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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)是在NSGA的基础之上,提出拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机制有着pareto前沿分布不均匀的缺陷,因此,提出一种基于个体邻域的改进NSGA-II算法SN-NSGA2。SN-NSGA2将密度聚类算法DBSCAN中邻域的思想应用到排挤机制中去,提出一种个体邻域的构建方法,采用相应的淘汰策略去除个体邻域中的其他邻居个体。实验结果表明相对于NSGA-II算法来说,新算法求出的pareto解集有着更好的分布性以及良好的收敛性。  相似文献   

2.
在多目标进化算法的基础上,提出了一种基于云模型的多目标进化算法(CMOEA).算法设计了一种新的变异算子来自适应地调整变异概率,使得算法具有良好的局部搜索能力.算法采用小生境技术,其半径按X条件云发生器非线性动态地调整以便于保持解的多样性,同时动态计算个体的拥挤距离并采用云模型参数来估计个体的拥挤度,逐个删除种群中超出的非劣解以保持解的分布性.将该算法用于多目标0/1背包问题来测试CMOEA的性能,并与目前最流行且有效的多目标进化算法NSGA-II及SPEA2进行了比较.结果表明,CMOEA具有良好的搜索性能,并能很好地维持种群的多样性,快速收敛到Pareto前沿,所获得的Pareto最优解集具有更好的收敛性与分布性.  相似文献   

3.
在多目标进化算法的研究中,解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性;采用聚类技术来计算和维持解群体的分布性和多样性。文章提出了用庄家法构造非支配集和基于个体距离的聚类方法的多目标进化算法。经试验证明,该算法能够趋近到Pareto最优解,并且能保证较好的分布度。  相似文献   

4.
顾清华  莫明慧  卢才武  陈露 《控制与决策》2020,35(10):2466-2474
针对多目标进化算法处理约束高维多目标优化问题时出现解的分布性和收敛性差、易陷入局部最优解问题,采用Pareto支配、分解与约束支配融合的方法,提出一种基于分解约束支配NSGA-II优化算法(DBCDP-NSGA-II).该算法在保留NSGA-II中快速非支配排序的基础上,首先采用Pareto支配对种群进行支配排序;然后根据解的性质采用分解约束支配(DBCDP)惩罚等价解,保留稀疏区域的可行解和非可行解,提高种群的分布性、多样性和收敛性;最后采用个体到权重向量的垂直距离和拥挤度距离对临界值进行再排序,直到选出N个最优个体进入下一次迭代.以约束DTLZ问题中C-DTLZ1、C-DTLZ2、DTLZ8、DTLZ9测试函数为例,将所提出的算法与C-NSGA-II、C-NSGA-III、C-MOEA/D和C-MOEA/DD进行对比分析.仿真结果表明,DBCDP-NSGA-II所得最优解分布更加均匀,具有更好的全局收敛性.  相似文献   

5.
多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略 *   总被引:2,自引:1,他引:1  
罗彪  郑金华 《计算机应用研究》2008,25(10):2934-2938
提出了基于动态聚集距离 ( DCD)的分布性保持策略 ,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义 DCD,并在种群维护中动态地计算 DCD。与目前经典算法 NSGA-II和ε -MOEA进行比较 ,实验结果表明 DCD能在较大程度上提高分布性 ,并得到较好的收敛性。  相似文献   

6.
带拥挤距离排挤机制的非支配排序遗传算法(NSGA-II)在多目标优化领域具有广泛的应用,NSGA-II算法具有个体分布不均匀以及重复个体较多等缺陷.针对这些缺陷提出一种基于向量空间模型的NSGA-II改进算法VSMGA(Vector Space M odel Genetic Algorithm),VSM GA算法在NSGA-II算法的基础上引入了向量空间模型,利用目标权重向量之间的余弦距离代替原来的拥挤距离,提出一种距离排挤机制和重复个体排除规则.实验结果表明与NSGA-II算法比较,VSMGA算法具有更好的分布性和稳定性.  相似文献   

