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一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法
引用本文:吴坤安,严宣辉,陈振兴.一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法[J].计算机工程与应用,2015(1).
作者姓名:吴坤安  严宣辉  陈振兴
作者单位:福建师范大学 数学与计算机科学学院,福州,350007
基金项目:国家自然科学基金(No.61070062,No.61175123);福建高校产学合作科技重大项目(No.2010H6007)。
摘    要:为了改进多目标进化算法的收敛性和解集的多样性,提出一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法PHMOEA。在PHMOEA中使用干扰集刺激优化非支配集的构成,改善算法的收敛性和解集的分布性,并根据Pareto等级和精英保留策略改进了交叉算子和变异算子。该算法与著名的NSGA-II和SPEA2多目标进化算法在13个基准测试函数上的对比结果表明,PHMOEA算法不仅多样性较好,而且提高了算法的收敛性,并使获得的最优解集的分布性更均匀,覆盖范围更广。

关 键 词:多目标进化算法  收敛性  多样性  干扰集  Pareto等级

CHEN Zhenxing Hybrid multi-objective evolutionary algorithm based on Pareto sort
WU Kun’an,YAN Xuanhui,CHEN Zhenxing.CHEN Zhenxing Hybrid multi-objective evolutionary algorithm based on Pareto sort[J].Computer Engineering and Applications,2015(1).
Authors:WU Kun’an  YAN Xuanhui  CHEN Zhenxing
Abstract:
Keywords:multi-objective evolutionary  convergence  diversity  interference sets  Pareto sort
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