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一种基于正态分布交叉的ε-MOEA   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
张敏  罗文坚  王煦法 《软件学报》2009,20(2):305-314
实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,简称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,简称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的?-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-II.  相似文献
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基于二进制交叉和变异的粒子群算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
粒子群算法在求解多峰问题时极易陷入局部最优解,提出了基于模拟二进制交叉和多项式变异的粒子群算法(sPDPSO>。在该算法中,为了更好地利用每个粒子的历史信息,引入了外部存档存储每个粒子的最优位置( pbest) ;同时,对外部存档中的pbest进行二进制交叉,而对新产生的全局最优粒子进行多项式变异。基准函数的测试结果显示,SPDPS()算法在求解多峰问题上有一定的优势。在实际应用中,以TSP为研究对象,结果显示SPDPSO算法获得了比其它算法更好的解。  相似文献
3.
针对传统粒子群算法收敛速度慢、全局搜索能力差的缺点,提出了一种新的最优交叉动量粒子群算法。该算法通过在粒子群算法中引入一种新的二进制交叉策略来加快粒子群算法的收敛速度,通过设置新的惯性权重来改善新算法的全局搜索和局部搜索能力,并且在粒子搜索路径中引入变系数低通滤波器构成的动量算法来平滑粒子搜索路径。几个典型的测试函数仿真表明,新算法在收敛速度和搜索精度上均得到了明显改善。  相似文献
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