7.
该算法通过引用NSGA-II中的拥挤距离,确定外部档案中非支配解的拥挤度,依据竞标赛选择方法选出每个粒子的全局最优位置,引导每个粒子向处于较稀松区域的非支配解搜索,提高了解的多样性。动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大了解的搜索区域,避免了算法早熟收敛或陷入局部最优。实验结果表明,算法CDMOPSO比NSGA-II具有更好的收敛性和维持种群多样性的能力。  相似文献   

8.
热力学遗传算法(Thermodynamical Genetic Algorithms,TDGAs)借鉴热力学中的自由能极小过程来统一处理多目标优化在逼近性和多样性两方面的任务.为提高TDGA的运行效率和解集分布均匀性,提出了一种几何热力学选择.在该选择中首先定义角度熵通过扇形采样来度量种群逼近方向的多样性.然后利用距离精英定义距离能量来度量种群的逼近程度,避免了耗时的非劣分层操作.此外,引入分量热力学替换规则以较低计算代价驱动种群的几何自由能快速下降.在多目标0/1背包问题上的实验结果表明,几何热力学选择极大地提高了TDGA的运行效率和解集分布均匀性;采用该选择的TDGA算法可生成与NSGA-II在逼近性和分布多样性上性能相当的解,但在运行效率上明显优于NSGA-II.  相似文献   

9.
基于Pareto的快速多目标克隆选择算法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于免疫系统中克隆选择原理,提出了一种多目标克隆选择算法MCSA。该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,所求得的Pareto最优解保留在一个不断更新的外部记忆库中,并选用一种简单的多样性保存机制来保证其具有良好的分布特征。实验结果表明,该方法能够很快地收敛到Pareto最优前沿面,同时较好地保持解的多样性和分布的均匀性。对于公认的多目标benchmark问题,MCSA在解集分布的均匀性、多样性与解的精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA、NSGA-II等算法。  相似文献   

10.
NSGA-II中一种改进的分布性保持策略   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
NSGA-II以其良好的收敛性和时间效率广泛应用于多目标优化中,然而其基于聚集距离的种群维护策略并不能很好地保持解集的分布性。提出一种改进的分布性保持策略,设置随种群密集程度自适应变化的阈值,动态地维护种群,使得分布性优秀的个体有更大的生存机会。与NSGA-II和ε-MOEA在5个测试函数上进行比较实验,结果表明改进算法在有效提高分布性的同时,拥有良好的收敛性。  相似文献   

11.
针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱh)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序策略;然后,根据Pareto分层信息来对基于经典拥挤距离和循环聚类的两种个体排序策略进行自适应的选择;最终,实现对进化后期的种群多样性保持机制的改进。通过5个标准测试函数进行算法验证,并与经典的NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和GDE3等算法进行对比分析,NSGA-Ⅱh算法获得了80%的最优反向世代距离(IGD)值,且显著性水平为5%的双尾t检验结果表明,新算法具有明显统计意义上的性能优势。改进算法不仅能提高进化种群的分布性,而且能增强算法的收敛性,有效提高了优化效果。  相似文献   

12.
为解决基于帕累托(Pareto)支配解排序的多目标进化算法高时间复杂度问题,依据非支配解排序潜在特性,介绍了一种快速的非支配解排序方法,每次只处理当前种群中最高等级个体,且在分配等级的同时,能选择个体进入下一代,下一代被选足时即结束程序,减少了排序处理个体的数量,大幅度降低时间复杂度;另外,给出一种均匀的拥挤距离计算方法;最后,将快速非支配解排序和均匀拥挤距离计算与微分进化算法结合,提出基于非支配解排序的快速多目标微分进化算法(FMODE)。采用标准多目标优化问题ZDTl~ZDT4和ZDT6进行仿真实验:当种群个体较多(大于500)时,FMODE所用时间远小于NSGAⅡ;FMODE的总体性能上均优于经典的NSGAⅡ、SPEAⅡ和DEMO;在FMODE框架内,采用均匀拥挤距离在性能上也明显优于经典拥挤计算方法;并通过实验确定了FMODE算法的参数。实验结果表明FMODE能够减少计算等级时的处理时间,并在收敛性和多样性指标上明显优于对比算法。  相似文献   

