzy Clustering Validity Index Combined with Multi-objective Optimization Algorithm and Its Application 计算机科学, 2021, 48(10): 197-203. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200900061 |
[10] | 朱汉卿, 马武彬, 周浩浩, 吴亚辉, 黄宏斌. 基于改进多目标进化算法的微服务用户请求分配策略 Microservices User Requests Allocation Strategy Based on Improved Multi-objective Evolutionary Algorithms 计算机科学, 2021, 48(10): 343-350. https://doi.org/10.11896/jsjkx.201100009 |
[11] | 全艺璇, 郑嘉利, 罗文聪, 林子涵, 谢孝德. 基于改进型灰狼算法的RFID网络规划 Improved Grey Wolf Optimizer for RFID Network Planning 计算机科学, 2021, 48(1): 253-257. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200200095 |
[12] | 张清琪, 刘漫丹. 复杂网络社区发现的多目标五行环优化算法 Multi-objective Five-elements Cycle Optimization Algorithm for Complex Network Community Discovery 计算机科学, 2020, 47(8): 284-290. https://doi.org/10.11896/jsjkx.190700082 |
[13] | 李阳, 李维刚, 赵云涛, 刘翱. 基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法 Grey Wolf Algorithm Based on Levy Flight and Random Walk Strategy 计算机科学, 2020, 47(8): 291-296. https://doi.org/10.11896/jsjkx.190600107 |
[14] | 张志强, 鲁晓锋, 隋连升, 李军怀. 集成随机惯性权重和差分变异操作的樽海鞘群算法 Salp Swarm Algorithm with Random Inertia Weight and Differential Mutation Operator 计算机科学, 2020, 47(8): 297-301. https://doi.org/10.11896/jsjkx.190700063 |
[15] | 侯改, 何朗, 黄樟灿, 王占占, 谈庆. 基于差分进化的金字塔演化策略求解一维下料问题 Pyramid Evolution Strategy Based on Differential Evolution for Solving One-dimensional Cutting Stock Problem 计算机科学, 2020, 47(7): 166-170. https://doi.org/10.11896/jsjkx.190500014 |
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