13.
拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标. 然而, 在许多情况下, 该指标无法有效区分多样性较优个体. 其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息. 为解决该问题, 基于整个种群全局位置信息, 本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标, 并进一步提出了基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ. 该算法利用平均距离将种群划分为若干个大致均匀分布的小种群, 然后分别在各小种群内执行选择、交叉和变异等操作. 实验结果表明, 本文所提算法可以有效地保持种群多样性.  相似文献   

14.
针对模具编程的任务规划问题,提出一种编程任务规划算法。以工期、质量和编程人员负载均衡等为目标,建立多目标优化模型,结合病毒进化遗传算法的横向搜索能力和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略,求取多样性解,引入多种群思想解决多目标问题。仿真结果表明,该算法求得的近似解分布均匀且多样性较好,与NSGA-Ⅱ相比,其解的分布离最优解的前端更加接近。  相似文献   

15.
采用循环拥挤排序策略的改进 NSGA-II算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用循环拥挤排序策略,形成改进的NSGA-Ⅱ算法.循环拥挤排序策略首先计算同一级非支配解的拥挤距离,删除其中拥挤距离最小的解;然后重新计算剩余解之间的拥挤距离,再次删除其中拥挤距离最小的解.以次类推,直到选出指定数量支配解为止.与单次拥挤距离排序相比,循环拥挤距离排序得到的解具有更好的多样性.ZDT1~ZDT4四个基准函数测试结果表明,改进的NSGA-Ⅱ比NSGA-Ⅱ具有更好的收敛性和多样性.  相似文献   

16.
针对传统第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解无人机多目标三维航迹规划早熟收敛及多样性不足的局限性,提出了支持强化学习RNSGA-II算法。设置两个独立种群分别用NSGA-II算法独立演化,隔代在两种族之间迁徙,接着各种群进行寻优进化,根据种群多样性的变化运用强化学习算法动态地优化各种群间“迁徙”的比例参数,从而使进化过程保持种群多样性,一定程度上解决了收敛速度和全局收敛性之间的矛盾。仿真结果表明,RNSGA-II算法较单一NSGA-II收敛精度更高,解集具有更好的分布性和多样性。  相似文献   

17.
针对约束多目标优化算法存在难以有效地兼顾收敛性和多样性的问题,提出一种基于协同进化的约束多目标优化算法。第一阶段,通过基于稳态演化的可行解搜索方式得到一个具有一定数量可行解的种群;第二阶段,将这个种群拆分为两个子种群,并通过双子种群协同进化的方式实现对收敛性和多样性的兼顾;最后采用标准约束多目标优化问题CF1~CF7、DOC1~DOC7和实际工程问题进行仿真实验,以测试所提算法的求解性能。实验结果表明,与基于约束支配准则的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-CDP)、两阶段算法(ToP)、推拉搜索算法(PPS)和约束多目标优化的双存档进化算法(C-TAEA)相比,所提算法在反向世代距离(IGD)和超体积(HV)两个指标上均取得了良好的结果,说明所提算法可以有效地兼顾收敛性和多样性。  相似文献   

18.
刘洋  肖宝秋  戴光明 《计算机应用》2011,31(9):2555-2558
对传统多目标算法NSGA-Ⅱ及模型多目标算法RM-MEDA进行了分析,并指出了二者的不足。在此基础上,提出基于概率模型的混合多目标算法,并设计了相应的建模准则用于实现两种算法的结合,使得提出的算法能够充分发挥两种算法的优势。将提出的算法与NSGA-Ⅱ算法和RM-MEDA算法在10个测试函数进行了实验对比,结果证实了算法在全局收敛性及多样性等方面有着较好的效果。  相似文献   

19.
针对遗传算法在求解旅行商问题时,受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于指针网络改进遗传算法种群模型。通过经改进指针网络生成初始种群取代原种群,并结合基于汉明距离轮盘赌策略对种群个体进行择优,形成个体质量和种群多样性高的新种群。实验在TSPLIB标准库上多组实例进行测试,并和研究进展种群改进算法和多种主流启发式算法进行多项系数对比。结果表明,经过优化后算法的收敛速度和寻优能力有显著提高,能够有效用于改善遗传算法在旅行商问题上的应用。  相似文献   

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